学了一年多的Python，去年做了一段时间的爬虫项目，近来在做数据分析和机器学习的东西，抽空整理一下以前学的Python基础知识点，有借鉴与总结。具体知识点后续会分段展开深入。
1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（据说是某面试题）。
答案：下面是一些关键点：
l Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
l Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
l Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。
l 在Python语言中，函数是第一类对象（firstclassobjects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。
l Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。
l Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。
l Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
2.这两个参数是什么意思：*args，**kwargs？我们为什么要使用它们？
答案：如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和**billy，但是这样就并不太妥。
3.简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。
答案：这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：
l Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
l 偶尔也会出现引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。
l Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
4.|说说你对zen of python的理解，你有什么办法看到它?
答案：Python之禅,Python秉承一种独特的简洁和可读行高的语法，以及高度一致的编程模
式，符合“大脑思维习惯”，使Python易于学习、理解和记忆。Python同时采用了一条
极简主义的设计理念，了解完整的Python哲学理念，可以在任何一个Python交互解释器
中键入import this命令，这是Python隐藏的一个彩蛋:描绘了一系列Python设计原则。
如今已是Python社区内流行的行话"EIBTI"，明了胜于晦涩这条规则的简称. 在Python
的思维方式中，明了胜于晦涩，简洁胜于复杂。
5.是否遇到过python的模块间循环引用的问题，如何避免它?
答案：这是代码结构设计的问题，模块依赖和类依赖
如果老是觉得碰到循环引用，很可能是模块的分界线划错地方了。可能是把应该在一起的东西硬拆开了，可能是某些职责放错地方了，可能是应该抽象的东西没抽象
总之微观代码规范可能并不能帮到太多，重要的是更宏观的划分模块的经验技巧，推荐uml，脑图，白板等等图形化的工具先梳理清楚整个系统的总体结构和职责分工采取办法，从设计模式上来规避这个问题，比如:
1. 使用 “__all__”白名单开放接口
2. 尽量避免 import
6.有用过with statement吗？它的好处是什么？
with open('text.txt') as myfile:
... while True:
... line = myfile.readline()
... if not line:
... break
... print line,
#with语句使用所谓的上下文管理器对代码块进行包装，允许上下文管理器实现一些设置和清理操作。
# 例如：文件可以作为上下文管理器使用，它们可以关闭自身作为清理的一部分。
# NOTE：在PYTHON2.5中，需要使用from __future__ import with_statement进行with语句的导入
7.Python里面search()和match()的区别
>>> import re
>>> re.match(r'python','Programing Python, should be pythonic')
>>> obj1 = re.match(r'python','Programing Python, should be pythonic') #返回None
>>> obj2 = re.search(r'python','Programing Python, should be pythonic') #找到pythonic
>>> obj2.group()
'python'
#re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；#re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
8.Python程序中文输出问题怎么解决
在Python3中，对中文进行了全面的支持，但在Python2.x中需要进行相关的设置才能使用中文。否则会出现乱码。
Python默认采取的ASCII编码，字母、标点和其他字符只使用一个字节来表示，但对于中文字符来说，一个字节满足不了需
求。为了能在计算机中表示所有的中文字符，中文编码采用两个字节表示。如果中文编码和ASCII混合使用的话，就会导致解码错误，从而才生乱码。
解决办法:
交互式命令中：一般不会出现乱码，无需做处理
py脚本文件中：跨字符集必须做设置，否则乱码
1. 首先在开头一句添加:
# coding = utf‐8
# 或
# coding = UTF‐8
# 或
# ‐*‐ coding: utf‐8 ‐*‐
2. 其次需将文件保存为UTF‐8的格式！
