高频 Python 面试题解析（三）
引言
在 Python 面试中，除了基础语法和数据结构，还会涉及到面向对象编程、多线程、进程管理、内存管理等更深入的问题。本篇文章将继续分析一些高频 Python 面试题，帮助你更好地应对技术面试。
1. Python 中的可变对象与不可变对象
问题：Python 中哪些是可变对象，哪些是不可变对象？它们的区别是什么？
- 可变对象（Mutable）：内容可以修改，内存地址不变，例如
list、dict、set。 - 不可变对象（Immutable）：内容不能修改，修改时会创建新的对象，例如
int、float、str、tuple。
代码示例
# 不可变对象示例 a = 10 print(id(a)) # 获取变量 a 的内存地址 a += 1 print(id(a)) # a 变化后，内存地址发生改变 # 可变对象示例 lst = [1, 2, 3] print(id(lst)) # 获取 lst 的内存地址 lst.append(4) print(id(lst)) # 追加元素后，内存地址不变
解析
- 不可变对象修改时会创建新的对象，导致
id()发生变化。 - 可变对象修改时不会改变内存地址，直接在原对象上修改数据。
2. Python 中的 is 和 == 的区别
问题：is 和 == 有什么区别？
is比较的是对象的内存地址，是否是同一个对象。==比较的是对象的值，即对象的内容是否相等。
代码示例
a = [1, 2, 3] b = a # 赋值引用 c = [1, 2, 3] # 创建新对象 print(a is b) # True，a 和 b 指向同一对象 print(a == b) # True，a 和 b 的值相等 print(a is c) # False，a 和 c 是不同对象 print(a == c) # True，a 和 c 的值相等
解析
is用于判断两个变量是否是同一个对象（内存地址是否相同）。==仅判断对象的值是否相等，不关心对象是否是同一个。
3. Python 多线程与多进程
问题：Python 中的多线程和多进程的区别是什么？
- 多线程（threading） 适用于 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）。
- 多进程（multiprocessing） 适用于 CPU 密集型任务（如计算密集型任务），可以利用多核 CPU 计算能力，避免 GIL 限制。
代码示例
import threading import multiprocessing import time def task(name): print(f"Task {name} is running") time.sleep(2) print(f"Task {name} is finished") # 多线程 t1 = threading.Thread(target=task, args=("Thread-1",)) t2 = threading.Thread(target=task, args=("Thread-2",)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() # 多进程 p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Process-1",)) p2 = multiprocessing.Process(target=task, args=("Process-2",)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
解析
- 多线程 由于 GIL 限制，无法真正实现 CPU 并行，但适用于 I/O 任务（如爬虫）。
- 多进程 通过创建独立的进程，真正实现并行计算，适合计算密集型任务。
4. Python 的垃圾回收机制
问题：Python 是如何进行垃圾回收的？
Python 使用 引用计数 作为主要的垃圾回收机制，同时结合 标记-清除（Mark and Sweep） 和 分代回收（Generational GC） 来优化内存管理。
代码示例（引用计数）
import sys a = [1, 2, 3] b = a # b 指向 a print(sys.getrefcount(a)) # 获取 a 的引用计数（通常比实际多 1） del b # 删除 b print(sys.getrefcount(a)) # 引用计数减少
解析
- 引用计数：对象的引用数归零时，Python 自动释放内存。
- 标记-清除：处理循环引用的问题。
- 分代回收：将对象分代，提高垃圾回收的效率。
5. Python 交换两个变量的值
问题：Python 如何交换两个变量的值？
Python 提供了不使用临时变量的方式来交换两个变量的值。
代码示例
a, b = 5, 10 a, b = b, a # 交换 print(a, b) # 输出: 10 5
解析
- Python 通过元组解包 (
tuple unpacking) 轻松交换变量值，无需使用临时变量。
6. Python 中的 *args 和 **kwargs
问题：*args 和 **kwargs 有什么区别？
*args用于传递可变数量的位置参数。**kwargs用于传递可变数量的关键字参数。
代码示例
def example_function(*args, **kwargs): print("位置参数:", args) print("关键字参数:", kwargs) example_function(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
输出
位置参数: (1, 2, 3) 关键字参数: {'name': 'Alice', 'age': 25}
解析
*args将多个位置参数打包为元组。**kwargs将多个关键字参数打包为字典。
结语
本文介绍了 Python 面试中的一些高频问题，包括可变对象与不可变对象、is
和 == 的区别、多线程与多进程、垃圾回收机制、变量交换以及 *args 和
**kwargs 的使用。希望这些知识能帮助你在面试中更加自信地回答相关问题。