python面試常見問題
A. 心得分享!python面試都要做哪些准備
首先，准備好簡歷。找工作，最開始競爭的是什麼?最開始競爭的是簡歷。你到任何一家公司應聘，第一件要做的事情就是投簡歷，簡歷是應聘公司了解你的第一窗口，也是應聘公司了解你的第一途徑。一份好的簡歷可以讓你在眾多的簡歷中脫穎而出，給招聘者留下深刻印象，然後決定給你面試通知，它是幫助你成功面試的敲門磚。
其次，對於Python常見面試問題要有了解。在面試前我們一定要通過各種渠道了解Python面試中常見的面試問題，做到心中有數。在Python的面試中，一些Python基本常識問題，有些面試官還是會考察的，如果你連基本的常識問題都回答不上來，那麼你後面的面試可能無法進行下去，如果能勉強進行下去，最後面試的成功率也會降低。
最後，在面試前准備一套大方得體的服裝。穿著得體表現的是對面試的尊重。穿著得體，會給面試官一種愉悅的心情。相反，如果你穿著比較邋遢，當面試官看到你的時候，會覺得你不注意細節，有的面試官甚至會懷疑你的工作能力，這樣會給面試官留下非常不好的印象，也可能最後導致面試的失敗。
如果在面試前你做好充足的准備，面試官會覺得你是一個對於工作認真、態度真誠的一個人，會增加心裡認同感，也會增加面試的成功率。
關於心得分享!Python面試都要做哪些准備，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
B. 設整形變數x=10,則表達式2<x<8的值
編輯
：kenwoodjw
對於機器學習演算法工程師而言，Python是不可或缺的語言，它的優美與簡潔令人無法自拔。那麼你過Python編程面試題嗎？從Python基礎到網頁爬蟲你是否能全方位Hold住？今天，為讀者們推薦一個Github項目。
在這個項目中， kenwoodjw 准備了近 300 道 Python 面試題，同時還包含解決方案與代碼。主要從 Python 基礎、高級語句、網頁應用、資料庫和測試等角度提問，讀者可只自己需要的領域。目前該項目已經完成了很多基礎和高級面試題，本文主要摘取一些 Python 面試題供大家參考。
項目地址：https://github.com/kenwoodjw/python_interiew_question
總體而言，項目有近300道面試題。雖然該項目剛開始創建，但很多Python面試題都已經提供決方案。如下所示為面試題示例：
本文截取了一些面試題及解決方案：
Python 基礎文件操作模塊與包數據類型企業面試題Python 高級設計模式系統編程如果希望機器學習面試題，可閱讀：春招已近，這份GitHub萬星的ML演算法面試大全請收下
Python 基礎
什麼是 Python？根據Python 創建者 Guido an Rossum 所言，Python是一種高級編程語言，其設計的核心理念是代碼的易讀性，以及允許編程者通過若干行代碼輕松表達想法創意。實際上，很多開發者選擇學習 Python 的首要原因是其編程的優美性，用它編碼和表達想法非常自然。
文件操作
1.若有一個jsonline格式的文件file.txt，大小約為10K，我們的處理方式為：
defget_lines(): l = []with open('file.txt', 'rb') as f:for eachline in f: l.append(eachline)return lif __name__ == '__main__':for e in get_lines(): process(e) #處理每一行數據
現在要處理一個大小為10G的file.txt文件，但是內存只有4G。如果在只修改get_lines 函數而其他代碼保持不變的情況下，應該如何實現？需要考慮的問題都有那些？
defget_lines(): l = []with open('file.txt','rb') as f: data = f.readlines(60000) l.append(data)yield l
要考慮的問題有：內存只有4G，無法一次性讀入10G文件。而分批讀入數據要記錄每次讀入數據的位置，且分批每次讀取得太小會在讀取操作上花費過多時間。
模塊與包
2.如何輸入日期， 判斷這一天是這一年的第幾天？
import datetimedefdayofyear(): year = input("請輸入年份: ") month = input("請輸入月份: ") day = input("請輸入天: ") date1 = datetime.date(year=int(year),month=int(month),day=int(day)) date2 = datetime.date(year=int(year),month=1,day=1)return (date1-date2).days+1數據類型
3.如何反轉字元串"aStr"?