3. 最后: s.decode('utf‐8').encode('gbk')
9.什么是lambda函数
函数使用:
1. 代码块重复，这时候必须考虑到函数，降低程序的冗余度
2. 代码块复杂，这时候必须考虑到函数，降低程序的复杂度
Python有两种函数,一种是def定义，一种是lambda函数()
当程序代码很短，且该函数只使用一次，为了程序的简洁，及节省变量内存占用空间，引入了匿名函数这个概念
>>> nums = range(2,20)
>>> for i in nums:
nums = filter(lambda x:x==i or x % i,nums)
>>> nums
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]
10.Python里面如何拷贝一个对象
切片S[:] # 注不能应用于字典
深浅宝贝 # 能应用于所有序列和字典
1. 浅拷贝D.copy()方法
2. 深拷贝deepcopy(D)方法
11.Python中pass语句的作用是什么
pass语句什么也不做,一般作为占位符或者创建占位程序
12.Python是如何进行内存管理的
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。所有这些都是自动完成，不需要像C一样，人工干预，从而提高了程序员的效率和程序的健壮性。
13.Python异常处理介绍一下
程序中出现异常情况时就需要异常处理。比如当你打开一个不存在的文件时。当你的程序中有一些无效的语句时，Python会提示你有错误存在。下面是一个拼写错误的例子，print写成了Print
下面是异常最常见的几种角色
1. 错误处理
>>>可以在程序代码中捕捉和相应错误，或者忽略已发生的异常。
>>>如果忽略错误，PYTHON默认的异常处理行为将启动:停止程序，打印错误信息。
>>>如果不想启动这种默认行为，就用try语句来捕捉异常并从异常中恢复。
2. 事件通知
>>>异常也可用于发出有效状态的信号，而不需在程序间传递结果标志位。或者刻意对其进行测试
3. 特殊情况处理
>>>有时，发生了某种很罕见的情况，很难调整代码区处理。通常会在异常处理中处理，从而省去应对特殊情况的代码
4. 终止行为
>>>try/finally语句可确保一定会进行需要的结束运算，无论程序是否有异常
5. 非常规控制流程
14.介绍一下Python中的filter方法
filter就像map,reduce,apply,zip等都是内置函数，用C语言实现，具有速度快，功能强大等
优点。
用于过滤与函数func()不匹配的值, 类似于SQL中select value != 'a'
相当于一个迭代器，调用一个布尔函数func来迭代seq中的每个元素，返回一个是bool_seq返
回为True的序列
>>>第一个参数: function or None, 函数或None
>>>第二个参数: sequence,序列
15.介绍一下except的用法和作用
try/except: 捕捉由PYTHON自身或写程序过程中引发的异常并恢复
except: 捕捉所有其他异常
except name: 只捕捉特定的异常
except name, value: 捕捉异常及格外的数据(实例)
except (name1,name2) 捕捉列出来的异常
except (name1,name2),value: 捕捉任何列出的异常，并取得额外数据
else: 如果没有引发异常就运行
finally: 总是会运行此处代码
16.inspect模块有什么用
inspect模块提供了一系列函数用于帮助使用自省。
检查对象类型
is{module|class|function|method|builtin}(obj): 检查对象是否为模块、类、函数、方法、内建函数或方法。
isroutine(obj): 用于检查对象是否为函数、方法、内建函数或方法等等可调用类型。
获取对象信息
getmembers(object[, predicate]): 这个方法是dir()的扩展版，它会将dir()找到的名字对应的属性一并返回。
getmodule(object): 它返回object的定义所在的模块对象。
get{file|sourcefile}(object): 获取object的定义所在的模块的文件名|源代码文件名（如果没有则返回None）。
get{source|sourcelines}(object): 获取object的定义的源代码，以字符串|字符串列表返回。
getargspec(func): 仅用于方法，获取方法声明的参数，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 默认值元组)。
17.Python列表与元组的区别是什么？分别在什么情况下使用？
Python中列表和元组是序列，因此都能进行添加，删除，更新，切片等操作。但列表是可变对象，元祖是不可变对象。
元祖主要用于函数赋值，字符串格式化等。但列表中的方法更多些，也是PYTHON中更常用的数据结构。
18.解释一下python的and-or语法
0 and ＊不需要再考虑＊是0还是1，结果是0
1 and ＊需要考虑＊是0还是1来决定结果。
1 or ＊不需要考虑后面的＊，结果为1
0 or ＊需要考虑后面的＊来决定结果 这个语法看起来类似于 C 语言中的 bool ? a : b 表达式。整个表达式从左到右进行演算，所以先进行 and 表达式的演算。
1 and 'first' 演算值为 'first'，然后 'first' or 'second' 的演算值为 'first'。
0 and 'first' 演算值为False，然后 0 or 'second' 演算值为 'second'。
and‐or主要是用来模仿三目运算符 bool?a:b的，即当表达式bool为真，则取a否则取b。
and‐or 技巧，bool and a or b 表达式，当a 在布尔上下文中的值为假时，不会像 C 语言表达式 bool ? a : b 那样工作。
19.在Python中, list, tuple, dict, set有什么区别, 主要应用在什么样的场景?
