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Python面试经典题总结

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简介：
本书汇集了众多经典的Python编程面试题目和解答，旨在帮助读者深入理解Python语言的核心概念与实际应用技巧。 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题 Python经典面试题 Python经典面试题 python面试题 python 面试题目中重复的内容较多，为了简洁起见可以简化为：Python 经典面试题及常见问题。

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  • Python面试经典题总结
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  • JavaScript经典面试题汇总
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    本资料汇集了众多经典的JavaScript面试题目，旨在帮助开发者们准备技术面试，提升编程技能和解决问题的能力。 JavaScript面试题汇总 请参考以下重新组织的文字： 整理了一些常见的JavaScript面试题目，希望能帮助到正在准备面试的朋友们。 （虽然原句包含多次重复的信息，在这里为了简洁起见只保留了一次“JavaScript面试题汇总”。）
     
  • Python经典面试题目
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    本书汇集了众多经典的Python编程面试题，旨在帮助读者深入理解语言特性、设计模式和最佳实践，全面提升编程能力和解决问题的能力。 总共有4个文档，包含大约200道面试题，涵盖了Python基础、面向对象编程、科学库以及数据挖掘等相关知识点的题目。
     
  • Python岗位面试和笔试的经典题目汇总
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    本书汇集了针对Python开发岗位常见的面试与笔试问题，旨在帮助读者系统地准备编程测试，提升解题技巧及代码能力。适合求职者和技术爱好者参考学习。 讲解Python面试常见题型，并分享各大公司的Python面试题目，助你提升技能，在职场上更进一步。
     
  • SLAM经典面试题目汇总.docx
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    这份文档汇集了SLAM（同步定位与地图构建）领域的经典面试问题，旨在帮助求职者准备相关技术岗位的面试，内容涵盖算法原理、应用场景及编程实现等多个方面。 收集了SLAM常见面试题，并且大部分都给出了相关的参考答案。对于没有积分的同学来说，也可以参考博客内容。
     
  • 2020 Java经典面试题汇总.zip
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    本资源包含了Java开发工程师在2020年求职过程中可能会遇到的经典面试题目和答案解析，涵盖基础语法到高级特性。 2020 Java经典面试题总汇.zip
     
  • Spark常见经典面试题汇总
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    本资料汇集了关于Apache Spark技术栈的经典面试问题，适用于准备应聘数据工程师、大数据分析师等职位的技术人员。包含Spark核心概念和应用场景等相关知识。 Spark是一款高效且易于使用的开源框架，在大数据处理领域尤其擅长实时计算与批处理任务。面试中的Spark相关问题通常围绕其核心概念和技术特性展开。 1. **var、val、def关键字的区别** - `var` 是可变变量，它的值可以在程序运行时改变，但类型一旦声明便不可更改。 - `val` 是不可变常量，一旦赋值后不能更改。 - `def` 用于定义方法，每次调用都会创建一个新的作用域。 2. **样例类（case class）和样例对象（case object）** - 样例类是一种特殊的Scala类，简化数据结构的处理，并支持模式匹配。它自动生成了`apply`、`unapply`等方法以及默认的行为。 - 样例对象是单实例的对象，可以作为枚举使用或者用于定义常量和类型别名。 3. **Spark为何快？与Hive比较** - Spark通过内存计算模型及优化的任务调度策略提高性能。它减少了磁盘I/O操作，并且任务基于线程执行以减少进程开销。 - 然而，对于某些特定的查询场景，如单Job查询，Hive可能由于较少的数据移动而表现出更高的效率。 4. **RDD的理解** - RDD（弹性分布式数据集）是Spark的基础组件。它是一个不可变、分区化的记录集合，并且具备容错能力。 - 通过转换操作生成新的RDD并使用行动操作触发计算过程；同时，支持缓存机制以加速后续的处理任务。 5. **Spark SQL与Hive** - Spark SQL提供DataFrame和Dataset API进行结构化数据处理。它兼容Hive表并且在复杂查询上通常比Hive更快。 - 支持多种编程语言如Python和R，而不仅仅是传统的SQL（通过HQL）。 6. **容错机制** - 利用血统机制，在RDD分区丢失时能够重新计算以恢复数据完整性；同时支持持久化到内存或磁盘来增强系统稳定性。 7. **Shuffle过程** - Shuffle是Spark中用于数据再分布的关键步骤，常见于groupByKey和reduceByKey等操作。 - 合理使用Partitioner可以显著减少网络I/O开销并提高性能。 8. **调度系统** - Spark采用DAG模型表示任务依赖关系，并通过Stage划分来优化执行流程；首先将任务划分为TaskSet再由TaskScheduler分配给Executor执行。 9. **存储机制** - 支持多种存储级别，如仅内存、序列化后的内存和混合模式等，以适应不同的应用场景需求。 10. **Spark Streaming与微批处理** - Spark通过DStream实现输入数据流的实时处理；每个小批量作为独立任务利用并行计算能力进行高效执行。
     