print("aStr"[::-1])4.下面代碼的輸出結果將是什麼？會報錯嗎？
list = ['a','b','c','d','e']print(list[10:])
代碼將輸出[]，並不會產生IndexError 錯誤。如果嘗試用超出成員的個數的index來獲取某個列表的成員，那就會報錯。例如，嘗試獲取 list[10] 和之後的成員，會導致IndexError。然而當我們嘗試獲取列表的切片時，開始的index超過成員個數並不會產生IndexError，而是僅僅返回一個空列表。因為並不會報錯，所以這種Bug很難追蹤到。
5.請寫出一段Python代碼，實現刪除list裡面的重復元素？
l1 = ['b','c','d','c','a','a']l2 = list(set(l1))print(l2)用list類的sort方法可以保證順序不變：
l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = list(set(l1))l2.sort(key=l1.index)print(l2)也可以這樣寫：
l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = sorted(set(l1), key=l1.index)print(l2)
也可以用遍歷：
l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = []for i in l1:ifnot i in l2: l2.append(i)print(l2)企業面試題
6.設計實現遍歷目錄與子目錄，抓取.pyc文件
第一種方法：
import osdefgetFiles(dir, suffix): res = []for root, dirs, files in os.walk(dir):for filename in files: name, suf = os.path.splitext(filename)if suf == suffix: res.append(os.path.join(root, filename)) print(res)getFiles("./", '.pyc')
第二種方法：
import osdefpick(obj):try:if obj.[-4:] == ".pyc": print(obj)except:returnNonedefscan_path(ph): file_list = os.listdir(ph)for obj in file_list:if os.path.isfile(obj): pick(obj)elif os.path.isdir(obj): scan_path(obj)if __name__ == '__main__': path = input('輸入目錄') scan_path(path)
7.如何反轉一個整數，例如-123--> -321？
classSolution(object):defreerse(self, x):if-10 < x=""><>return x str_x = str(x)if str_x[0] != "-": str_x = str_x[::-1] x = int(str_x)else: str_x = str_x[1:][::-1] x = int(str_x) x = -xreturn x if-2147483648 < x=""><>if __name__ == '__main__': s = Solution() reerse_int = s.reerse(-120) print(reerse_int)
Python高級
Python高級包含很多重要的模塊，例如函數、類和實例、系統編程、正則表達式、網路編程等等。根據這些高級屬性，Python可用於數據科學、網頁開發、機器學習等等。
設計模式
8.對設計模式的理解，簡述你的設計模式？
設計模式是為我們經常會碰到的一些編程問題構建的可重用解決方案，它是總結性和經優化的。一個設計模式並不像一個類或一個庫那樣能夠直接作用於我們的代碼，反之，設計模式更為高級，它是一種在特定情形下實現的方法模板。常見的是工廠模式和單例模式。
單例模式應用的場景一般發現在以下條件下： 資源共享的情況下，避免由於資源操作時導致的性能或損耗等，如日誌文件，應用配置。控制資源的情況下，方便資源之間的互相通信。
9.生成器和迭代器的區別？
迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有 next 方法和 iter 方法返回自己本身，它就是可迭代的。對於 string、list、dict、tuple 等這類容器對象，使用for循環遍歷是很方便的，for 語句實際上會對容器對象調用 iter() 函數。iter() 會返回一個定義了 next() 方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內元素，在沒有後續元素時，next()會拋出一個StopIteration異常。
生成器（Generator）是創建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規的函數，只是在需要返回數據的時候使用yield語句。生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因為自動創建iter()和next()方法，生成器顯得特別簡潔，而且生成器也是高效的，使用生成器表達式取代列表解析可以同時節省內存。除了創建和保存程序狀態的自動方法，當發生器終結時，還會自動拋出StopIteration異常。
