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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。

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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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