Python面试整理

本文主要是介绍Python面试整理，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

python的赋值、浅拷贝和深拷贝

(1) 赋值

在 Python 中，对象的赋值就是简单的对象引用，这点和 C++不同，如下所示：

a = [1,2,"hello",['python', 'C++']]
b = a
1
2
在上述情况下，a 和 b 是一样的，他们指向同一片内存，b 不过是 a 的别名，是引用。

我们可以使用 b is a 去判断，返回 True，表明他们地址相同，内容相同，也可以使用 id() 函数来查
看两个列表的地址是否相同。

赋值操作(包括对象作为参数、返回值)不会开辟新的内存空间，它只是复制了对象的引用。也就是说除了 b 这个名字之外，没有其他的内存开销。修改了 a，也就影响了 b，同理，修改了 b，也就影响了 a。

(2) 浅拷贝

浅拷贝会创建新对象，其内容非原对象本身的引用，而是原对象内第一层对象的引用。

浅拷贝有三种形式:切片操作、工厂函数、copy 模块中的 copy 函数。

比如上述的列表 a，切片操作：b = a[:] 或者 b = [x for x in a]；

工厂函数：b = list(a)；

copy 函数：b = copy.copy(a)；

浅拷贝产生的列表 b 不再是列表 a 了，使用 is 判断可以发现他们不是同一个对象，使用 id 查看，他们也不指向同一片内存空间。但是当我们使用 id(x) for x in a 和 id(x) for x in b 来查看 a 和 b 中元素的地址时，可以看到二者包含的元素的地址是相同的。

在这种情况下，列表 a 和 b 是不同的对象，修改列表 b 理论上不会影响到列表 a。

但是要注意的是，浅拷贝之所以称之为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层，在列表 a 中有一个嵌套的 list，如果我们修改了它，情况就不一样了。

比如：a[3].append(‘java’)，查看列表 b，会发现列表 b 也发生了变化，这是因为，我们修改了嵌套的 list，修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并未发生变化，指向的都是用一个位置。

(3) 深拷贝

深拷贝只有一种形式，copy 模块中的 deepcopy() 函数。

深拷贝和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因此，它的时间和空间开销要高。

同样的对列表 a，如果使用 b = copy.deepcopy(a)，再修改列表 b 将不会影响到列表 a，即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生任何影响，因为深拷贝拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何的关联。

(4) 注意点

对于非容器类型，如数字、字符，以及其他的“原子”类型，没有拷贝一说，产生的都是原对象的引用。

如果元组变量值包含原子类型对象，即使采用了深拷贝，也只能得到浅拷贝。

init() 和__new__()

当我们使用「类名()」创建对象的时候，Python 解释器会帮我们做两件事情：第一件是为对象在内存分配空间，第二件是为对象进行初始化。「分配空间」是__new__ 方法，初始化是__init__方法。

new 方法在内部其实做了两件时期：第一件事是为「对象分配空间」，第二件事是「把对象的引用返回给 Python 解释器」。当 Python 的解释器拿到了对象的引用之后，就会把对象的引用传递给 init 的第一个参数 self，init 拿到对象的引用之后，就可以在方法的内部，针对对象来定义实例属性。

之所以要学习 new 方法，就是因为需要对分配空间的方法进行改造，改造的目的就是为了当使用「类名()」创建对象的时候，无论执行多少次，在内存中永远只会创造出一个对象的实例，这样就可以达到单例设计模式的目的。

创建百万级实例如何节省内存？

可以定义类的 slot 属性，用它来声明实例属性的列表，可以用来减少内存空间的目的。

在 except 中 return 后还会不会执行 finally 中的代码

会执行finally 中的代码
在return前先去执行finally的代码

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