面试题（十二）

1、可变对象与不可变的区别？

可变对象是指对象的内容是可变的，不可hash的，例如list，dict
当对象的内容发生变化时，变量的对象引用是不会发生变化的

不可变的对象则相反，表示内容不可变，可以被hash，例如字符串 int,string,float,tuple
Python中的变量存放是对象引用。对象不可变化，但变量可以重新赋值，那么对应的对象引用也发生变化

答案

2、集合set是一种什么样的数据结构？何时使用？
集合是无序排列的可hash的值，可做为字典的key，用于成员关系测试，和去除重复元素

3、python是如何进行内存管理的？
a.对象的引用机制
b.垃圾回收
c.内存池机制

4、python传递参数是值传递还是引用传递？为什么？

python不允许程序员选择采用传值还是传引用。Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象（比如字典或者列表）的引用，就能修改对象的原始值－－相当于通过“传引用”来传递对象。如果函数收到的是一个不可变对象（比如数字、字符或者元组）的引用，就不能直接修改原始对象－－相当于通过“传值'来传递对象。

答案

5、__new__ 和 __init__的区别？

__init__ 方法为初始化方法, __new__方法才是真正的构造方法。
__new__ 方法必须返回值，__init__方法不需要返回值

答案

6、copy()、deepcody()的联系与区别？

浅拷贝：创建一个新的组合对象，这个新对象与原对象共享内存中的子对象。
深拷贝：创建一个新的组合对象，同时递归地拷贝所有子对象，新的组合对象与原对象没有任何关联
虽然实际上会共享不可变的子对象，但不影响它们的相互独立性。

浅拷贝和深拷贝的不同仅仅是对组合对象来说，所谓的组合对象就是包含了其它对象的对象，如列表，类实例。
而对于数字、字符串以及其它“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

答案

7、is 和 == 的区别？

Python中的对象包含三要素：id、type、value
其中id用来唯一标识一个对象，type标识对象的类型，value是对象的值
is判断的是a对象是否就是b对象，是通过id来判断的
==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等，是通过value来判断的

答案

8.cookie 和 session 的区别与联系？

cookie是存在客户端的，session是存在服务器端
cookie跟踪会话，也可以保存用户偏好设置或者保存用户名和密码等 ，session主要跟踪回话
cookie 是不安全的 session相反

答案

9、函数、类方法定义中如何实现可选参数，可选关键字参数

*agrs **kwargs

答案

10、解释with关键字的用法和机制

with 关键可用于文件打开关闭操作 机制：__enter__ 获取上下文对象会调用 __exit__()

答案

11、解释进程，线程，协程的区别与联系？

线程：是夏佐系统中能够进行运算调度的最小单元，他被包含在进程中，是进程实际运作的单位
进程：是在一次数据集上的一次动态执行过程，相当于一个应用程序，独占内存，必须有一个线程，又称主线程
协程：就是开一个进程和一个线程，当遇到阻塞的时候不用等，会自动切换

答案

12、线性地址，虚拟地址，逻辑地址，物理地址的区别与联系？

虚拟地址是由程序产生的由段选择符和段内偏移地址组成的地址。
逻辑地址指由程序产生的段内偏移地址
线性地址是指虚拟地址到物理地址变换的中间层， 是处理器可寻址的内存空间（称为线性地址空间）中的地址
物理地址是指现在 CPU 外部地址总线上的寻址物理内存的地址信号，是地址变换的最终结果。

答案

13、post 和 get 方法区别？

1. 根据HTTP规范，GET一般用于获取/查询资源信息，应该是安全的和幂等。而POST一般用于更新资源信息
2. get是在url中传递数据，数据放在请求头中。 post是在请求体中传递数据
3. get传送的数据量较小，只能在请求头上发送数据。post传送的数据量较大，一般被默认为不受限制。
4. get安全性非常低，post安全性较高。但是执行效率却比Post方法好。
建议：
1、get方式的安全性较Post方式要差些，包含机密信息的话，建议用Post数据提交方式；
2、在做数据查询时，建议用Get方式；而在做数据添加、修改或删除时，建议用Post方式；

答案

单例模式：

class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls,"_instance"):
            cls._instance = super().__new__(cls,*args,**kwargs)
        return cls._instance


def singleton(cls,*args,**kwargs):
    instance = {}
    
    def _singleton():
        if cls not in instance:
            instance[cls] = cls(*args,**kwargs)
        return instance[cls]
    return _singleton

答案