解答:定义list: 链表, 有序的项目, 通过索引进行查找, 使用方括号"[]";
tuple: 元组, 元组将多样的对象集合到一起, 不能修改, 通过索引进行查找, 使用括号"()";
dict: 字典, 字典是一组键(key)和值(value)的组合, 通过键(key)进行查找, 没有顺序, 使用大括号"{}";
set: 集合,无序, 元素只出现一次, 自动去重, 使用"set([])";
应用场景:
list, 简单的数据集合, 可以使用索引;
tuple, 把一些数据当做一个整体去使用, 不能修改;
dict, 使用键值和值进行关联的数据;
set, 数据只出现一次, 只关心数据是否出现, 不关心其位置;
代码:
mylist = [1, 2, 3, 4, 'Oh']
mytuple = (1, 2, 'Hello', (4, 5))
mydict = {'Wang' : 1, 'Hu' : 2, 'Liu' : 4}
myset = set(['Wang', 'Hu', 'Liu', 4, 'Wang'])
20. 静态函数, 类函数, 成员函数的区别?
解答:
定义:
静态函数(@staticmethod): 即静态方法,主要处理与这个类的逻辑关联;
类函数(@classmethod): 即类方法, 更关注于从类中调用方法, 而不是在实例中调用方法, 可以用作方法重载, 传入参数cls;
成员函数: 实例的方法, 只能通过实例进行调用;
具体应用:
日期的方法, 可以通过实例化(__init__)进行数据输出, 传入参数self;
可以通过类的方法(@classmethod)进行数据转换, 传入参数cls;
可以通过静态方法(@staticmethod)进行数据验证;
代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
#eclipse pydev, python 3.3
#by C.L.Wang
class Date(object):
day = 0
month = 0
year = 0
def __init__(self, day=0, month=0, year=0):
self.day = day
self.month = month
self.year = year
def display(self):
return "{0}*{1}*{2}".format(self.day, self.month, self.year)
@classmethod
def from_string(cls, date_as_string):
day, month, year = map(int, date_as_string.split('-'))
date1 = cls(day, month, year)
return date1
@staticmethod
def is_date_valid(date_as_string):
day, month, year = map(int, date_as_string.split('-'))
return day <= 31 and month <= 12 and year <= 3999
date1 = Date('12', '11', '2014')
date2 = Date.from_string('11-13-2014')
print(date1.display())
print(date2.display())
print(date2.is_date_valid('11-13-2014'))
print(Date.is_date_valid('11-13-2014'))
21. a=1, b=2, 不用中间变量交换a和b的值
解答:
两种形式: 加法或异或
代码:
a = 1
b = 2
a = a + b
b = a - b
a = a - b
print ('a = {0}, b = {1}'.format(a, b))
a = a ^ b
b = a ^ b
a = a ^ b
print ('a = {0}, b = {1}'.format(a, b))
22. 写一个函数, 输入一个字符串, 返回倒序排列的结果: 如: string_reverse(‘abcdef’), 返回: ‘fedcba’(请采用多种方法实现, 并对实现方法进行比较)
解答:
5种方法的比较:
1. 简单的步长为-1, 即字符串的翻转;
2. 交换前后字母的位置;
3. 递归的方式, 每次输出一个字符;
4. 双端队列, 使用extendleft()函数;
5. 使用for循环, 从左至右输出;
代码:
string = 'abcdef'
def string_reverse1(string):
return string[::-1]
def string_reverse2(string):
t = list(string)
l = len(t)
for i,j in zip(range(l-1, 0, -1), range(l//2)):
t[i], t[j] = t[j], t[i]
return "".join(t)
def string_reverse3(string):
if len(string) <= 1:
return string
return string_reverse3(string[1:]) + string[0]
from collections import deque
def string_reverse4(string):
d = deque()
d.extendleft(string)
return ''.join(d)
def string_reverse5(string):
#return ''.join(string[len(string) - i] for i in range(1, len(string)+1))
return ''.join(string[i] for i in range(len(string)-1, -1, -1))
print(string_reverse1(string))
print(string_reverse2(string))
print(string_reverse3(string))
print(string_reverse4(string))
print(string_reverse5(string))
23.介绍一下python的异常处理机制
解答:Python的异常处理机制:
try: 尝试抛出异常;
raise: 引发异常;
except: 处理异常;
finally: 是否发生异常都需要做的事情;
创建新的异常类型, 需要继承Exception类, 可以定义类的属性, 便于处理异常;
开发体会:
异常主要处理读取文件, 也可以使用with的方法读取文件; 还可以用于网络连接, 异常可以包含大量的错误信息, 进行错误处理.
