python高级开发面试题_python面试的100题（16）

Python高级

元类

42.Python中类方法、类实例方法、静态方法有何区别？

类方法: 是类对象的方法，在定义时需要在上方使用 @classmethod 进行装饰,形参为cls，表示类对象，类对象和实例对象都可调用

类实例方法: 是类实例化对象的方法,只有实例对象可以调用，形参为self,指代对象本身;

静态方法: 是一个任意函数，在其上方使用 @staticmethod 进行装饰，可以用对象直接调用，静态方法实际上跟该类没有太大关系

43.遍历一个object的所有属性，并print每一个属性名？

class Car:

def __init__(self,name,loss): # loss [价格，油耗，公里数]

self.name = name

self.loss = loss

def getName(self):

return self.name

def getPrice(self):

# 获取汽车价格

return self.loss[0]

def getLoss(self):

# 获取汽车损耗值

return self.loss[1] * self.loss[2]

Bmw = Car("宝马",[60,9,500]) # 实例化一个宝马车对象

print(getattr(Bmw,"name")) # 使用getattr()传入对象名字,属性值。

print(dir(Bmw)) # 获Bmw所有的属性和方法

结果为：

宝马

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'getLoss', 'getName', 'getPrice', 'loss', 'name']

44.写一个类，并让它尽可能多的支持操作符?

class Array:

__list = []

def __init__(self):

print("constructor")

def __del__(self):

print("destruct")

def __str__(self):

return "this self-defined array class"

def __getitem__(self,key):

return self.__list[key]

def __len__(self):

return len(self.__list)

def Add(self,value):

self.__list.append(value)

def Remove(self,index):

del self.__list[index]

def DisplayItems(self):

print("show all items---")

for item in self.__list:

print(item)

45.介绍Cython，Pypy Cpython Numba各有什么缺点

PyPy

在选择CPython的简易替代语言时，PyPy无疑是最佳之选(如Quora就是由它编写而成)。由于与现有Python代码保持高度兼容性，PyPy也是默认程序运行时的一个很好选择。

PyPy使用了Just-in-Time(JIT)即时编译器，即动态编译器，与静态编译器（如gcc,java等）不同，它是利用程序运行的过程的数据进行优化，拥有同谷歌Chrome V8 JavaScript引擎相同的语言加速技术。本月初，最新版本PyPy 2.5即将发布，此版本会有一系列的性能改进，提供更全面的如NumPy的支持，用于加速Python性能的共享库。

Python 3.x必须由单独的PyPy3项目构建而成。不过，对于边缘语言特性爱好者来说，尽管预期支持3.3，但实际此版本最多仅支持Python3.2.4及以下版本。

Cython

Cython是Python 的C语言扩展。准确说Cython是单独的一门语言，专门用来写在Python里面import用的扩展库。实际上Cython的语法基本上跟Python一致，而Cython有专门的编译器:先将 Cython代码转变成C(自动加入了一大堆的C-Python API)，然后使用C编译器编译出最终的Python可调用的模块。不过Cython的缺点是，你并不能真正编写Python代码，这样一来，现有代码将不会完全自动转移成功。

也就是说，Cython在提速方面有很大优势，它是一个用来快速生成Python扩展模块(extention module)的工具。而在Cython，C里的类型，如int,float,long，char*等都会在必要的时候自动转成python对象，或者从python对象转成C类型，在转换失败时会抛出异常，这正是Cython最神奇的地方。另外，Cython对回调函数的支持也很好。总之，如果你有写python扩展模块的需求，那么Cython真的是一个很好的工具。

Numba

Numba综合了前两种方法，是Cython的竞争项目。同样的，numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件来加速。不同点在于，Numba是以JIT为主的，加速对源码的侵入性较小。而Cython则重点在加速高性能Python模块的开发上，不依赖LLVMPy项目。此外numba还很不成熟，目前兼容性相当差。

46.请描述抽象类和接口类的区别和联系

标签：__,Cython,16,python,self,Python,loss,100,def

来源： https://www.cnblogs.com/Fiona-Y/p/10573225.html

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