非技術性的問題就是以上這麼多，作為參考稍加準備，面試的時候就能對答如流。下面講一下在面試中的技術性問題。個人感覺技術性的問題面試官問的沒有特別多，一般考察2-3個，由淺到深。

1. 簡述函數語言程式設計

   在函數語言程式設計中，函式是基本單位，變數只是一個名稱，而不是一個儲存單元。除了匿名函式外，Python還使用fliter(),map(),reduce(),apply()函式來支援函數語言程式設計。

2. 什麼是匿名函式，匿名函式有什麼侷限性

   匿名函式，也就是lambda函式，通常用在函式體比較簡單的函式上。匿名函式顧名思義就是函式沒有名字，因此不用擔心函式名衝突。不過Python對匿名函式的支援有限，只有一些簡單的情況下可以使用匿名函式。

3. 如何捕獲異常，常用的異常機制有哪些？

   如果我們沒有對異常進行任何預防，那麼在程式執行的過程中發生異常，就會中斷程式，呼叫python預設的異常處理器，並在終端輸出異常資訊。

   try...except...finally語句:當try語句執行時發生異常，回到try語句層，尋找後面是否有except語句。找到except語句後，會呼叫這個自定義的異常處理器。except將異常處理完畢後，程式繼續往下執行。finally語句表示，無論異常發生與否，finally中的語句都要執行。

   assert語句：判斷assert後面緊跟的語句是True還是False，如果是True則繼續執行print，如果是False則中斷程式，呼叫預設的異常處理器，同時輸出assert語句逗號後面的提示資訊。

   with語句：如果with語句或語句塊中發生異常，會呼叫預設的異常處理器處理，但檔案還是會正常關閉。

4. copy()與deepcopy()的區別

   copy是淺拷貝，只拷貝可變物件的父級元素。 deepcopy是深拷貝，遞迴拷貝可變物件的所有元素。

5. 函式裝飾器有什麼作用（常考）

   裝飾器本質上是一個Python函式，它可以讓其他函式在不需要做任何程式碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函式物件。它經常用於有切面需求的場景，比如：插入日誌、效能測試、事務處理、快取、許可權校驗等場景。有了裝飾器，就可以抽離出大量與函式功能本身無關的雷同程式碼並繼續重用。

6. 簡述Python的作用域以及Python搜尋變數的順序

   Python作用域簡單說就是一個變數的名稱空間。程式碼中變數被賦值的位置，就決定了哪些範圍的物件可以訪問這個變數，這個範圍就是變數的作用域。在Python中，只有模組（module），類（class）以及函式（def、lambda）才會引入新的作用域。Python的變數名解析機制也稱為 LEGB 法則：本地作用域（Local）→當前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）→全域性/模組作用域（Global）→內建作用域（Built-in）

7. 新式類和舊式類的區別,如何確保使用的類是新式類

   為了統一類(class)和型別(type)，python在2.2版本引進來新式類。在2.1版本中，類和型別是不同的。

   為了確保使用的是新式類，有以下方法：

   放在類模組程式碼的最前面 __metaclass__ = type
   從內建類object直接或者間接地繼承
   在python3版本中，預設所有的類都是新式類。

8. 簡述__new__和__init__的區別

   建立一個新例項時呼叫__new__,初始化一個例項時用__init__,這是它們最本質的區別。

   new方法會返回所構造的物件，init則不會.

   new函式必須以cls作為第一個引數，而init則以self作為其第一個引數.

9. Python垃圾回收機制(常考)

   Python GC主要使用引用計數（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，通過“標記-清除”（mark and sweep）解決容器物件可能產生的迴圈引用問題，通過“分代回收”（generation collection）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。

   1 引用計數

   PyObject是每個物件必有的內容，其中ob_refcnt就是做為引用計數。當一個物件有新的引用時，它的ob_refcnt就會增加，當引用它的物件被刪除，它的ob_refcnt就會減少.引用計數為0時，該物件生命就結束了。

   優點:

   簡單 實時性 缺點:

   維護引用計數消耗資源 迴圈引用

   2 標記-清除機制

   基本思路是先按需分配，等到沒有空閒記憶體的時候從暫存器和程式棧上的引用出發，遍歷以物件為節點、以引用為邊構成的圖，把所有可以訪問到的物件打上標記，然後清掃一遍記憶體空間，把所有沒標記的物件釋放。

   3 分代技術

   分代回收的整體思想是：將系統中的所有記憶體塊根據其存活時間劃分為不同的集合，每個集合就成為一個“代”，垃圾收集頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小，存活時間通常利用經過幾次垃圾回收來度量。

   Python預設定義了三代物件集合，索引數越大，物件存活時間越長。

10. *args and **kwargs

    *args代表位置引數，它會接收任意多個引數並把這些引數作為元組傳遞給函式。**kwargs代表的關鍵字引數，允許你使用沒有事先定義的引數名，另外，位置引數一定要放在關鍵字引數的前面。

11. 有用過with statement嗎？它的好處是什麼？具體如何實現？

    with語句適用於對資源進行訪問的場合，確保不管使用過程中是否發生異常都會執行必要的“清理”操作，釋放資源，比如檔案使用後自動關閉、執行緒中鎖的自動獲取和釋放等。