10.對裝飾器的理解，你能寫出一個計時器裝飾器，它能記錄函數的執行時間嗎？
裝飾器本質上是一個Python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。
import timedeftimeit(func):defwrapper(): start = time.clock() func() end = time.clock() print('used:',end-start)return wrapper @timeitdeffoo(): print('in foo()'foo())
系統編程
11.介紹一下你的進程。
程序運行在操作系統上的一個實例，就稱之為進程。進程需要相應的系統資源：內存、時間片、pid。創建進程： 首先要導入multiprocessing中的Process；創建一個Process對象；創建Process對象時，可以傳遞參數。
p = Process(target=XXX, args=(tuple,), kwargs={key: alue})target = XXX # 指定的任務函數，不用加()args = (tuple,)kwargs = {key: alue} # 給任務函數傳遞的參數使用start()啟動進程 結束進程 給子進程指定函數傳遞參數Demo
import osfrom mulitprocessing import Processimport timedefpro_func(name, age, **kwargs):for i in range(5): print("子進程正在運行中，name=%s,age=%d,pid=%d" % (name, age, os.getpid())) print(kwargs) time.sleep(0.2)if __name__ == "__main__":# 創建Process對象 p = Process(target=pro_func, args=('小明', 18), kwargs={'m': 20})# 啟動進程 p.start() time.sleep(1)# 1秒鍾之後，立刻結束子進程 p.terminate() p.join()12.談談你對多進程、多線程、以及協程的理解，項目是否用？
進程：一個運行的程序（代碼）就是一個進程，沒有運行的代碼叫程序，進程是系統資源分配的最小單位，進程擁有自己獨立的內存空間，所有進程間數據不共享，開銷大。線程: cpu調度執行的最小單位，也叫執行路徑，不能獨立存在，依賴進程存在，一個進程至少有一個線程，叫主線程，而多個線程共享內存可以極大地提高了程序的運行效率。協程: 是一種用戶態的輕量級線程，協程的調度完全由用戶控制，協程擁有自己的寄存器上下文和棧。協程調度時，將寄存器上下文和棧保存到其他地方，在切回來的時候，恢復先前保存的寄存器上下文和棧，直接操中棧則基本沒有內核切換的開銷，可以不加鎖的訪問全局變數，所以上下文的切換非常快。
關於系統編程還有很多問題，例如：
本文為編輯，請聯系本獲得授權。
C. Python培訓班一般都有什麼上課內容
下面是Python全棧開發+人工智慧的培訓內容：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、javaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
D. python面試必備題目有哪些
Q：你做一個自我介紹吧？
旁白：其實遇到好幾家面試官都讓我做自我介紹了，該如何自我介紹陽哥估計都會背了，好玩（惡心）的是在萬達信息面試，面試了3個技術官，每個人都分別讓我做了自我介紹，尼瑪，他們3個就不會溝通一下要問我啥嗎，一個問題至於問我3遍嗎~:funk:陽哥是敢怒不敢言，畢竟在人家的地盤。
PS：自我介紹的內容就不說了，每個人都是獨特的，我就跟大家說一下應該如何自我介紹吧。
一個優良的自我介紹會給面試官留下深刻的印象，大部分情況下，所謂的面試好壞其實看的就是你給面試官留下的印象怎麼樣了，我們用俗語叫感覺。
自我介紹應該分以下幾個部分，按照一定的邏輯連貫起來。如果連貫不起來，或者不夠熟練一定在台下多背幾遍，多講幾遍，但是面試的時候不要說的跟背過似的，高境界就是讓面試官感覺你是臨場發揮的，卻又比背的都好。
1）個人基本信息（姓名、年齡、老家、居住地等）
2）自己來自哪裡（工作地點），是干什麼的（給自己一個清晰的定位，比如：我是一名Android開發工程師），擔任過什麼職務、做過什麼樣的項目
3）自己為何來貴公司面試
4）最後祝願（希望能得到貴公司的認可等等，不用太多，一兩句話就ok）
Q：介紹一下你做過的項目吧？
PS：黑馬那麼多項目，隨便准備3個就ok了。
介紹項目大概的思路如下：
1）這個項目是干什麼的（比如是一個類似網易新聞的地方新聞客戶端，或者類似美團的o2o，或者類似豌豆莢的一個應用市場，或者類似淘寶的購物平台）？解釋就是拿一個市場上耳熟能詳的應用跟自己的應用做類比，省的面試官聽的雲里霧里的。
2）自己負責了哪些模塊（功能）的職責（比如負責系統的架構，核心代碼的編寫，xx功能模塊的開發等等）
3）自己在這個項目中擔當的責任（比如，這個項目是自己獨立開發的，這個項目是和另外一個同事一起架構一起開發的，這個項目是自己負責了幾個核心模塊）
4）項目中都用到了哪些技術
5）從項目中學到了哪些東西（可以從技術方向和業務兩個方向入手）
旁白：面試官問的很多技術性問題跟之前問的都大同小異，因此這里只給出有特色且技術含量高的。陽哥正在寫面試寶典，該寶典核心內容針對的還是技術問題，陽哥會從javase基礎到javase高級，從Android基礎到Android高級以及到Android項目依次展開分析，其次也會寫一些常見的非技術性問題，敬請期待~
