python小小面试题

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一.python是如何进行内存管理的？
Python引入了一个机制：引用计数。
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
总结一下对象会在一下情况下引用计数加1：
1.对象被创建：x=4
2.另外的别人被创建：y=x
3.被作为参数传递给函数：foo(x)
4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']
引用计数减少情况
1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
2.对象的别名被显式的销毁：del x ；或者del y
3.对象的一个别名被赋值给其他对象：x=789
4.对象从一个窗口对象中移除：myList.remove(x)
5.窗口对象本身被销毁：del myList，或者窗口对象本身离开了作用域。

垃圾回收
1、当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。

Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。另外Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响 Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。这也就是之前提到的 Pymalloc机制
二、去重a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
a = [1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
news_a = []
for b in a:
if b not in news_a:
news_a.append(b)
print(news_a)
三、什么是lambda函数？他有什么好处？
lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。
（注意：lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个）
好处:
1、lambda函数比较轻便，即用即仍，很适合需要完成一项功能，但是此功能只在此一处使用，连名字都很随意的情况下；
2、匿名函数，一般用来给filter，map这样的函数式编程服务;
3、作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理
Python允许你定义一种单行的小函数。
定义lambda函数的形式如下：
labmda 参数：表达式lambda函数默认返回表达式的值。
你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数，包括可选参数，但是表达式只有一个：
>>> g = lambda x, y: x*y
>>> g(3,4)
12
>>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z
>>> g(1)
1
>>> g(3, 4, 7)
14
也能够直接使用lambda函数，不把它赋值给变量：
>>> (lambda x,y=0,z=0:x+y+z)(3,5,6)
14
如果你的函数非常简单，只有一个表达式，不包含命令，可以考虑lambda函数。否则，你还是定义函数才对，毕竟函数没有这么多限制。
四、介绍一下Python下range()函数的用法？
函数原型：range（start， end， scan):

参数含义：
start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;

end:技术到end结束，但不包括end.例如：range（0， 5）是[0, 1, 2, 3, 4]没有5

scan：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range（0， 5）等价于 range(0, 5, 1)
五、用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*?>有什么区别？
当重复匹配一个正则表达式时候，例如<.*>, 当程序执行匹配的时候，会返回最大的匹配值
例如：
import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(‘<.*>’, s).group())
会返回一个匹配<html><head><title>Title</title>而不是<html>
而
import re
s = ‘<html><head><title>Title</title>’
print(re.match(‘<.*?>’, s).group())
则会返回<html>
<.*>这种匹配称作贪心匹配 <.*?>称作非贪心匹配