摘要:解决的办法在处理计算密集型任务时,使用多进程协程,发挥计算机多核的威力,而处理密集型,则可以使用多线程。至此,有关知识点的面试题就已告一段落,下次更新数据库,方面面试题。
阅读本文大约需要 5 分钟。15.说一说 GIL
前面有提到由于 Python 基于 C 语言编写的解释器中设置了一个 GIL 全局变量锁,该锁使得 Python 的多线程在处理 CPU 计算密集型任务时,同一时刻只能有一个线程在运行,这也是为什么说 Python 的多线程是一个「假性多线程」的原因。
解决 GIL 的办法在处理 CPU 计算密集型任务时,使用多进程 + 协程,发挥计算机多核的威力,而处理 I/O 密集型,则可以使用多线程。
16.说一说 Python 中的垃圾回收机制(GC)引用计数清零
标记-清除
隔代回收
这里有一篇文章可以参考一下。垃圾回收机制
lambda
lambda 匿名函数,使用匿名函数可以帮助我们简化代码,且节省程序由于显示创建函数的消耗。
示例:
# 冒号左边是参数, 右边是表达式,lambda 返回的是右边表达式的结果 L2 = lambda x : x * x print(L2(5)) # 结果为 25
map
map(func,*Iterable),map 函数通过将可迭代对象传入 func 函数,全部执行。
示例:
# 相当于 [1*1, 2*2, 3*3, 4*4] L2 = list(map(lambda x: x * x, range(1, 4))) print(L2) # 结果为 [1, 4, 9, 16]
reduce
reduce(func, *sequence),reduce 函数可以将函数 func 迭代调用。
示例:
from functools import reduce # 相当于 ((1*2)*3) L2 = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, 4)) print(L2) # 结果为 6
filter
filter(func,*Iterable),filter 函数通过将可迭代对象当做参数传递给 func 函数,并返回 func 函数中返回结果为 True 的值。
示例:
# 相当于 g = [x for x in range(10) if x < 3] L2 = list(filter(lambda x: x < 3, range(10))) print(L2) # 结果为 [0, 1, 2]18.is 和 == 的区别
a is b 比较的是 a 和 b 的「id」是否相同
a == b 比较的是 a 和 b 的「值」是否相同
19.range 和 xrange 的区别对于现如今的 Python 3.x,这个问题其实已经没有什么意义了,由于其在各大面经中都出现过,这里简单解释下。在 Python 2.x 中,range和xrange最大的区别就是xrange生成的不是一个list,而是一个生成器,这两者的区别在问题 13 已经讲过,这里不在赘述。
Python 3.x 中已经移除了range()方法,并将xrange()方法更名为range()。
20.新式类和旧式类的区别新式类和旧式类的变化主要讲的是 Python 中类的「继承」问题。
旧式类中,类的继承按照「从左往右,深度优先遍历」的原则。
新式类中,类的继承按照「C3 算法」的原则:如果子类在继承来自不同父类的方法是不一样的时候,会从下而上,先左后右的合并继承方法。如果有一样的方法,则会继承第一个方法然后舍弃另一个相同的方法,接着合并其他不同的方法。解决了旧式类继承中存在的二义性和单调性。
示例:
# 新式类 class B: def __init__(self,name): self.name = name def get_name(self): return "B" class C: def __init__(self,name): self.name = name def get_name(self): return "C" class BC(B, C): pass b = B("B") c = C("C") bc = BC("C") print(bc.name) name = bc.get_name() print(name) # 查看 c 在搜索方法时的先后顺序 print(bc.__mro__) # 结果为 C B (, , , )
另外,新式类相对于旧式类还多了这么些变化。
__slot__:限制实例属性的设置范围。
__getattrbute__:获取实例属性值。
type与__class__:返回类型统一。
至此,有关 Python 知识点的面试题就已告一段落,下次更新数据库(MySQL,Redis)方面面试题。
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