1. 如何找出整数数组中第二大的数
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要点
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定义一个函数用于在整数数组里找出第二大的数。
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若数组元素少于 2 个，则返回
None。 -
借助两个变量
first和second来跟踪最大数和第二大数。 -
可以添加异常处理，以应对输入非整数数组的情况。
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若数组包含重复元素，可考虑返回去重后第二大的数。
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示例
python
def find_second_largest(arr):
if len(arr) < 2:
return None
first = second = float('-inf')
for num in arr:
if num > first:
second = first
first = num
elif num > second and num != first:
second = num
return second if second != float('-inf') else None
# 测试
arr = [12, 35, 1, 10, 34, 1]
print(find_second_largest(arr))
2. 写出如下代码的输出结果并分析
- 要点
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代码中的
multi函数返回一个包含 4 个lambda函数的列表。 -
这些
lambda函数形成闭包，捕获外部变量i。 -
当调用这些
lambda函数时，i的值为其最终值3，所以输出为[9, 9, 9, 9]。 -
若要实现预期的
[0, 3, 6, 9]输出，可使用默认参数来固定i的值，修改为[lambda x, i=i: i*x for i in range(4)]。
- 示例
python
def multi():
return [lambda x : i*x for i in range(4)]
print([m(3) for m in multi()])
3. 统计字符串中字符出现的次数
- 要点
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利用字典来统计字符串中每个字符的出现次数。
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遍历字符串，若字符已在字典中则计数加 1，否则将其添加到字典并初始化为 1。
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可使用
collections.Counter类来简化代码，Counter(s)即可实现相同功能。 -
统计时可忽略大小写，将字符串统一转换为大写或小写后再进行统计。
- 示例
python
def count_characters(s):
char_count = {}
for char in s:
if char in char_count:
char_count[char] += 1
else:
char_count[char] = 1
return char_count
# 测试
s = "hello world"
print(count_characters(s))
4. super 函数的用法和场景
- 要点
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super函数用于调用父类的方法。 -
在单继承中，可在子类的
__init__方法里调用父类的__init__方法，实现代码复用。 -
在多继承中，能确保按正确的方法解析顺序（MRO）调用父类方法。
- 示例
python
class Parent:
def __init__(self):
print("Parent __init__")
class Child(Parent):
def __init__(self):
super().__init__()
print("Child __init__")
c = Child()
5. 类方法、类实例方法、静态方法的区别
- 要点
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实例方法：第一个参数是
self，代表实例对象，通过实例对象调用，用于操作实例的属性和方法。 -
类方法：使用
@classmethod装饰器，第一个参数是cls，代表类本身，可通过类名或实例对象调用，常用于创建工厂方法。 -
静态方法：使用
@staticmethod装饰器，无默认第一个参数，可通过类名或实例对象调用，用于组织代码，与类和实例无直接关系。
- 示例
python
class MyClass:
def instance_method(self):
return 'Instance method called', self
@classmethod
def class_method(cls):
return 'Class method called', cls
@staticmethod
def static_method():
return 'Static method called'
obj = MyClass()
print(obj.instance_method())
print(MyClass.class_method())
print(MyClass.static_method())
6. 遍历对象的所有属性
- 要点
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使用
dir函数获取对象的所有属性名。 -
通过过滤掉以
__开头的内置属性，打印出用户自定义的属性名。 -
若要获取属性的值，可结合
getattr函数。 -
可将属性名和属性值以字典形式存储，方便后续处理。
- 示例
python
class MyClass:
def __init__(self):
self.name = "John"
self.age = 30
obj = MyClass()
for attr in dir(obj):
if not attr.startswith('__'):
print(attr)
7. 如何定义支持多种操作符的类
- 要点
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通过定义特殊方法，使类支持加法、减法、乘法等操作符。
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对于不同类型的操作数，可进行类型判断并执行相应操作。
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可以添加更多操作符支持，如除法、取模等。
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可以考虑实现反向操作符，如
__radd__等，以支持不同顺序的操作。
- 示例
python
class MyNumber:
def __init__(self, value):
self.value = value
# 加法
def __add__(self, other):
if isinstance(other, MyNumber):
return MyNumber(self.value + other.value)
return MyNumber(self.value + other)
# 减法
def __sub__(self, other):
if isinstance(other, MyNumber):
return MyNumber(self.value - other.value)
return MyNumber(self.value - other)
# 乘法
def __mul__(self, other):
if isinstance(other, MyNumber):
return MyNumber(self.value * other.value)
return MyNumber(self.value * other)
# 字符串表示
def __str__(self):
return str(self.value)
# 测试
a = MyNumber(5)
b = MyNumber(3)
print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
8. 比较Cython、Pypy、CPython、Numba 的缺点
- 要点
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Cython：学习成本高，需掌握特定语法；代码可移植性受影响；调试复杂。
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Pypy：与 CPython 兼容性有问题；启动时间长；内存占用高。
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CPython：执行速度慢，尤其是 CPU 密集型任务；存在全局解释器锁（GIL），限制多线程并行性能。
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Numba：支持的 Python 语法和数据类型有限；需提前确定输入数据类型；编译时间可能较长。
9. 抽象类和接口类的区别和联系
- 要点
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联系：都不能实例化，用于定义规范和约束子类行为；都可包含抽象方法，要求子类实现。
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区别：抽象类可包含抽象方法、具体方法和属性；接口类通常只含抽象方法，无具体实现和属性。
10. 如何动态获取和设置对象的属性
- 要点
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使用
getattr函数动态获取对象的属性。 -
使用
setattr函数动态设置对象的属性。 -
可结合
hasattr函数先检查属性是否存在，再进行获取或设置操作。
- 示例
python
class MyClass:
def __init__(self):
self.name = "John"
obj = MyClass()
attr_value = getattr(obj, 'name')
print(attr_value)
class MyClass2:
pass
obj2 = MyClass2()
setattr(obj2, 'age', 30)
print(obj2.age)
