2019 Python 核心面试题解析：内存管理、数据类型与常用模块

青禾

发布时间：2026-10-12| 4人浏览过

原创

本文深入解析 2019 年 Python 高频面试题，涵盖内存管理的引用计数、垃圾回收及 pymalloc 机制；详解 Lambda 匿名函数、Tuple 与 List 转换；对比赋值、浅拷贝与深拷贝的区别；并系统介绍异常处理、正则替换、随机数生成及静态代码分析工具 PyChecker 和 Pylint 的实际应用。

1. Python 是如何进行内存管理的？

回答：主要涉及三个核心机制：对象的引用计数、垃圾回收机制以及内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python 内部通过引用计数来追踪内存中的对象，每个对象都维护着一个引用计数。

引用计数增加的情况包括：

1. 一个新名称被分配给该对象

2. 对象被放入容器中（例如列表、元组或字典）

引用计数减少的情况包括：

1. 使用 del 语句显式销毁对象的别名

2. 引用超出作用域或被重新赋值

可以通过 sys.getrefcount() 函数获取对象的当前引用计数。

通常情况下，引用计数比预想的要高。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存以节省空间。

二、垃圾回收

1. 当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理。

2. 当两个对象 a 和 b 相互引用时，del 语句可以减少 a 和 b 的引用计数，并销毁指向底层对象的名称。然而，由于每个对象仍包含对另一个对象的引用，引用计数不会归零，导致对象无法销毁（即内存泄漏）。为解决此问题，解释器会定期执行循环检测器，搜索并删除不可访问对象的循环引用。

三、内存池机制

Python 提供了内存垃圾收集机制，但它将未使用的内存放入内存池，而不是直接返回给操作系统。

1. Pymalloc 机制：为了加速 Python 的执行效率，Python 引入了内存池机制，用于管理小块内存的申请和释放。

2. Python 中所有小于 256 个字节的对象都使用由 pymalloc 实现的分配器，而较大的对象则使用系统的 malloc。

3. 对于 Python 对象，如整数、浮点数和列表，它们拥有独立的私有内存池，对象间不共享内存池。这意味着如果你分配并释放了大量整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

2. 什么是 lambda 函数？它有什么好处?

答：lambda 表达式通常用于需要一个函数但不想费神命名函数的场合，即匿名函数。

lambda 函数的主要用途是指定短小的回调函数。

lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)

3. Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？

答：直接使用 tuple() 和 list() 函数即可，type() 可用于判断对象的类型。

4. 请写出一段 Python 代码实现删除一个 list 里面的重复元素

答：

1. 使用 set 函数，set(list)

2. 使用字典函数，

>>>a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0]
>>> b={}
>>>b=b.fromkeys(a)
>>>c=list(b.keys())
>>> c

5. 编程用 sort 进行排序，然后从最后一个元素开始判断

a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
a.sort()
last=a[-1]
for i inrange(len(a)-2,-1,-1):
if last==a[i]:
del a[i]
else:last=a[i]
print(a)

6. Python 里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）

答：赋值（=），即创建对象的一个新引用，修改其中任意一个变量都会影响另一个。

浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会改变）{1. 完全切片方法；2. 工厂函数，如 list()；3. copy 模块的 copy() 函数}

深拷贝：创建一个新的对象，并且递归地复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy 模块的 deep.deepcopy() 函数}

7. 介绍一下 except 的用法和作用？

答：try…except…except…[else…][finally…]

执行 try 下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到 except 语句。对每个 except 分支顺序尝试执行，如果引发的异常与 except 中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的 except 都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层 try 代码中。

try 下的语句正常执行，则执行 else 块代码。如果发生异常，就不会执行

如果存在 finally 语句，最后总是会执行。

8. Python 中 pass 语句的作用是什么？

答：pass 语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序，while False: pass

9. 介绍一下 Python 下 range() 函数的用法？

答：列出一组数据，经常用在 for in range() 循环中

10. 如何用 Python 来进行查询和替换一个文本字符串？

答：可以使用 re 模块中的 sub() 函数或者 subn() 函数来进行查询和替换，

格式：sub(replacement, string[,count=0])（replacement 是被替换成的文本，string 是需要被替换的文本，count 是一个可选参数，指最大被替换的数量）

>>> import re
>>>p=re.compile(‘blue|white|red')
>>>print(p.sub(‘colour','blue socks and red shoes'))
colour socks and colourshoes
>>>print(p.sub(‘colour','blue socks and red shoes',count=1))
colour socks and redshoes

subn() 方法执行的效果跟 sub() 一样，不过它会返回一个二维数组，包括替换后的新的字符串和总共替换的数量

11. Python 里面 match() 和 search() 的区别？

答：re 模块中 match(pattern, string[, flags])，检查 string 的开头是否与 pattern 匹配。

re 模块中 search(pattern, string[, flags])，在 string 搜索 pattern 的第一个匹配值。

>>>print(re.match(‘super', ‘superstition').span())
(0, 5)
>>>print(re.match(‘super', ‘insuperable'))
None
>>>print(re.search(‘super', ‘superstition').span())
(0, 5)
>>>print(re.search(‘super', ‘insuperable').span())
(2, 7)

12. 用 Python 匹配 HTML tag 的时候，<.*> 和<.*?> 有什么区别？

答：术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配(<.*?> )

例如:

test

<.*> :

test

<.*?> :

13. Python 里面如何生成随机数？

答：random 模块

随机整数：random.randint(a,b)：返回随机整数 x, a<=x<=b

random.randrange(start,stop,[,step])：返回一个范围在 (start,stop,step) 之间的随机整数，不包括结束值。

随机实数：random.random( )：返回 0 到 1 之间的浮点数