阿里巴巴python函数 阿里python教程

2022年Python技术类面试题总结（面试题+答案解析）

这是一位有着五年 Python 经验的好友最近对 Python 岗位面试后的一篇经验总结，从 Python 就业方向到 Python 面试题。

Python 就业方向 ：

下面是 Python 面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司 Python 常问面试题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。

这些面试题分为 Python 基础和 Python高级，内容包含： 基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及 Python 函数 等知识点。

（一） Python 基础语法

（二） 文件操作

（三） 模块与包

（四） 数据类型

（五）企业面试题

（一） 元类

（二）内存管理与垃圾回收机制

（三）函数

（四） 面向对象

由于篇幅有限，这份 Python 面试宝典已经被整理成了PDF文档，有需要 Python 面试宝典全套完整文档（面试题+答案解析）的可以 免费领取!

相关问答

Q1: 阿里Python入门到精通资料大汇总，不啰嗦，全是珍藏资料

(以下资料都已打包阿里巴巴python函数，如果有需要的朋友可以转发 私信我“1”阿里巴巴python函数，即可免费领取）

1、python系统的思维导图 ，一套全面的python学习路线，包含pythonweb+python爬虫+python自动化+python数据分析阿里巴巴python函数：

2、python入门全套视频教程：

3、python电子书籍：

《python入门到精通》这本书籍豆瓣评分9.1分，这个推荐初学者一定要学一下。

4、python开发工具

5、python学习笔记

6、python爬虫的学习资料

以上这些教程我已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助阿里巴巴python函数！(需要的朋友可以转发 私信我“1”，即可免费领取）

Q2: 图计算引擎Neo4j和Graphscope有什么区别？

Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中 国科学技术协会“科创中 国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。SSSP算法上,GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。

Q3: python 适合做什么开发

主要可以做小程序，爬虫程序，用于系统编程等等还是很广泛的。

Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从老男孩python培训网站或其他一些资源中获取更多的信息。

1.python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2.python可以用于用户图形接口

Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。

诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用于Internet 脚本

Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。

而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4.python可以用于组件集成

在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。

5.python能用于数据库编程

对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。

所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。

6.python 可以用于快速原型

对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。

7.python 可以用于数值计算和科学计算编程

我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

8.python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等

Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。

当然python能干的事情不止上面这么多领域，相信你在学完老男孩python自动化架构课程就能知道python应用的领域之多了。

拓展资料

Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)许可。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位 。

2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布 Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。

Q4: 如何优雅地使用python采集阿里巴巴百万商户信息

Sublime是一款轻量文本编辑工具，可以用来快速编写python脚本，这里就不多作介绍，详情自己百度。本期所需的工具包是selenium，用户需要自行安装，可以通过pip命令快速安装selenium，如下：

因为本人先前已经成功安装selenium，所以这里提示“已经安装成功”，当然要使用pip命令，必须提前安装pip，自行百度，用户安装完上面的所有工具后我们就可以开始本期的装逼之旅了。

第一步、查看网页，确定抓取范围。我们打开阿里巴巴采购首页，我们发现阿里巴巴提供了厂商的搜索接口，如下所示：

第二步、我们试着搜索“化工”，查看得到的结果，如下：

第三步、我们可以看到，我们要的基本信息都存在了，但是联系方式没有，我们任意打开一个厂商的页面，可以看到“联系”这个导航栏项目，点击联系，就可以看到厂商的联系方式，我们在将注意力放到网址url上，我们可以看到，联系这个页面的URL呈现规律性，如，并且联系电话的位置是最前的，这极大地方便了我们采集我们想要的信息，如下：

第四步、啰嗦了那么多，直接开始我们的代码：

首先使用python的selenium包打开一个Firefox浏览器窗口：

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#! /usr/bin/env python

#coding:utf-8

from selenium import webdriver

import sys

# 解决中文报错的问题

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8')

driver = webdriver.Firefox()

以上程序就可以打开Firefox浏览器窗口，并且打开的浏览器窗口对象为driver，接下来我们模拟登录，找到阿里巴巴模拟登录的地址为，我们通这个地址模拟登录，并通过selenium的find_element_by_name方法获取网页中的DOM节点，有学过JavaScript的同学应该就会了解DOM节点，具体的代码如下:

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url = '

k.635.1998096057.d1'

loginUrl = 't=trueredirect_url=

3Dlogin_target_is_blank_1688%26tracelog%3Dmember_signout_signin_s_reg'

driver = webdriver.Firefox()

time.sleep(3)

driver.get(loginUrl)

time.sleep(5)

driver.find_element_by_name("TPL_username").send_keys('这里是你的淘宝账号')

driver.find_element_by_name("TPL_password").send_keys('这里是你的淘宝密码')

driver.find_element_by_name("TPL_password").send_keys(Keys.ENTER)

time.sleep(5)

driver.get(url)