Q：①在Listview的優化中，我們為何使用ConvertView？②為何使用ViewHolder？③你認為哪個更能解決問題？④你認為view.inflate和view.findviewById哪個更耗時，為什麼？⑤如果這兩個AP讓你重新寫，你怎麼寫？
PS：上面的問題，陽哥認為是面試以來遇到很難的一個，也是很有技術含量的一道題。前一半問題還好回答，最後一個問題真的需要發揮想像了。
A：①使用ConvertView可以實現對view的復用，這樣大大節約了每次創建對象的時間，提升了ListView的顯示效率。②使用ViewHolder作為內部類，可以將view的子控制項封裝在ViewHolder類中，然後通過View.setTag(ViewHolder)將view和ViewHolder進行綁定，這樣我們就不用每次都調用view的findViewById(id)方法來查找控制項。③使用ConvertView解決了一大部分問題，使用ViewHolder實現了控制項換時間的問題，因為給View對象設置一個Tag本身就是佔用內存的，因此ViewHolder的使用還是需要區分不同的應用場景的， 沒有絕對的好與不好。如果內存足夠需要高效則ViewHolder建議使用，否則不建議使用。④當然是view.inflate耗時，這個函數完成的功能是把xml布局文件通過pullParser的形式給解析到內存中，需要io，需要遞歸子節點。⑤我其實還不太相信我寫出來的代碼比Google官方寫的好，如果讓我寫的話我可能會這樣考慮，當用戶在使用view.inflate的時候將多個id作為數組添加到形參中，這樣在初始化view的使用我就可以給這個view直接調用setTag方法綁定需要的子控制項。不過這個原生方法其實也應該保留共不同的需求使用。
PS：技術面試時間並不長，我回答了幾個之後，他們兩個大眼瞪小眼，A看看B問：你還有什麼問的嗎？B說我沒有，你還有嗎？A說我也沒了。那行，接下來，他們就讓我等人事了。
E. 零基礎學Python應該學習哪些入門知識
關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：
1 為什麼選擇學python？
據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。
2 入門python需要那些准備？
2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。
2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。
編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。
操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。
2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：
2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。
2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。
2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解壓縮該文件;
3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。
3 提升階段需要恆心和耐力。
完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。
3.1 多做練習。推薦網站練習：
crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，
編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；
hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線
實驗樓：提升編程水平從做項目開始；
codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；
leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；
牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；
codecombat：提供一邊游戲一邊編程；
projecteuler：純粹的編程練習網站；
菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；
3.2 遇到問題多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助於各大網站。推薦
stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；
v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；
segmentfault：一家以編程問答為主的網站;
CSDN、知乎、簡書等
3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。
F. python運維開發工程師面試常見問題有哪些
面試python運維開發工程師每家公司對專業知識的考察側重點是不一樣的，下面給你整理了一些，希望能幫助到你!
