python2024面试

时间: 2023-10-22 11:31:27 浏览: 36
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相关问题

python测试面试

Python测试面试是指面试过程中关于Python编程和测试的问题和内容。这些问题通常来自一线互联网大厂的面试资料,例如阿里、腾讯和字节等公司。这些面试题的目的是评估面试者对Python编程和测试的理解和掌握程度。一些常见的面试题可能涉及Python编程语言的基本知识、Python中的单元测试框架unittest的使用、Python内存管理和垃圾收集等方面。通过回答这些问题,面试者可以展示他们的技术能力和对Python编程和测试的了解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [40道Python经典面试题(附答案)](https://blog.csdn.net/CSDN_430422/article/details/129297437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

python开发面试

Python开发面试,通常会涉及到以下几个方面的内容: 1. 多线程和多进程:在Python中,多线程有全局解释器锁(GIL)的限制,这会导致多线程并不能真正实现并行处理。而多进程则可以通过使用`multiprocessing`模块来实现真正的并行处理。在多进程中传递参数的方式可以使用`multiprocessing`模块的`Queue`或`Pipe`来进行进程间通信。 2. 面向对象编程:Python是一种面向对象的编程语言,可以通过创建对象模型来解决程序中的问题。在面试中,可能会涉及到对类、对象、继承、多态等面向对象的概念和原则的理解和应用。 3. 内存管理:Python中的内存管理由Python解释器负责处理。所有的Python对象和数据结构都位于私有堆中,程序员无权直接访问。Python使用垃圾回收机制来自动管理内存,通过引用计数和循环引用检测来回收不再使用的内存。 以上是Python开发面试中常见的一些问题和考点,当然还有很多其他的内容可能会涉及到,如Python标准库的使用、异常处理、装饰器、生成器等。在面试前,建议对这些方面的知识进行系统的学习和准备,同时也可以通过刷题来提升自己的编程能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python面试题汇总(史上最全)](https://blog.csdn.net/weixin_43474701/article/details/119219693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [吐血总结!50道Python面试题集锦(附答案)](https://blog.csdn.net/qq_46094651/article/details/129297313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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