模拟登录成功后我们让页面自动跳转到我们刚才搜索“化工”厂商的那个页面，其中使用了time包里的sleep函数，是为了防止在网速较差的时候，网页加载速度较慢，源码还未下载完毕就执行查找节点的命令导致程序运行失败。接下来我们要做的是查找厂商的主页并找到其联系方式，并且发现厂商找到的结果共有100页，在这里，为了使用方便，我们直接使用for循环来模拟点击下一页进行采集。具体的所有源代码如下所示：

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#! /usr/bin/env python

#coding:utf-8

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

import time

import urllib

import urllib2

import sys

import os

import re

import csv

import numpy as np

# 解决中文报错的问题

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8')

csvfile = file('data.csv', 'wb')

writer = csv.writer(csvfile)

writer.writerow((u'企业名称'.encode('gbk'), u'主页'.encode('gbk'), u'产品'.encode('gbk')

, u'联系人'.encode('gbk'), u'电话'.encode('gbk'), u'地址'.encode('gbk')))

url = '

635.1998096057.d1'

loginUrl = '

full_redirect=trueredirect_url=

_is_blank_1688%26tracelog%3Dmember_signout_signin_s_reg'

driver = webdriver.Firefox()

time.sleep(3)

driver.get(loginUrl)

time.sleep(5)

driver.find_element_by_name("TPL_username").send_keys('这里输入你的淘宝账号')

driver.find_element_by_name("TPL_password").send_keys('这里输入你的淘宝密码')

driver.find_element_by_name("TPL_password").send_keys(Keys.ENTER)

time.sleep(5)

driver.get(url)

time.sleep(15)

user_agents = [

'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; it; rv:1.8.1.11) Gecko/20071127 Firefox/2.

0.0.11',

'Opera/9.25 (Windows NT 5.1; U; en)',

'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR

2.0.50727)',

'Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.5; Linux) KHTML/3.5.5 (like Gecko) (Kubuntu)',

'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.8.0.12) Gecko/20070731 Ubuntu/dapper-se

curity Firefox/1.5.0.12',

'Lynx/2.8.5rel.1 libwww-FM/2.14 SSL-MM/1.4.1 GNUTLS/1.2.9',

"Mozilla/5.0 (X11; Linux i686) AppleWebKit/535.7 (KHTML, like Gecko) Ubuntu/11.04 Chr

omium/16.0.912.77 Chrome/16.0.912.77 Safari/535.7",

"Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:10.0) Gecko/20100101 Firefox/10.0 ",

]

for page in xrange(1, 100):

try:

title = driver.find_elements_by_css_selector("a[class=list-item-title-text]")

product = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class=\"list-item-detail\"]/div[1]

/div[1]/a[1]")

print len(title)

pattern = re.compile('div class="contcat-desc".*?(.*?)/div', re.S)

telPattern = re.compile('dd(.*?)/dd', re.S)

membernamePattern = re.compile('a.*?class="membername".*?(.*?)/a', re.S)

addressPattern = re.compile('"address"(.*?)/dd', re.S)

for i in xrange(len(title)):

titleValue = title[i].get_attribute('title')

hrefValue = title[i].get_attribute('href') + 'page/contactinfo.htm'

productValue = product[i].text

agent = np.random.choice(user_agents)

headers = {'User-Agent' : agent, 'Accept' : '*/*', 'Referer' : ''}

request = urllib2.Request(hrefValue, headers=headers)

response = urllib2.urlopen(request)

html = response.read()

info = re.findall(pattern, html)

try:

info = info[0]

except Exception, e:

continue

tel = re.findall(telPattern, info)

try:

tel = tel[0]

tel = tel.strip()

tel = tel.replace(' ', '-')

except Exception, e:

continue

membername = re.findall(membernamePattern, html)

try:

membername = membername[0]

membername = membername.strip()

except Exception, e:

continue

address = re.findall(addressPattern, html)

try:

address = address[0]

address = address.strip()

except Exception, e:

address = ''

print 'tel:' + tel

print 'membername:' + membername

data = (titleValue.encode('gbk', 'ignore'), title[i].get_attribute('href'), pr

oductValue.encode('gbk', 'ignore'), membername, tel, address)

writer.writerow(data)

for t in title:

print t.get_attribute('title')

print t.get_attribute('href') + 'page/contactinfo.htm'

print len(product)

for p in product:

a = repr(p.text)

a = a.encode('gbk', 'ignore')

print a

print '#' * 50

js = 'var q=document.documentElement.scrollTop=30000'

driver.execute_script(js)

time.sleep(2)

page = driver.find_elements_by_css_selector("a[class=page-next]")

page = page[0]

page.click()

time.sleep(10)

except Exception, e:

print 'error'

continue

csvfile.close()

driver.close()

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