12. *args,**kwargs的作用是什麼？如何使用？
13.   *args和**kwargs通常使用在函式定義裡，*args允許函式傳入不定量個數的非關鍵字引數，**kwargs允許函式傳入不定量個數的關鍵字引數
14. 描述yield作用。
    1. 儲存當前執行狀態（斷點），然後暫停執行，即將函式掛起
    2. 將yeild關鍵字後面表示式的值作為返回值返回，此時可以理解為起到了return的作用，當使用next()、send()函式讓函式從斷點處繼續執行，即喚醒函式。
15. 裝飾器。
    1. 裝飾器本質上是一個Python函式，它可以讓其他函式在不需要做任何程式碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函式物件。
    2. 功能：1.引入日誌；2.函式執行時間統計；3.執行函式前預備處理；4.執行函式後清理功能；5.許可權校驗；6.快取
16. 你對多執行緒和多程序的理解。
    1. 程序是系統進行資源分配和排程的一個獨立單位，執行緒是程序的一個實體,是CPU排程和分派的基本單位,它是比程序更小的能獨立執行的基本單位.執行緒自己基本上不擁有系統資源,只擁有一點在執行中必不可少的資源(如程式計數器,一組暫存器和棧),但是它可與同屬一個程序的其他的執行緒共享程序所擁有的全部資源；
    2. 一個程式至少有一個程序,一個程序至少有一個執行緒；
    3. 執行緒的劃分尺度小於程序(資源比程序少)，使得多執行緒程式的併發性高；
    4. 程序在執行過程中擁有獨立的記憶體單元，而多個執行緒共享記憶體，從而極大地提高了程式的執行效率 ；
    5. 線執行緒不能夠獨立執行，必須依存在程序中；
    6. 優缺點：執行緒和程序在使用上各有優缺點：執行緒執行開銷小，但不利於資源的管理和保護；而程序正相反。
17. 執行緒中start方法和run方法的區別？
    1. 若呼叫start,則先執行主程序，後執行子程序；
    2. 若呼叫run，相當於正常的函式呼叫，將按照程式的順序執行
18. linux命令 grep awk sed是怎麼用的？
    1. grep:Global Regular Expression Print
19. python是怎麼進行記憶體管理的？
    1. 引用計數：python內部使用引用計數，來保持追蹤記憶體中的物件，Python內部記錄了物件有多少個引用，即引用計數，當物件被建立時就建立了一個引用計數，當物件不再需要時，這個物件的引用計數為0時，它被垃圾回收。
       1. 引用計數加1的情況：
          1. 物件被建立：x=4
          2. 另外的別人被建立：y=x
          3. 被作為引數傳遞給函式：foo(x)
          4. 作為容器物件的一個元素：a=[1,x,'33']
       2. 引用計數減少情況
          1. 一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函式結束時，x指向的物件引用減1。
          2. 物件的別名被顯式的銷燬：del x ；或者del y
          3. 物件的一個別名被賦值給其他物件：x=789
          4. 物件從一個視窗物件中移除：myList.remove(x)
          5. 視窗物件本身被銷燬：del myList，或者視窗物件本身離開了作用域
    2. 垃圾回收
       1. 當記憶體中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的物件，然後清除其在記憶體的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個物件相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
       2. 垃圾回收機制還有一個迴圈垃圾回收器, 確保釋放迴圈引用物件(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
    3. 記憶體池機制：在Python中，許多時候申請的記憶體都是小塊的記憶體，這些小塊記憶體在申請後，很快又會被釋放，由於這些記憶體的申請並不是為了建立物件，所以並沒有物件一級的記憶體池機制。這就意味著Python在執行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在使用者態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個記憶體池機制，用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。
       1. Python提供了對記憶體的垃圾收集機制，但是它將不用的記憶體放到記憶體池而不是返回給作業系統。
       2. Python中所有小於256個位元組的物件都使用pymalloc實現的分配器，而大的物件則使用系統的 malloc。另外Python物件，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有記憶體池，物件間不共享他們的記憶體池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於快取這些整數的記憶體就不能再分配給浮點數。
20. 什麼是lambda函式？他有什麼好處？ lambda函式是匿名函式；使用lambda函式能夠建立小型匿名函式。這種函式得名於省略了用def宣告函式的標準步驟； 例:
21. python中tuple和list的轉換

22. # tuple ---> list

    tuple1 = (1,2,3)

    list1 = list(tuple1)

    # list ---> tuple

    list2 = [1,2,3]

    tuple2 = tuple(list2)

23. python中如何拷貝一個物件？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區別）
    答：賦值（=），就是建立了物件的一個新的引用，修改其中任意一個變數都會影響到另一個。

    淺拷貝：建立一個新的物件，但它包含的是對原始物件中包含項的引用（如果用引用的方式修改其中一個物件，另外一個也會修改改變）{1,完全切片方法；2，工廠函式，如list()；3，copy模組的copy()函式}

    深拷貝：建立一個新的物件，並且遞迴的複製它所包含的物件（修改其中一個，另外一個不會改變）{copy模組的deep.deepcopy()函式}