"问题 1 到底什么是 Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。答案下面是一些关键点： 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。 Python 是动态类 ...."

someone1
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python常见面试题（三）

问题 1

到底什么是 Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。

答案

下面是一些关键点：

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。
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。
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”。
在 Python 语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。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。
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。
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。
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。

为什么提这个问题：

如果你应聘的是一个 Python 开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。

问题 2

补充缺失的代码

def print_directory_contents(sPath):
    """
    这个函数接受文件夹的名称作为输入参数，
    返回该文件夹中文件的路径，
    以及其包含文件夹中文件的路径。
 
    """
    # 补充代码

答案

dir_list=[]
def print_directory_contents(sPath):
    import os                                       
    for sChild in os.listdir(sPath):                
        sChildPath = os.path.join(sPath,sChild)
        dir_list.append(sChildPath)
        if os.path.isdir(sChildPath):
            print_directory_contents(sChildPath)
        else:
            print (sChildPath)

特别要注意以下几点：

命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。
我们使用os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild，但是这个在 Windows 系统上会出错。
熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住 Google 是你工作中的良师益友。
如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。
坚持 KISS 原则！保持简单，不过脑子就能懂！

为什么提这个问题：

说明面试者对与操作系统交互的基础知识
递归真是太好用啦

问题 3

阅读下面的代码，写出 A0，A1 至 An 的最终值。

A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]

答案

A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] （注意，此为python2返回值，python3中返回为迭代器，range(0,10)）
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]

为什么提这个问题：

列表解析（list comprehension）十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。
如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。

问题 4

Python 和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让 Python 代码以并行方式运行的方法。

答案

Python 并不支持真正意义上的多线程。Python 中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python 中有一个被称为 Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过 GIL 这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。

不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的 Python 代码的外部程序（例如 Spark 或 Hadoop），又或者是你的 Python 代码调用的其他代码（例如，你可以在 Python 中调用 C 函数，用于处理开销较大的多线程工作）。

为什么提这个问题

因为 GIL 就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白 GIL 的存在。

问题 5

你如何管理不同版本的代码？

答案：

版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用 Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。

我偏向于使用 Git 作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如 subversion（SVN）。

为什么提这个问题：

因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引入了什么 bug；管理你的软件的不同版本和发行版；在团队成员中分享源代码；部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得！

问题 6

下面代码会输出什么：

def f(x,l=[]):
    for i in range(x):
        l.append(i*i)
    print (l)
 
f(2)
f(3,[3,2,1])
f(3)

答案：

[0, 1]
[3, 2, 1, 0, 1, 4]
[0, 1, 0, 1, 4]

呃？

第一个函数调用十分明显，for 循环先后将 0 和 1 添加至了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。

第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加 0、1、2 和 4。很棒吧。

第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是 0 和 1 了。

不明白的话就试着运行下面的代码吧：

l_mem = []
 
l = l_mem           # the first call
for i in range(2):
    l.append(i*i)
 
print (l)           # [0, 1]
 
l = [3,2,1]         # the second call
for i in range(3):
    l.append(i*i)
 
print (l)              # [3, 2, 1, 0, 1, 4]
 
l = l_mem           # the third call
for i in range(3):
    l.append(i*i)
 
print (l)            # [0, 1, 0, 1, 4]

问题 7

“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？

答案：

“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。

举个例子：

import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)

大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。

为什么提这个问题？

答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得 KISS 原则码？答对这个问题还说明你明白一些 Python 底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。

另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。

问题 8

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。

下面是具体的示例：

def f(*args,**kwargs): print (args, kwargs)
 
l = [1,2,3]
t = (4,5,6)
d = {'a':7,'b':8,'c':9}
 
f()
f(1,2,3)                    # (1, 2, 3) {}
f(1,2,3,"groovy")           # (1, 2, 3, 'groovy') {}
f(a=1,b=2,c=3)              # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi")     # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}
f(1,2,3,a=1,b=2,c=3)        # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
 
f(*l,**d)                   # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(*t,**d)                   # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t)                   # (1, 2, 4, 5, 6) {}
f(q="winning",**d)          # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f(1,2,*t,q="winning",**d)   # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
 
def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print (arg1,arg2, args, kwargs)
 
f2(1,2,3)                       # 1 2 (3,) {}
f2(1,2,3,"groovy")              # 1 2 (3, 'groovy') {}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3)           # 1 2 () {'c': 3}
f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi")  # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}
f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3)           # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
 
f2(*l,**d)                   # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(*t,**d)                   # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t)                   # 1 2 (4, 5, 6) {}
f2(1,1,q="winning",**d)      # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}
f2(1,2,*t,q="winning",**d)   # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}

为什么提这个问题？

有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。

问题 9

下面这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？

回答背景知识

这些都是装饰器（decorator）。装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。

@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。

@my_decorator
def my_func(stuff):
    do_things
Is equivalent to
def my_func(stuff):
do_things
my_func = my_decorator(my_func)