python
1、python是強類型還是弱類型的語言
2、python的動態性體現在哪
3、python的namespace：四種；len()等函數的命名空間
4、range和xrange的區別，談到了迭代器
5、於是問怎麼實現迭代器，然後又問了生成器，yield語句
6、將list的中的一萬條字元串合成一條字元串的方法
7、python多線程（g il）
8、python的三目運算符有嗎？ 怎麼用一行代碼實現三目運算
linux
1、問linux命令
2、top和ps在進程佔有資源率的統計方式有什麼不同
3、然後扯到了頁表，內存管理，TLB
5、linux文件系統：inode，inode存儲了哪些東西，目錄名，文件名存在哪裡
G. Python該怎麼入門
作為初學者，第一個月的月目標應該是這樣的：
熟悉基本概念（變數，條件，列表，循環，函數）
練習超過 30 個編程問題
利用這些概念完成兩個項目
熟悉至少 2 個框架
開始使用集成開發環境（IDE），Github，hosting，services 等
第一天：基本概念（4 小時）：print，變數，輸入，條件語句
第二天：基本概念（5 小時）：列表，for 循環，while 循環，函數，導入模塊
第三天：簡單編程問題（5 小時）：交換兩個變數值，將攝氏度轉換為華氏溫度，求數字中各位數之和，判斷某數是否為素數，生成隨機數，刪除列表中的重復項等等
第四天：中級編程問題（6 小時）：反轉一個字元串（迴文檢測），計算最大公約數，合並兩個有序數組，猜數字游戲，計算年齡等等
第五天：數據結構（6 小時）：棧，隊列，字典，元組，樹，鏈表。
第六天：面向對象編程（OOP）（6 小時）：對象，類，方法和構造函數，面向對象編程之繼承
第七天：演算法（6 小時）：搜索（線性和二分查找）、排序（冒泡排序、選擇排序）、遞歸函數（階乘、斐波那契數列）、時間復雜度（線性、二次和常量）
第一天：熟悉一種 IDE（5 小時）: IDE 是你在編寫大型項目時的操作環境，所以你需要精通一個 IDE。在軟體開發的初期，我建議你在 VS code 中安裝 Python 擴展或使用 Jupyter notebook。
第二天：Github（6 小時）：探索 Github，並創建一個代碼倉庫。嘗試提交（Commit）、查看變更（Diff）和上推（Push）你的代碼。另外，還要學習如何利用分支工作，如何合並（merge）不同分支以及如何在一個項目中創建拉取請求（pull request）。
第三天：第一個項目——簡單計算器（4 小時）：熟悉 Tkinter，創建一個簡單的計算器
第四、五、六天：個人項目（每天 5 小時）：選定一個項目並完成它。如果你不知道你該做什麼，可以查看下面的清單（https://www.quora.com/what-some-good pythonprojects -for-an- middle - programmer/answer/jhankar - mahbub2）
第七天：託管項目（5 小時）：學習使用伺服器和 hosting 服務來託管你的項目。創建一個 Heroku 設置並部署你構建的應用程序。
第一天：資料庫基礎（6 小時）：基本 SQL 查詢（創建表、選擇、Where 查詢、更新）、SQL 函數（Avg、Max、Count）、關系資料庫（規范化）、內連接、外連接等
第二天：使用 Python 資料庫（5 小時）：利用一種資料庫框架（SQLite 或 panda），連接到一個資料庫，在多個表中創建並插入數據，再從表中讀取數據。
第三天：API（5 小時）：如何調用 API。學習 JSON、微服務（micro-service）以及表現層應用程序轉換應用程序介面（Rest API）。
第四天：Numpy（4 小時）：熟悉 Numpy（https://towardsdatascience.com/lets-talk-about- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f）並練習前 30 個 Numpy 習題（https://github.com/rougier/numpy- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)
第五、六天：作品集網站（一天 5 小時）：學習 Django，使用 Django 構建一個作品集網站（https://realpython.com/get- start-with-django -1/），也要了解一下 Flask 框架。
第七天：單元測試、日誌、調試（5 小時）：學習單元測試（PyTest），如何設置和查看日誌，以及使用斷點調試。