代码:
class ShortInputException(Exception):
def __init__(self, length, atleast):
Exception.__init__(self)
self.length = length
self.atleast = atleast
while True:
try:
text = raw_input('Enter somthing-->')
if len(text) < 3:
raise ShortInputException(len(text), 3)
except EOFError:
print('Why did you do an EOF on me')
except ShortInputException as ex:
print('ShortInputException The input was {0} long, \
excepted at least {1}. '.format(ex.length, ex.atleast))
else:
print('No exception was raised. ')
finally:
print('Over')
24.Python自省
这个也是python彪悍的特性.自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句就是运行时能够获得对象的类型.比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().
25.Python中重载
函数重载主要是为了解决两个问题。
l 可变参数类型。
l 可变参数个数。
另外，一个基本的设计原则是，仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外，其功能是完全相同的，此时才使用函数重载，如果两个函数的功能其实不同，那么不应当使用重载，而应当使用一个名字不同的函数。
好吧，那么对于情况 1 ，函数功能相同，但是参数类型不同，python 如何处理？答案是根本不需要处理，因为python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。
那么对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？大家知道，答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同，那么那些缺少的参数终归是需要用的。
好了，鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。
26.__new__和__init__的区别
这个__new__确实很少见到,先做了解吧.
l __new__是一个静态方法,而__init__是一个实例方法.
l __new__方法会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回.
l 只有在__new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用.
l 当创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__.
stackoverflow
ps: __metaclass__是创建类时起作用.所以我们可以分别使用__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创建,实例创建和实例初始化的时候做一些小手脚.
27.GIL线程全局锁
线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.
解决办法就是多进程和下面的协程(协程也只是单CPU,但是能减小切换代价提升性能).
28.协程
简单点说协程是进程和线程的升级版,进程和线程都面临着内核态和用户态的切换问题而耗费许多切换时间,而协程就是用户自己控制切换的时机,不再需要陷入系统的内核态.
Python里最常见的yield就是协程的思想!可以查看第九个问题.
29.闭包
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。
当一个内嵌函数引用其外部作作用域的变量,我们就会得到一个闭包. 总结一下,创建一个闭包必须满足以下几点:
l 必须有一个内嵌函数
l 内嵌函数必须引用外部函数中的变量
l 外部函数的返回值必须是内嵌函数
感觉闭包还是有难度的,几句话是说不明白的,还是查查相关资料.
重点是函数运行后并不会被撤销,就像16题的instance字典一样,当函数运行完后,instance并不被销毁,而是继续留在内存空间里.这个功能类似类里的类变量,只不过迁移到了函数上.
闭包就像个空心球一样,你知道外面和里面,但你不知道中间是什么样.