你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。

真正的答案

@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为：

class MyClass(object):
    def __init__(self):
        self._some_property = "properties are nice"
        self._some_other_property = "VERY nice"
    def normal_method(*args,**kwargs):
        print ("calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs))
    @classmethod
    def class_method(*args,**kwargs):
        print ("calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs))
    @staticmethod
    def static_method(*args,**kwargs):
        print ("calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs))
    @property
    def some_property(self,*args,**kwargs):
        print ("calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
        return self._some_property
    @some_property.setter
    def some_property(self,*args,**kwargs):
        print ("calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
        self._some_property = args[0]
    @property
    def some_other_property(self,*args,**kwargs):
        print ("calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs))
        return self._some_other_property


o = MyClass()
# 未装饰的方法还是正常的行为方式，需要当前的类实例（self）作为第一个参数。
o.normal_method
# <bound method MyClass.normal_method of <main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>>
o.normal_method()
# normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})
o.normal_method(1,2,x=3,y=4)
# normal_method((<main.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 类方法的第一个参数永远是该类
o.class_method
# <bound method classobj.class_method of <class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>>
o.class_method()
# class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{})
o.class_method(1,2,x=3,y=4)
# class_method((<class main.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# 静态方法（static method）中除了你调用时传入的参数以外，没有其他的参数。
o.static_method
# <function static_method at 0x7fdd25375848>
o.static_method()
# static_method((),{})
o.static_method(1,2,x=3,y=4)
# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})
# @property 是实现 getter 和 setter 方法的一种方式。直接调用它们是错误的。
# “只读”属性可以通过只定义 getter 方法，不定义 setter 方法实现。
o.some_property
# 调用 some_property 的 getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'properties are nice'
# “属性”是很好的功能
o.some_property()
# calling some_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# 'VERY nice'
# o.some_other_property()
# calling some_other_property getter(<main.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not callable
o.some_property = "groovy"
# calling some_property setter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('groovy',),{})
o.some_property
# calling some_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})
# 'groovy'
o.some_other_property = "very groovy"
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# AttributeError: can't set attribute
o.some_other_property
# calling some_other_property getter(<main.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})


问题 10
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？

class A(object):
    def go(self):
        print "go A go!"
    def stop(self):
        print "stop A stop!"
    def pause(self):
        raise Exception("Not Implemented")
class B(A):
def go(self):
super(B, self).go()
print "go B go!"
class C(A):
def go(self):
super(C, self).go()
print "go C go!"
def stop(self):
super(C, self).stop()
print "stop C stop!"
class D(B,C):
def go(self):
super(D, self).go()
print "go D go!"
def stop(self):
super(D, self).stop()
print "stop D stop!"
def pause(self):
print "wait D wait!"
class E(B,C): pass
a = A()
b = B()
c = C()
d = D()
e = E()
# 说明下列代码的输出结果
a.go()
b.go()
c.go()
d.go()
e.go()
a.stop()
b.stop()
c.stop()
d.stop()
e.stop()
a.pause()
b.pause()
c.pause()
d.pause()
e.pause()


答案
输出结果以注释的形式表示：

a.go()
# go A go!
b.go()
# go A go!
# go B go!
c.go()
# go A go!
# go C go!
d.go()
# go A go!
# go C go!
# go B go!
# go D go!
e.go()
# go A go!
# go C go!
# go B go!
a.stop()
# stop A stop!
b.stop()
# stop A stop!
c.stop()
# stop A stop!
# stop C stop!
d.stop()
# stop A stop!
# stop C stop!
# stop D stop!
e.stop()
# stop A stop!
a.pause()
# ... Exception: Not Implemented
b.pause()
# ... Exception: Not Implemented
c.pause()
# ... Exception: Not Implemented
d.pause()
# wait D wait!
e.pause()
# ...Exception: Not Implemented


为什么提这个问题？
因为面向对象的编程真的真的很重要。不骗你。答对这道问题说明你理解了继承和 Python 中super函数的用法。
问题 11
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？

class Node(object):
    def __init__(self,sName):
        self._lChildren = []
        self.sName = sName
    def __repr__(self):
        return "<Node'{}'>".format(self.sName)
    def append(self,*args,**kwargs):
        self._lChildren.append(*args,**kwargs)
    def print_all_1(self):
        print self
        for oChild in self._lChildren:
            oChild.print_all_1()
    def print_all_2(self):
        def gen(o):
            lAll = [o,]
            while lAll:
                oNext = lAll.pop(0)
                lAll.extend(oNext._lChildren)
                yield oNext
        for oNode in gen(self):
            print oNode
oRoot = Node("root")
oChild1 = Node("child1")
oChild2 = Node("child2")
oChild3 = Node("child3")
oChild4 = Node("child4")
oChild5 = Node("child5")
oChild6 = Node("child6")
oChild7 = Node("child7")
oChild8 = Node("child8")
oChild9 = Node("child9")
oChild10 = Node("child10")
oRoot.append(oChild1)
oRoot.append(oChild2)
oRoot.append(oChild3)
oChild1.append(oChild4)
oChild1.append(oChild5)
oChild2.append(oChild6)
oChild4.append(oChild7)
oChild3.append(oChild8)
oChild3.append(oChild9)
oChild6.append(oChild10)
# 说明下面代码的输出结果
oRoot.print_all_1()
oRoot.print_all_2()