把學習 Python 作為你的全職活動。你需要從早上 8 點開始學習，一直到下午 5 點。在此期間，你可以有一個午休時間和茶歇時間（共 1 小時）。
8 點列出你今天要學的東西，然後花一個小時復習和練習你昨天學過的東西。
從 9 點到 12 點：開始學習，並進行少量練習。在午飯後，你需要加大練習量，如果你卡在某個問題上，可以在網上搜索解決方案。
嚴格保持每天 4-5 小時的學習時間和 2-3 小時的練習時間（每周最多可以休息一天）。
你的朋友可能會認為你瘋了。走自己的路，讓別人去說吧！
第一天：准備簡歷（5 小時）：製作一份一頁的簡歷。把你的技能總結放在最上面，必須在寫項目的同時附上 Github 鏈接。
第二天：作品集網站（6 小時）：寫幾個博客，將它們添加到你之前開發的作品集網站中。
第三天：LinkedIn 簡介（4 小時）：創建一個 LinkedIn 個人簡介，把簡歷上的所有內容都放到 LinkedIn 上。
第四天：面試准備（7 小時）：准備一些谷歌常見的面試問題，練習白皮書中的 10 個面試編程問題。在 Glassdoor、Careercup 等網站中查看前人遇到的面試問題。
第五天：社交（~小時）：走出房門，開始參加聚會、招聘會，與其他開發人員和招聘人員見面。
第六天：工作申請（~小時）：搜索「Python Job」，查看 LinkedIn Job 和本地求職網站。選擇 3 個工作崗位並發送工作申請。為每個工作定製你的簡歷。在每個工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，並在接下來的 3-4 天里學會它們。
第七天：在拒絕中學習（~小時）：每次你被拒絕的時候，找出兩件為了獲得這份工作你應該知道的事情，然後花 4-5 天 的時間來掌握它們。這樣，每次拒絕都會讓你成為更好的開發人員。
整體計劃
現在，我們先將月計劃細化成周計劃。
第一周：熟悉 Python
要積極探索 Python 的使用方法，盡可能多的完成下面這些任務：
通過第一周時間，python大致能熟悉了，自學能力稍微弱一點找人帶下你，節約自己的時間。
注意：別急著安裝 Python 環境！
這看起來很矛盾，但是你一定要相信我。我有幾個朋友，他們因為語言工具包和 IDE 安裝的失敗而逐漸失去了學習下去的慾望。因此，我的建議是先使用一些安卓 app 來探索這門語言，如果你是個技術小白，安裝 Python 環境可不是你的首要任務。
第二周：開始軟體開發（構建項目）
接下來，讓我們朝著軟體開發任務進軍吧！不妨嘗試綜合你學到的知識完成一個實際的項目：
為什麼要寫項目？
如果僅僅按部就班地學習課堂上或視頻中的內容，你無法擁有獨立思考能力。所以，你必須把你的知識應用到一個項目中。當你努力尋找答案時，你也在慢慢地學會這些知識。
第三周：讓自己成為一名程序員
第 3 周的目標是熟悉軟體開發的整體過程。你不需要掌握所有的知識，但是你應該知道一些常識，因為它們會影響你的日常工作。
真心話時間（絕密）
如果你非常「瘋狂」，並且非常專注，你可以在一個月內完成這些任務。你必須做到：
如果你有一份全職工作，或者你是一名學生，完成這些流程可能需要更長的時間。作為一名全日制學生，我花了 8 個月的時間來完成這份清單。現在我是一名高級開發人員。所以，不管花多長時間，一定要完成它們。要想成功完成一個目標，必須付出百分之百的努力。
第四周：認真考慮工作（實習）問題
第 4 周的目標是認真思考如何才能被錄用。即使你現在不想找工作，你也可以在探索這條道路的過程中學到很多東西。
H. 測試工程師面試常問的問題有哪些
比如，如何測試一個web的登錄頁面，如何測試一個電話機等等。
I. Python面試基礎題十大陷阱，你中招了嗎
我們在會碰到各種各樣的面試，有的甚至是HR專門為你設置的障礙，在python面試中也是，無論你是應聘Python web開發，爬蟲工程師，或是數據分析，還是自動化運維，這些python面試基礎題十大陷阱也許你會遇到，今天的python培訓總結出來給你以防萬一：
問題1：請問如何修改以下Python代碼，使得下面的代碼調用類A的show方法?
class A(object)
def show(self):
print 'derived show'
class B(A)
def show(self):
print 'derived show'
obj=B()
obj.show()
答：這道題的考點是類繼承，只要通過__class__ 方法指定類對象就可以了。補充的代碼如下：
obj._class_=A
obj.show()
問題2：請問如何修改以下Python代碼，使得代碼能夠運行?
