因为python每个进程会有一个全局解释器锁的存在(GIL),全局(包括多个cpu)只有一个线程可以占用这个锁。这使得每个python进程只能在一个cpu上运行。那么就有人问了，既然多线程起不到作用，为什么还要用那，那是因为还存在线程阻塞的问题，对于密集i/o操作，网络请求等阻塞型任务时，当一个线程被阻塞了，他可以释放GIL，让其他线程继续工作，可以适当加速，所以还是有用的。

那么我们如何解决GIL的问题？可以使用多进程，每个进程都有各自独立的GIL锁，互不影响。使用其他python解释器，如PYPY。

对于密集IO操作，一般用多线程，对于密集计算型任务，一般使用多进程。多线程共享一个内存空间，所以信息传输更加简单。

3.python垃圾回收机制

python的垃圾回收机制会自动处理对象的内存分配和释放问题。一般有两种回收机制：一种是引用计数，python里的每个对象都有一个计数器，用于记录指向该对象的引用次数，当变为0时，会自动释放。还有一种循环垃圾回收机制，循环引用是指一组对象相互引用形成闭环，且没有任何外部引用指向这个闭环，这时使用循环垃圾回收机制，周期性的检测清理，在进行垃圾回收时，首先会对当前所有对象进行标记，然后回收那些未被标记的对象。这样就会清除掉循环引用等无法通过引用计数判断的对象。

4.迭代器和生成器的区别

迭代器和生成器是python中用于处理可迭代对象的两种不同机制。迭代器学要手动实现__iter__和__next__方法，并在next中定义迭代逻辑。生成器是一种特殊的函数，每次调用生成器时，他会保存当前的执行状态，并在yield语句处暂停，下次再次调用时，会从上次结束的位置继续执行，直到函数结束或遇到下一个yield。生成器简化了迭代器的创建过程，适用于惰性计算。而迭代器适用于复杂的迭代逻辑。生成器可以节省内存，因为它在运行时只保留当前的状态，而不是一次性生成所有值。

当生成器函数被调用时，它并不立即执行，而是返回一个生成器对象。每当生成器的 __next__() 方法被调用时，生成器函数才会从上次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 yield 语句


def fibonacci(): //生成器函数
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
 
# 使用生成器逐个打印斐波那契数列的前十个数
fib = fibonacci()
for _ in range(10):
    print(next(fib))


class MyIterator:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0
 
    def __iter__(self):
        return self
 
    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        value = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return value
 
# 创建一个列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 创建一个迭代器对象
my_iter = MyIterator(my_list)
 
# 使用迭代器遍历列表并打印每个元素
for item in my_iter:
    print(item)

my_iter是一个迭代器对象，使用for循环对其进行遍历，每次得到的值，都为next中处理后返回的。

5.装饰器

装饰器是一种特殊的函数，用来扩展，包装和修改函数，而无需改变其原始定义。通常采用函数嵌套的形式，接受一个函数作为参数。通过闭包来实现装饰器的定义。


def counter(func):
    count = 0
 
    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal count
        count += 1
        print(f"函数 {func.__name__} 已被调用 {count} 次")
        return func(*args, **kwargs)
 
    return wrapper
 
# 使用装饰器修饰目标函数
@counter
def say_hello(name):
    print(f"Hello, {name}!")
 
# 调用被修饰的函数
say_hello("Alice")
say_hello("Bob")

6.python的数据类型

字符串(string)

列表类型（list）用[]中括号表示。

元组类型(tuple)：用小括号表示。

字典类型(dict)：{},键值之间用冒号，不同键值对之间用逗号。

集合(set)：{}。

7.python列表删除元素的三种方法

del通过索引删除指定位置的元素，或者全部删除。

remove通过值来删除列表中第一个匹配项。

pop通过索引来删除元素，并返回值。


my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
del my_list[2]  # 删除索引为2的元素
print(my_list)  # 输出：[1, 2, 4, 5]
 
del my_list  # 删除整个列表
 
# 注意：使用 del 关键字删除的元素是永久性删除，不可恢复。
 
 
 
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_list.remove(3)  # 删除值为3的元素
print(my_list)  # 输出：[1, 2, 4, 5]
 
# 如果要删除多个匹配项，需要循环调用 remove 方法。
 
 
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
value = my_list.pop(2)  # 删除索引为2的元素，并返回该元素的值
print(my_list)  # 输出：[1, 2, 4, 5]
print(value)  # 输出：3
 
# 如果不指定索引，pop 方法默认删除最后一个元素，并返回其值。

8.python yield 和 return 的区别

return会结束函数的执行，而yield会返回一个值，并暂停函数的执行，然后记住函数的执行状态，以便从暂停处继续执行。

9.python里面的可哈希对象和不可哈希对象

可哈希对象可以作为字典的键或集合的元素，其包含：数值类型，字符串，元组。不可哈希对象包含：列表，字典，集合

10.如何对字典根据值进行排序

字典的排序需要用到items()方法，根据值来操作，则需要lambda函数


my_dict = {'apple': 5, 'banana': 2, 'orange': 8, 'kiwi': 3}
my_dict = dict(sorted(my_dict.items(), key = lambda x : x[1]))

