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def func(a, b[]): pass一、上题讲解#xff1a;
这个函数定义有一个默认参数b#xff0c;它的默认值是一个空列表[]。这道面试题涉及到Python中函数参数默认值的一些重要概念和陷阱。
首先#xff0c;当你调用这个函数时#xff0c;如果不传递参数b…第一题
def func(a, b[]): pass一、上题讲解
这个函数定义有一个默认参数b它的默认值是一个空列表[]。这道面试题涉及到Python中函数参数默认值的一些重要概念和陷阱。
首先当你调用这个函数时如果不传递参数b的值它将使用默认的空列表[]。例如
func(1) # 这会将a设置为1b设置为默认的空列表[]但是这里有一个陷阱。默认参数b即空列表[]在函数定义时只会被创建一次而不是每次函数调用时都会创建一个新的空列表。这就意味着如果你在一个函数调用中修改了b的值那么下一次调用该函数时b将保留上一次的修改。
例如
func(1) # a1, b[]
b.append(2)
func(3) # a3, b[2]在上面的例子中我们首先调用了func(1)然后在b上执行了append(2)操作导致b变成了[2]。接下来我们调用了func(3)此时a被设置为3但b仍然是[2]而不是一个新的空列表[]。
这种行为可能会导致一些不直观的问题和bug因为使用者可能期望每次调用函数时都会得到一个独立的空列表。
为了避免这种问题我们可以使用None作为默认值并在函数内部检查b是否为None然后在需要时创建一个新的空列表。例如
def func(a, bNone):if b is None:b []# 现在每次函数调用都会得到一个新的空列表# 其他函数逻辑这样做可以确保每次调用函数时都会得到一个新的空列表避免了默认参数共享的问题。
二、是什么导致的上述问题
这是因为在Python中默认参数在函数定义时只会被创建一次并且在函数的整个生命周期内都会保留它们的状态。这是为了提高函数的性能和效率。
当你定义一个函数时Python会在函数的定义阶段创建默认参数的值然后将这些值存储在函数的代码对象中。这意味着每次调用函数时不会重新创建默认参数的新实例而是会重用已经存在的默认参数。
这种行为有一些优点和一些潜在的陷阱
优点
提高了函数的性能因为不需要每次函数调用都创建新的默认参数对象。可以实现一些有用的功能例如在多次函数调用之间共享状态。这可以在某些情况下很有用。
潜在的陷阱
如果默认参数是可变对象如列表或字典并且在函数内部进行了修改那么这些修改会在后续函数调用中保留下来可能导致不直观的行为。开发者需要谨慎处理默认参数以避免意外共享状态的问题。
要避免默认参数共享状态的问题可以使用None作为默认参数的值并在函数内部检查并创建新的实例如上解决的方法所示。
总之Python的默认参数在函数定义时只会被创建一次这是出于性能和实现的考虑但在使用可变对象作为默认参数时需要特别小心以避免不希望的副作用。
第二题
val [lambda: i 1 for i in range(10)]data val[0]()
print(data)
这道面试题涉及到Python中的lambda函数和列表推导式并且可能会引发一个常见的陷阱即闭包与变量作用域的问题。
将上述代码拆开来看
def a():return i 1s []
for i in range(10):s.append(a)print(s[0]())
相信很多小伙伴看到上述拆开的代码都已经能理解本道面试题的精髓所在了。 但也请继续看下原理是否和你想的一样~
讲解原理
首先列表推导式 [lambda: i 1 for i in range(10)] 创建了一个包含 10 个 lambda 表达式的列表每个 lambda 表达式在调用时都会返回 i 1 的值。**需要注意的是这里每个 lambda 表达式都是一个闭包它们“记住”了变量 i 的值。 然而关键之处在于 lambda 表达式记住的是变量 i 而非 i 当时的值。**由于列表推导式内的 i 是在单个作用域内循环的因此当列表推导式结束时i 的值将停留在最后一次循环的值即 9。 之后的代码 data val[0]选择列表中的第一个 lambda 函数并调用它。因为所有的 lambda 闭包都是对同一个 i 的引用这时 i 的值是循环结束时的值 9。因此无论调用列表中的哪一个 lambda 表达式它都能返回 9 1即 10。
这是因为**在 Python 的 for 循环中循环变量 i 会被绑定到列表推导式的外部作用域而不是每次迭代都创建一个新的作用域。**所以所有的 lambda 表达式都引用着同一个 i 变量而在循环结束时i 的值为 9。 要让每个 lambda 表达式保留它被定义时的 i 值可以使用默认参数来捕获i的值以确保每个lambda函数都捕获到不同的值
val [lambda ii: i 1 for i in range(10)]data val[0]()
print(data)上面修改后的代码中lambda ii: i 1 为每个 lambda 函数创建了一个默认参数 i它的值在定义 lambda 函数时就被确定下来了。这时val[0]会输出 1因为它将使用列表推导式中第一次迭代时 i 的值即 0然后加 1。
第三题
老生常谈请讲一讲迭代器生成器可迭代对象装饰器并讲一下它们各自的应用场景。
首先迭代器Iterator、生成器Generator、可迭代对象Iterable都与遍历数据集合相关但各有特点所以放一起讲
1.1 迭代器Iterators