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
a1=A(10,20)
a1.myprint()
a1=(80)
答：此題考察得是方法對象，為了能讓對象實例能被直接調用，需要實現 __call__ 方法，補充代碼如下：
class A(object):
def _init_ (self,a,b):
self._a = a
self._b = b
def myprint(self):
print 'a=',self._a,'b=',self._b
def_call_(self,num):
print'call:',num+self._a
問題3：下面這段代碼的輸出是什麼?
class B(object):
def fn(self):
print"B fn"
def_init_(self):
print"B INIT"
class A(object):
def fn(self):
print"A fn"
def_new_(cls,a):
print"NEW",a
if a>10:
return super(A,cls)._new_(cls)
return B()
def_init_(self,a):
print "INIT",a
a1=A(5)
a1,fn()
a2=A(20)
a2,fn()
答：
NEW 5
B INIT
B fn
NEW 20
INIT 20
A fn
此題考察的是new和init的用法，使用 __new__ 方法，可以決定返回那個對象，也就是創建對象之前調用的，這個常見於於設計模式的單例、工廠模式。__init__ 是創建對象是調用的。
問題4：下面這段代碼輸出什麼?
1s=[1,2,3,4]
list1 =[i for i in ls if i>2
print list1
list2 =[1*2 for i in ls if 1>2
print list2
dicl={x: x**2 for x in(2, 4, 6)}
print dic1
dic2={x: ' item'+ str(x**2)for x in (2, 4, 6)}
print dic2
setl ={x for x in 'hello world' if x not in 'low level'}
print set1
答:
[3,4]
[6,8]
{2:4,4:16,6:36}
{2:'item4',4:'item16』,6:'item36"}set(["h",'r','d"])
此題考察的是列表和字典的生成。
問題5：下面這段代碼輸出什麼?
num= 9
def f1():
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
答:
9
9
此題考察全局變數和局部變數。num 不是個全局變數，所以每個函數都得到了自己的 num 拷貝，如果你想修改 num ，則必須用 global 關鍵字聲明。比如下面這樣
num=9
def f1():
global num
um=20
def f2():
print num
f2()
f1()
f2()
#prints:
#9
#20
問題6：如何使用一行代碼交換兩個變數值?
a=8
b=9
答：
(a,b)=(b,a)
問題7：如何添加代碼，使得沒有定義的方法都調用mydefault方法?
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
答：
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self):
print'default'
def_getattr_(self,name):
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1()
a1.fn2()
a1.fn3()
此題的考的是Python的默認方法， 只有當沒有定義的方法調用時，才會調用方法 __getattr__。當 fn1 方法傳入參數時，我們可以給 mydefault 方法增加一個 *args 不定參數來兼容。
class A(object):
def_init_(self,a,b):
self.a1=a
self.b1=b
print'init'
def mydefault(self,*args):
print'default:'+str(args[0])
def_getattr_(self,name):
print"other fn:",name
return self.mydefault
a1=A(10,20)
a1.fn1(33)
a1.fn2('hello')
a1.fn3(10)
問題8：一個包里有三個模塊，mod1.py , mod2.py , mod3.py ，但使用 from demopack import * 導入模塊時，如何保證只有 mod1 、 mod3 被導入了。
答:在包中增加 __init__.py 文件，並在文件中增加：
_all_=['mod1','mod3']
問題9：寫一個函數，接收整數參數 n ，返回一個函數，函數返回n和參數的積。
答:
def mulby(num):
def gn(val):
return num*val
return gn
zw=mulby(7)
print(zw(9));
問題10：請問下面的代碼有什麼隱患?(Python2中)
def strtest1(num):
str='first'
for i in range(num):
str+="X"
return str
答：由於變數str是個不可變對象，每次迭代，python都會生成新的str對象來存儲新的字元串，num越大，創建的str對象越多，內存消耗越大。
J. 面試官常問十大經典演算法排序（用Python實現）
演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重
我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。
排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。
十大經典演算法可以分為兩大類：
比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。
非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。
演算法復雜度
冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。
基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。
每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。
將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。
從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。
該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。
把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。
選取一個基準值，小數在左大數在在右。
利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。
堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。
採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。
設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。
元素分布在桶中：
然後，元素在每個桶中排序：
取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。
上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。
參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html