答案
oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：

<Node 'root'>
<Node 'child1'>
<Node 'child4'>
<Node 'child7'>
<Node 'child5'>
<Node 'child2'>
<Node 'child6'>
<Node 'child10'>
<Node 'child3'>
<Node 'child8'>
<Node 'child9'>


oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：

<Node 'root'>
<Node 'child1'>
<Node 'child2'>
<Node 'child3'>
<Node 'child4'>
<Node 'child5'>
<Node 'child6'>
<Node 'child8'>
<Node 'child9'>
<Node 'child7'>
<Node 'child10'>


为什么提这个问题？
因为对象的精髓就在于组合（composition）与对象构造（object construction）。对象需要有组合成分构成，而且得以某种方式初始化。这里也涉及到递归和生成器（generator）的使用。
生成器是很棒的数据类型。你可以只通过构造一个很长的列表，然后打印列表的内容，就可以取得与print_all_2类似的功能。生成器还有一个好处，就是不用占据很多内存。
有一点还值得指出，就是print_all_1会以深度优先（depth-first）的方式遍历树 (tree), 而print_all_2则是宽度优先（width-first）。有时候，一种遍历方式比另一种更合适。但这要看你的应用的具体情况。
问题 12
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：

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。
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。
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。

问题 13
将下面的函数按照执行效率高低排序。它们都接受由 0 至 1 之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下：[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。

def f1(lIn):
    l1 = sorted(lIn)
    l2 = [i for i in l1 if i<0.5]
    return [i*i for i in l2]
def f2(lIn):
l1 = [i for i in lIn if i<0.5]
l2 = sorted(l1)
return [i*i for i in l2]
def f3(lIn):
l1 = [i*i for i in lIn]
l2 = sorted(l1)
return [i for i in l1 if i<(0.5*0.5)]


答案
按执行效率从高到低排列：f2、f1 和 f3。要证明这个答案是对的，你应该知道如何分析自己代码的性能。Python 中有一个很好的程序分析包，可以满足这个需求。

import cProfile
lIn = [random.random() for i in range(100000)]
cProfile.run('f1(lIn)')
cProfile.run('f2(lIn)')
cProfile.run('f3(lIn)')


为了向大家进行完整地说明，下面我们给出上述分析代码的输出结果：

>>> cProfile.run('f1(lIn)')
         4 function calls in 0.045 seconds
Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
1    0.009    0.009    0.044    0.044 <stdin>:1(f1)
1    0.001    0.001    0.045    0.045 <string>:1(<module>)
1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1    0.035    0.035    0.035    0.035 {sorted}
>>> cProfile.run('f2(lIn)')
4 function calls in 0.024 seconds
Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
1    0.008    0.008    0.023    0.023 <stdin>:1(f2)
1    0.001    0.001    0.024    0.024 <string>:1(<module>)
1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1    0.016    0.016    0.016    0.016 {sorted}
>>> cProfile.run('f3(lIn)')
4 function calls in 0.055 seconds
Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
1    0.016    0.016    0.054    0.054 <stdin>:1(f3)
1    0.001    0.001    0.055    0.055 <string>:1(<module>)
1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1    0.038    0.038    0.038    0.038 {sorted}


为什么提这个问题？
定位并避免代码瓶颈是非常有价值的技能。想要编写许多高效的代码，最终都要回答常识上来——在上面的例子中，如果列表较小的话，很明显是先进行排序更快，
因此如果你可以在排序前先进行筛选，那通常都是比较好的做法。其他不显而易见的问题仍然可以通过恰当的工具来定位。因此了解这些工具是有好处的。
问题 14
你有过失败的经历吗？
错误的答案
我从来没有失败过！
为什么提这个问题？
恰当地回答这个问题说明你用于承认错误，为自己的错误负责，并且能够从错误中学习。如果你想变得对别人有帮助的话，所有这些都是特别重要的。
如果你真的是个完人，那就太糟了，回答这个问题的时候你可能都有点创意了。
问题 15
你有实施过个人项目吗？
真的？
如果做过个人项目，这说明从更新自己的技能水平方面来看，你愿意比最低要求付出更多的努力。如果你有维护的个人项目，工作之外也坚持编码，那么你的雇主就更可能把你视作为会增值的资产。
即使他们不问这个问题，我也认为谈谈这个话题很有帮助。
结语
我给出的这些问题时，有意涉及了多个领域。而且答案也是特意写的较为啰嗦。在编程面试中，你需要展示你对语言的理解，如果你能简要地说清楚，那请务必那样做。
我尽量在答案中提供了足够的信息，即使是你之前从来没有了解过这些领域，你也可以从答案中学到些东西。我希望本文能够帮助你找到满意的工作。
加油！
 
本文由 EarlGrey@编程派独家编译，转载请务必注明作者及出处。
原文：Sheena@codementor 译文：编程派

python常见面试题（三）

问题 1

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问题 14

问题 15

结语

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