迭代器是遵循迭代器协议的对象这意味着迭代器对象需要实现两个方法__iter__() 和 __next__()。__iter__() 返回迭代器对象本身而 __next__() 方法返回容器中的下一个元素。当迭代器中没有更多元素时__next__()应该抛出一个 StopIteration 异常。迭代器允许一个对象对一组数据进行遍历但不需要此数据在内存中完全展开。 Python的内置容器类型 如列表、元组、字典等都提供了迭代器。例如当你在列表上调用 __iter__()函数时会返回一个迭代器该迭代器可以遍历列表的所有元素。 使用场景 当需要访问集合中的元素而不暴露底层表示时 当需要一个能够记住遍历位置的对象时以便在需要时能够从同一位置继续。
1.2 生成器Generators 生成器是一种特殊的迭代器更容易编写。**当需要一次一个地按顺序生成一个序列的值时使用生成器是非常有用的。**生成器函数使用 yield 语句每次产生yield一个值函数的状态会被挂起直到下一个值被请求时再恢复。 生成器表达式是另一种构建生成器的方式它看起来像列表推导式但使用圆括号而不是方括号。 使用场景 当需要一个懒序列lazy sequence该序列按需计算元素而不是预先计算并且不希望一次性加载所有元素到内存中 当处理的是流式数据或大数据集合只需要一次处理一部分数据 当需要一个函数来生成无穷序列下的元素。
1.3 可迭代对象Iterables 可迭代对象是实现了 __iter__() 方法的任何 Python 对象__iter__() 需要返回一个迭代器。另外可迭代对象也可以实现 __getitem__() 方法以便按照索引访问元素。字符串、列表等 Python 标准类型都是可迭代的。
class Demo(object):def __iter__(self):return iter([1, 2, 3])obj Demo()使用场景 在使用 for 循环时你通常会迭代一个可迭代对象 当需要一种方式可以一次访问一组元素而无需将它们全部保存在内存中 在使用 map()、filter()、sum()、min()、max() 等内置函数时这些函数接受一个可迭代对象作为参数
1.4 总结一下
在 Python 中迭代器、生成器和可迭代对象是集合数据访问的三个基本概念。迭代器提供了一种通用的遍历集合数据的方法而生成器提供了一种生成迭代数据的简洁方式可迭代对象则定义了可以生成迭代器的对象。它们的共同目的是为了在保持代码简洁的同时有效地处理数据集合尤其是在数据量非常大或者是无限的情况下。 理解并掌握这些概念对于编写高效和可读性高的 Python 代码非常重要。每个概念都在数据处理和控制流的抽象中扮演着关键角色并广泛应用于数据分析领域、系统操作领域和网络编程等领域。
2.0 装饰器Decorator
装饰器是Python中的一种高级编程特性**它允许你在不修改原始函数代码的情况下动态地增强或修改函数的行为。**装饰器通常用于代码重用、添加功能、修改函数的输入/输出等方面它是Python函数式编程的一部分非常强大和灵活。 函数装饰器 装饰器本质上是一个Python函数它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数。装饰器函数通常在函数定义之前使用符号来装饰目标函数。装饰器的主要作用是在不修改原函数代码的情况下为函数添加额外的功能或修改其行为。 装饰器示例 下面是一个简单的装饰器示例它用于测量函数的执行时间 import timedef timing_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):start_time time.time()result func(*args, **kwargs)end_time time.time()print(f{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute.)return resultreturn wrappertiming_decorator
def my_function():# Some time-consuming tasktime.sleep(2)my_function() 在这个示例中timing_decorator装饰器测量了my_function函数的执行时间而不需要修改my_function的源代码。 多个装饰器 你可以为一个函数应用多个装饰器它们按照从上到下的顺序执行。这允许你将不同的功能组合在一起以增强函数的行为。 decorator1
decorator2
def my_function():# ...# 等效于
my_function decorator1(decorator2(my_function))内置装饰器 Python提供了一些内置装饰器如staticmethod和classmethod用于定义静态方法和类方法。这些装饰器可以用于类中的方法以提供不同类型的方法调用。 class MyClass:def __init__(self, value):self.value valuestaticmethoddef static_method():print(This is a static method)classmethoddef class_method(cls):print(This is a class method)obj MyClass(42)
obj.static_method()
obj.class_method() 自定义装饰器 你可以自己编写装饰器函数以满足特定需求。通常自定义装饰器需要接受函数作为参数并返回一个包装函数。装饰器函数可以在包装函数的前后执行自定义逻辑。
装饰器是Python中强大而灵活的工具它们用于增强函数的功能、提供代码重用和简化代码结构。常见的装饰器包括日志记录、性能分析、权限验证、缓存等。理解和熟练使用装饰器是成为高级Python开发人员的关键一步。
