Python面试指南:精选常见面试题,助你轻松应对技术面试,拿到心仪offer,开启职业生涯!

# 变量和数据类型：Python的基石

变量，你可以把它想象成一个贴着标签的盒子，用来存放各种东西。在Python里，你不需要事先声明变量的类型，直接赋值就行。

x = 10# 整数
name = "Alice"# 字符串
is_valid = True# 布尔值
price = 99.99# 浮点数

print(x)
print(name)
print(is_valid)
print(price)

上面这段代码，x、name、is_valid、price都是变量，它们分别存储了整数、字符串、布尔值和浮点数。这些就是Python里最常用的数据类型。

记住一点：Python是动态类型语言，变量类型是根据赋给它的值来决定的。

# 条件语句：让程序会思考

条件语句，简单来说就是if...else...。它可以让程序根据不同的条件，执行不同的代码块。

age = 20

if age >= 18:
print("你已经成年了")
print("可以开始享受你的自由啦")
else:
print("你还未成年")
print("等你长大再说吧")

这个例子里，如果age大于等于18，就输出"你已经成年了"，否则就输出"你还未成年"。

温馨提示：if后面要加冒号:，代码块要缩进。这是Python的语法规则，必须遵守哦。而且要对齐，不然会报错！

# 循环：重复执行的利器

循环，就是让一段代码重复执行多次。Python里有两种循环：for循环和while循环。

for循环通常用于遍历一个序列（比如列表、元组、字符串）。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

for fruit in fruits:
print(fruit)

这段代码会依次输出"apple"、"banana"、"cherry"。

while循环则是在满足某个条件的情况下，一直执行下去。

count = 0

while count < 5:
print(count)
  count += 1

这段代码会输出0到4。

注意：使用while循环时，要确保循环条件最终会变成False，否则会陷入无限循环。

# 函数：代码的打包神器

函数，就是把一段具有特定功能的代码打包起来，方便重复使用。

defgreet(name):
print("Hello, " + name + "!")

greet("Bob") # 输出 Hello, Bob!
greet("Alice") # 输出 Hello, Alice!

def关键字用来定义函数，greet是函数名，name是参数。函数可以有返回值，也可以没有。

温馨提示：函数可以提高代码的复用性和可读性。一个函数只做一件事，并且把它做好。

# 类和对象：面向对象编程的基石

类，可以看作是创建对象的模板。对象，则是类的实例。类定义了对象的属性（数据）和方法（行为）。 有点抽象是吧？ 举个例子：

classDog:
def__init__(self, name, breed):
    self.name = name
    self.breed = breed

defbark(self):
print("Woof!")

my_dog = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
print(my_dog.name) # 输出 Buddy
my_dog.bark() # 输出 Woof!

Dog是一个类，它有两个属性：name和breed，以及一个方法bark。my_dog是Dog类的一个对象，我们可以通过my_dog.name访问它的属性，通过my_dog.bark()调用它的方法。

__init__方法是一个特殊的方法，叫做构造函数。它在创建对象时被自动调用，用来初始化对象的属性。

# 模块：代码的积木

模块，就是把一些相关的函数、类、变量放在一个文件里，方便组织和管理代码。

你可以把模块想象成一个个积木，你可以把它们组合起来，搭建出各种各样的东西。

# my_module.py
defadd(x, y):
return x + y

然后，在另一个文件里，你可以这样使用这个模块：

import my_module

result = my_module.add(5, 3)
print(result) # 输出 8

import关键字用来导入模块。你可以使用模块名.函数名的方式来调用模块里的函数。

Python有大量的内置模块，比如math、os、datetime等等，可以帮助你完成各种各样的任务。

# 异常处理：让程序更健壮

异常处理，就是处理程序在运行时可能出现的错误。

try:
  result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("除数不能为0")

这段代码会抛出一个ZeroDivisionError异常，因为除数不能为0。try...except...语句可以捕获这个异常，并执行相应的处理代码。

通过异常处理，你可以让程序在遇到错误时，不会崩溃，而是能够优雅地处理错误，并继续运行下去。

# 文件操作：和硬盘打交道

文件操作，就是读写文件。

# 写入文件
withopen("my_file.txt", "w") as f:
  f.write("Hello, world!")

# 读取文件
withopen("my_file.txt", "r") as f:
  content = f.read()
print(content) # 输出 Hello, world!

open函数用来打开文件，第一个参数是文件名，第二个参数是打开模式。"w"表示写入模式，"r"表示读取模式。

with语句可以确保文件在使用完毕后，会被自动关闭。

# 列表推导式：代码的浓缩精华

列表推导式，是一种简洁的创建列表的方式。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2for x in numbers]
print(squares) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]

这段代码使用列表推导式，快速地创建了一个包含numbers列表中每个元素的平方的新列表squares。

列表推导式可以让你用一行代码，完成很多 complex 的操作。

# 装饰器：给函数穿上新衣

装饰器，是一种特殊的函数，可以用来修改其他函数的功能。

defmy_decorator(func):
defwrapper():
print("Before calling the function.")
    func()
print("After calling the function.")
return wrapper

@my_decorator
defsay_hello():
print("Hello!")

say_hello()

@my_decorator 相当于 say_hello = my_decorator(say_hello)。

装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，给函数添加新的功能，比如日志记录、性能测试等等。

# 生成器：节省内存的神器

生成器，是一种特殊的迭代器，可以逐个生成值，而不是一次性生成所有值。

defmy_generator(n):
for i inrange(n):
yield i

my_gen = my_generator(5)

for num in my_gen:
print(num) # 输出 0, 1, 2, 3, 4

yield关键字用来生成值。生成器可以节省大量的内存，特别是当处理大量数据时。

# Lambda函数：简洁的匿名函数

Lambda函数，是一种简洁的匿名函数。

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5)) # 输出 8

Lambda函数通常用于简单的函数，比如作为map、filter等函数的参数。

# 递归：函数自己调用自己

递归，就是函数自己调用自己。

deffactorial(n):
if n == 0:
return1
else:
return n * factorial(n-1)

print(factorial(5)) # 输出 120

递归函数需要有一个明确的结束条件，否则会陷入无限循环。递归在处理一些树形结构或者分治算法时，非常有用。