Python 开发工程师面试问题及高质量答案

在 Python 开发工程师的面试中，除了考察候选人的编程能力外，还会涉及算法、数据结构、设计模式、数据库、Web 框架、多线程、网络编程等多个方面。本文将整理一些经典面试问题，并附上详尽的解答，希望能帮助求职者顺利通过 Python 面试。

1. Python 基础知识

1.1 Python 有哪些数据类型？

Python 主要的数据类型包括：

数字类型（int, float, complex, bool）
序列类型（list, tuple, range）
映射类型（dict）
集合类型（set, frozenset）
文本类型（str）
二进制类型（bytes, bytearray, memoryview）

示例代码

python">a = 10  # int
b = 3.14  # float
c = True  # bool
d = "Hello"  # str
e = [1, 2, 3]  # list
f = (4, 5, 6)  # tuple
g = {"name": "Alice", "age": 25}  # dict
h = {7, 8, 9}  # set

1.2 Python 中浅拷贝和深拷贝的区别？

浅拷贝（shallow copy）仅拷贝对象的引用，修改副本会影响原始对象。

深拷贝（deep copy）创建对象的完整副本，副本的修改不会影响原始对象。

python">import copylst1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
lst2 = copy.copy(lst1)  # 浅拷贝
lst3 = copy.deepcopy(lst1)  # 深拷贝lst2[0][0] = 99
print(lst1)  # [[99, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(lst3)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]（未被修改）

2. Python 进阶

2.1 什么是 Python 装饰器？

装饰器（decorator）是 Python 提供的一种函数或类的修饰手段，可以在不修改函数内部代码的情况下扩展其功能。

python">def my_decorator(func):def wrapper():print("执行前")func()print("执行后")return wrapper@my_decorator
def say_hello():print("Hello, World!")say_hello()

2.2 Python 的垃圾回收机制

Python 使用 引用计数（Reference Counting） 作为主要垃圾回收机制，同时结合 标记清除（Mark and Sweep） 和 分代回收（Generational GC）。

python">import gc
gc.collect()  # 手动触发垃圾回收

3. 数据结构与算法

3.1 Python 如何实现一个二叉树？

python">class TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = valself.left = leftself.right = rightdef inorder_traversal(root):if root:inorder_traversal(root.left)print(root.val, end=" ")inorder_traversal(root.right)

3.2 实现一个快速排序

python">def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print(quick_sort(arr))

4. 多线程与多进程

4.1 Python 中的多线程

Python 的 threading 模块支持多线程，但由于 GIL（全局解释器锁），Python 线程不能真正实现并行计算。

python">import threadingdef print_numbers():for i in range(5):print(i)t1 = threading.Thread(target=print_numbers)
t1.start()
t1.join()

4.2 Python 的多进程

多进程可以绕过 GIL，实现真正的并行计算。

python">from multiprocessing import Processdef worker():print("子进程执行")p = Process(target=worker)
p.start()
p.join()

5. Web 开发

5.1 Python Web 框架 Flask

python">from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route("/")
def home():return "Hello, Flask!"if __name__ == "__main__":app.run(debug=True)

6. 数据库操作

6.1 Python 连接 MySQL

python">import pymysqlconn = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="test_db")
cursor = conn.cursor()cursor.execute("SELECT * FROM users")
print(cursor.fetchall())cursor.close()
conn.close()

7. 设计模式

7.1 单例模式

python">class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls):if cls._instance is None:cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)return cls._instance

8. 网络编程

8.1 用 Python 编写一个简单的 TCP 服务器

python">import socketserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(("localhost", 8080))
server.listen(5)while True:conn, addr = server.accept()print(f"Connected by {addr}")conn.sendall(b"Hello, Client!")conn.close()

9. 机器学习基础

9.1 使用 Python 进行简单的线性回归

python">import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])model = LinearRegression()
model.fit(X, y)print(model.predict([[5]]))  # 预测 x=5 时的 y 值

总结

本文整理了 Python 开发工程师面试的高频问题，涵盖基础语法、数据结构与算法、多线程与多进程、Web 开发、数据库、设计模式等多个方面。希望大家在面试前多加练习，熟悉 Python 的各种应用场景，从容应对面试挑战！