  • 软件测试经典面试题目汇总
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    本资源汇集了软件测试领域的常见面试题，旨在帮助求职者准备面试，涵盖基础概念、工具使用及实际案例分析等内容。 在软件行业中，确保产品质量的关键环节是软件测试。面试过程中，招聘者通常会通过一系列问题来评估应聘者的专业能力。 以下是可能遇到的一些经典问题及相关知识点： 1. **软件测试的基本概念**： - 定义：软件测试旨在发现错误、缺陷或遗漏，并保证产品符合预定需求和标准。 - 测试类型：包括单元测试、集成测试、系统测试及验收测试等。 - 测试模型：V模型、W模型、H模型以及X模型。 2. **黑盒与白盒测试**： - 黑盒关注功能，不考虑内部结构，主要检查输入和输出是否符合预期。 - 白盒（或称结构性）深入代码层面，注重程序逻辑结构如路径覆盖和条件覆盖等。 3. **测试用例设计方法**： - 正常边界值分析：测试正常情况及边界条件。 - 错误猜测法：基于经验和直觉预测可能出错的地方。 - 等价类划分：将输入数据分为有效与无效类别，选择代表进行测试。 - 因果图法：关联输入和输出以设计测试用例。 4. **自动化测试工具**： - Selenium: 用于Web应用的自动化测试，支持多种编程语言如Java、Python等。 - Junit: Java平台上的单元测试框架。 - Appium: 跨平台移动应用测试，涵盖iOS及Android系统。 - TestComplete：功能强大的自动化工具，适用于各种类型的应用。 5. **缺陷管理**： - 缺陷报告详细记录发现的问题包括复现步骤和影响程度等信息。 - 生命周期状态如新建、开放、修复、验证与关闭等。 - 使用JIRA或Bugzilla进行缺陷追踪和管理。 6. **性能测试方法**： - 压力测试：评估系统在高负载下的表现能力。 - 负载测试：考察系统在正常及预期负载下的行为。 - 稳定性测试：长时间运行以检查系统的稳定工作情况。 7. **回归测试**： 当代码有修改后，需要重新执行相关测试确保改动未引入新的错误或缺陷。 8. **敏捷开发与测试实践**： - 敏捷强调快速反馈采用短周期迭代测试和开发并行进行。 - 测试驱动开发（TDD）：先编写满足需求的用例再实现代码以保证质量。 9. **持续集成/持续部署(CICD)**： 自动化构建、测试及部署流程，提升软件交付的速度与效率。 10. **安全性测试**： 包括输入验证防止恶意数据注入以及安全漏洞扫描查找潜在风险。同时确保用户数据的安全性如加密和隐私保护措施等。 掌握上述知识点有助于更好地准备面试并展示自己在策略制定、工具使用及问题解决方面的能力，结合具体项目经验进行阐述将更具说服力。
     
  • Python经典面试题集 Python常见面试考题汇总与解析 15页PDF手册
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    本PDF手册汇集了Python编程语言的经典面试题目，提供详细的解答和解析，旨在帮助求职者高效备考，共包含15页内容。 Python面试经典问题汇总： 1. 如何在 Python 中实现单例模式？ 2. 什么是 lambda 函数？它有何用途？ 3. 在 Python 中类型转换是如何进行的？ 4. 定义一个函数的基本语法是什么样的？ 5. Python 是如何管理内存使用的？ 6. 怎样反向遍历序列（如列表或元组）中的元素? 7. 如何在 Python 里互相转化 tuple 和 list 数据结构? 8. 编写一段代码，用以移除给定list中重复的项。 9. 在Python中如何操作文件？ 10. 如何使用Python生成随机数？ 11. 使用Python发送电子邮件的方法是什么样的？ 12. Python 中怎样复制一个对象或变量的内容？ 13. 有没有推荐用来查找和分析python代码缺陷的工具? 14. 怎样在函数内部定义全局变量并赋值给它呢？ 15. 给定两个长度为n的序列a,b，其中包含任意整数且无序；请设计算法通过交换元素使两序列之和差最小。 16. 如何使用Python正则表达式匹配HTML标签？
     
  • Python爬虫面试题总结.docx
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    这份文档《Python爬虫面试题总结》汇集了众多关于Python爬虫技术的面试问题及其解答，旨在帮助求职者准备相关领域的技术面试。 爬虫面试题（总结篇）.docx Python 面试版