11.python的lambda函数

lambda函数是一种匿名函数，可以在需要一个简单的函数时使用。后面跟着参数列表和冒号，冒号后面是函数表达式，这个表达式的结果作为lambda的返回值。


# 使用 lambda 函数计算两个数的和
sum_func = lambda a, b: a + b
 
result = sum_func(3, 4)
print(result)

12.python中的魔法方法

__new__方法：是一个对象实例化之前被调用的方法，他负责创建并返回一个实例对象。参数列表中至少有一个必须是类本身

__init__方法：是一个对象实例化之后调用的方法，它用于对实例对象进行属性的初始化设置。参数列表中至少有一个必须是实例对象，通常被命名为self。

__call__方法：使得一个对象可以像函数一样被调用。当将对象作为函数调用时，会触发__call__ 方法。

13.python在内存上有哪些优化

引用计数和循环垃圾回收机制。迭代器和生成器按需生成数据，而不是一次性生成所有结果。

14.python中的类方法和静态方法的区别

在 Python 中，类方法（class method）和静态方法（static method）都是类中定义的特殊方法，但它们在功能和使用方式上有一些区别。

类方法（class method）：
- 使用 @classmethod 装饰器来修饰方法，使之成为类方法。
- 第一个参数被约定为 cls，指向类本身，可以通过该参数访问类的属性和调用类的其他方法。
- 类方法可以被类本身或类的实例调用。
- 类方法通常用于执行与类相关的操作，如创建对象、修改类属性等。
静态方法（static method）：
- 使用 @staticmethod 装饰器来修饰方法，使之成为静态方法。
- 静态方法没有对类或实例进行特殊处理，因此没有默认的第一个参数指向类或实例。
- 静态方法可以通过类或实例访问。
- 静态方法通常用于执行与类相关的功能，但不需要访问类的属性或调用类的其他方法

类方法和静态方法均为类的特殊方法，通过装饰器修饰成特定类型的方法。
类方法通过第一个参数 cls 可以访问类的属性和调用类的其他方法，主要用于执行与类相关的操作。

静态方法没有默认的类或实例参数，可以通过类或实例访问，主要用于执行与类相关的功能，但不需要访问类的属性或调用类的其他方法。


class MyClass:
    @classmethod
    def class_method(cls):
        print("This is a class method")
 
# 调用类方法
MyClass.class_method()
 
 
 
 
class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        print("This is a static method")
 
# 调用静态方法
MyClass.static_method()

15.python的多线程和多进程的实现


import threading
 
# 定义一个函数作为线程的执行体
def my_thread():
    print("Thread started.")
 
# 创建 10 个线程
threads = []
for i in range(10):
    thread = threading.Thread(target=my_thread)
    thread.start()
    threads.append(thread)
 
# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()
 
print("All threads are done.")

在上面的代码中，我们创建了一个线程列表 threads，然后通过循环创建了 10 个线程，并将它们添加到列表中。每个线程都通过调用 start() 方法启动并开始执行。接着，我们使用另一个循环遍历线程列表，并调用每个线程的 join() 方法，程序会在该方法处阻塞，直到该线程执行完毕才继续执行下一行代码。这样可以确保主线程在所有子线程完成后再继续执行。


import multiprocessing
 
# 定义一个函数作为进程的执行体
def my_process():
    print("Process started.")
 
# 创建 10 个进程
processes = []
for i in range(10):
    process = multiprocessing.Process(target=my_process)
    process.start()
    processes.append(process)
 
# 等待所有进程执行完毕
for process in processes:
    process.join()
 
print("All processes are done.")

16. python的传参与传值

主要根据参数是可变对象还是不可变对象来说。对于不可变对象，如数值类型，字符串，元组，是值传递，不会影响原始参数。

对于可变对象，如列表，字典，集合等，是引用传递，会直接在原始对象上操作。

17.猴子补丁

是指在运行时，动态修改已有的代码或者类成员。


class MyClass:
    def method(self):
        print("Original method")
 
# 定义新方法
def new_method(self):
    print("Patched method")
 
# 将新方法绑定到原始类
MyClass.method = new_method
 
# 创建对象并调用方法
obj = MyClass()
obj.method()  # 输出: "Patched method"

18.python中is与 ==的区别

is是判断两个对象是否引用了内存中的同一块地址。 == 是判断两者的值是否相等。

19，python常用简单写法

列表生成式 [i for i in range(n)]

字典生成式(元组变为字典) {x[0] : x[1] for x in turple}

列表切片反转 [::-1]

20.python2和python3里面的range区别

在python2中range()函数会返回一个列表类型，python3会返回一个迭代器。仅在需要的时候才会计算下一个元素，占用内存更少，可以用list(range(n))直接使用。

21.项目里面经常看到init.py文件

它可以使当前目录被视为一个包，并提供了进行初始化和控制导入行为的能力，他是构建和组织复杂项目的重要组成部分。__init__.py 文件还可以通过定义 __all__ 变量来控制包的导入行为。__all__ 是一个列表，指定了在使用 from package import * 语句导入包时，应该导入哪些子模块或对象

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