高频 Python 面试题解析（附代码解释）
引言
Python作为目前最受欢迎的编程语言之一，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。在面试中，Python的基础知识、数据结构、算法等方面的高频问题总是被考察。因此，在这篇文章中，我们将深入剖析一些常见的Python面试题，帮助你轻松应对面试挑战。
1. Python 中的深拷贝与浅拷贝
问题：什么是深拷贝与浅拷贝？它们的区别是什么？
浅拷贝会创建一个新的对象，但不会递归拷贝其中的元素，而是仅拷贝元素的引用；深拷贝则会递归地拷贝对象及其所有引用的元素。
代码示例
import copy
# 浅拷贝
a = [1, 2, [3, 4]]
b = copy.copy(a)
b[2][0] = 100
print(a) # 输出: [1, 2, [100, 4]]
print(b) # 输出: [1, 2, [100, 4]]
# 深拷贝
c = copy.deepcopy(a)
c[2][1] = 200
print(a) # 输出: [1, 2, [100, 4]]
print(c) # 输出: [1, 2, [100, 200]]
解析
- 浅拷贝：修改深层嵌套列表中的元素，会影响原列表。
- 深拷贝：对嵌套对象的修改不会影响原对象。
2. Python 中的装饰器
问题：装饰器是什么？如何使用？
装饰器是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。它常用来对现有函数进行扩展，避免修改原函数代码。
代码示例
def decorator(func):
def wrapper():
print("Before function call")
func()
print("After function call")
return wrapper
@decorator
def say_hello():
print("Hello, World!")
say_hello()
解析
-
@decorator是对say_hello函数的装饰，实际上等同于say_hello = decorator(say_hello)。 - 装饰器可以在不修改原函数的情况下，添加功能。
3. Python 中的 GIL（全局解释器锁）
问题：什么是 GIL？它如何影响 Python 的并发？
GIL 是 Python 解释器的一个机制，它确保同一时刻只有一个线程在执行 Python 字节码。由于 GIL 的存在，Python 在多线程中不能充分利用多核 CPU。
代码示例
import threading
import time
def count():
count = 0
for _ in range(1000000):
count += 1
start = time.time()
threads = []
for i in range(2):
t = threading.Thread(target=count)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("Time taken:", time.time() - start)
解析
- 在多核 CPU 上，由于 GIL 的限制，这段代码并不会像预期那样并行执行。
- 可以使用多进程（
multiprocessing模块）来避免 GIL 的影响。
4. 列表推导式与生成器表达式
问题：列表推导式和生成器表达式有什么区别？
- 列表推导式会返回一个完整的列表，而生成器表达式返回一个生成器对象，可以通过迭代来惰性地生成元素。
代码示例
# 列表推导式
lst = [x**2 for x in range(5)]
print(lst) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16]
# 生成器表达式
gen = (x**2 for x in range(5))
print(gen) # 输出: <generator object <genexpr> at 0x...>
for val in gen:
print(val) # 输出: 0, 1, 4, 9, 16
解析
- 列表推导式一次性生成所有元素，存储在内存中；生成器表达式则是惰性生成，节省内存。
5. Python 的 Lambda 函数
问题：什么是 Lambda 函数？它的作用是什么？
Lambda 函数是一种匿名函数，它可以用来执行简单的操作，通常用于需要函数作为参数的场景。
代码示例
# 普通函数
def add(x, y):
return x + y
# Lambda 函数
add_lambda = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4)) # 输出: 7
print(add_lambda(3, 4)) # 输出: 7
解析
- Lambda 函数简洁且易于传递给高阶函数，例如
map()或filter()。
结语
本文介绍了 Python 面试中的一些高频问题，包括深拷贝与浅拷贝、装饰器、GIL、列表推导式与生成器表达式、Lambda 函数等。掌握这些内容，将帮助你在面试中表现更加出色。
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