30.Python垃圾回收机制
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
1 引用计数
PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。
优点:
简单
实时性
缺点:
维护引用计数消耗资源
循环引用
2 标记-清除机制
基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。
3 分代技术
分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。
举例：
当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
31.read,readline和readlines
l read 读取整个文件
l readline 读取下一行,使用生成器方法
l readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历
32.简述函数式编程
在函数式编程中，函数是基本单位，变量只是一个名称，而不是一个存储单元。除了匿名函数外，Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。
33.什么是匿名函数，匿名函数有什么局限性
匿名函数，也就是lambda函数，通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字，因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
34.如何捕获异常，常用的异常机制有哪些？
如果我们没有对异常进行任何预防，那么在程序执行的过程中发生异常，就会中断程序，调用python默认的异常处理器，并在终端输出异常信息。
try…except…finally语句:当try语句执行时发生异常，回到try语句层，寻找后面是否有except语句。找到except语句后，会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后，程序继续往下执行。finally语句表示，无论异常发生与否，finally中的语句都要执行。
assert语句：判断assert后面紧跟的语句是True还是False，如果是True则继续执行print，如果是False则中断程序，调用默认的异常处理器，同时输出assert语句逗号后面的提示信息。
with语句：如果with语句或语句块中发生异常，会调用默认的异常处理器处理，但文件还是会正常关闭。
35.copy()与deepcopy()的区别
copy是浅拷贝，只拷贝可变对象的父级元素。 deepcopy是深拷贝，递归拷贝可变对象的所有元素。
36.函数装饰器有什么作用
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：**日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。有了装饰器，就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
37.简述Python的作用域以及Python搜索变量的顺序
Python作用域简单说就是一个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置，就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量，这个范围就是变量的作用域。在Python中，只有模块（module），类（class）以及函数（def、lambda）才会引入新的作用域。Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则：本地作用域（Local）→当前作用域被嵌入的本地作用域（Enclosing locals）→全局/模块作用域（Global）→内置作用域（Built-in）
新式类和旧式类的区别,如何确保使用的类是新式类
为了统一类(class)和类型(type)，python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中，类和类型是不同的。
为了确保使用的是新式类，有以下方法：
放在类模块代码的最前面 __metaclass__ = type
从内建类object直接或者间接地继承
在python3版本中，默认所有的类都是新式类。
简述__new__和__init__的区别
创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__,这是它们最本质的区别。
new方法会返回所构造的对象，init则不会.
new函数必须以cls作为第一个参数，而init则以self作为其第一个参数.
38.Python垃圾回收机制
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
1 引用计数
PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时，该对象生命就结束了。
优点:简单 实时性
缺点:维护引用计数消耗资源 循环引用
2 标记-清除机制
基本思路是先按需分配，等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历以对象为节点、以引用为边构成的图，把所有可以访问到的对象打上标记，然后清扫一遍内存空间，把所有没标记的对象释放。
3 分代技术
分代回收的整体思想是：将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长。
39.Python中的@property有什么作用?如何实现成员变量的只读属性？
@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用，通常用在属性的get方法和set方法，通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问，又保留了参数的检查。另外通过设置get方法而不定义set方法可以实现成员变量的只读属性。
*args and **kwargs
*args代表位置参数，它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。**kwargs代表的关键字参数，允许你使用没有事先定义的参数名，另外，位置参数一定要放在关键字参数的前面。
有用过with statement吗？它的好处是什么？具体如何实现？
with语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
40. Python是如何进行内存管理的？
答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1，一个对象分配一个新名称
2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1，使用del语句对对象别名显示的销毁
2，引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
41. 什么是lambda函数？它有什么好处?
答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数
lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数
lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)
42.Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）
答：赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1,完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，copy模块的copy()函数}
深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}
43.介绍一下except的用法和作用？
答：try…except…except…[else…][finally…]
执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。
try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行
如果存在finally语句，最后总是会执行。
44. Python中pass语句的作用是什么？
答：pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，whileFalse:pass
45.介绍一下Python下range()函数的用法？
答：列出一组数据，经常用在for in range()循环中、
46.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串？
答：可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换，
格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement是被替换成的文本，string是需要被替换的文本，count是一个可选参数，指最大被替换的数量）
>>> import re
>>>p=re.compile(‘blue|white|red’)
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’))
colour socks and colourshoes
>>>print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1))
colour socks and redshoes
subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量
47.Python里面match()和search()的区别？
答：re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。
re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。
>>>print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))
None
>>>print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())
(0, 5)
>>>print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())
(2, 7)
48.单引号，双引号，三引号的区别
答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释
如果要表示Let’s Go 这个字符串
单引号：s4 = ‘Let\’s go’
双引号：s5 = “Let’s go”
s6 = ‘I realy like“python”!’
这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了
