【Python面试题】【基础篇】1、isinstance 和 type 的区别区别就是: type()不会认为子类是一

l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']
l2 = []
[l2.append(i) for i in l1 if not i in l2]

5、Python是怎样管理内存的？

Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作。

为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的，其核心API会提供一些访问该模块的方法供程序员使用。

6、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。
7、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}
8、*args and **kwargs 用*args和**kwargs只是为了方便并没有强制使用它们. 当你不确定你的函数里将要传递多少参数时你可以用*args.例如,它可以传递任意数量的参数:

>>> def print_everything(*args):
for count, thing in enumerate(args):
... print '{0}. {1}'.format(count, thing)
...
>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')
0. apple
1. banana
2. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用没有事先定义的参数名:

>>> def table_things(**kwargs):
... for name, value in kwargs.items():
... print '{0} = {1}'.format(name, value)
...
>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')
cabbage = vegetable
apple = fruit

9、Python中重载引自知乎:www.zhihu.com/question/20… 函数重载主要是为了解决两个问题。

可变参数类型。
可变参数个数。

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。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。
10、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。
11、Python的函数参数传递

类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而 list, dict, set 等则是可以修改的对象。(这就是这个问题的重点)

当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改.

12、Python的函数参数传递

看两个例子:

a = 1
def fun(a):
    a = 2
fun(a)
print a  # 1

a = []
def fun(a):
    a.append(1)
fun(a)
print a  # [1]

所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。

这里记住的是类型是属于对象的，而不是变量。而对象有两种,“可更改”（mutable）与“不可更改”（immutable）对象。在python中，strings, tuples, 和numbers是不可更改的对象，而list,dict等则是可以修改的对象。(这就是这个问题的重点)

如果还不明白的话,这里有更好的解释: http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

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