Python面试攻略：基础语法、内存管理与高效读取

在Python面试中，面试官可能会关注以下几个关键知识点： 1. **基础语法**： - **range() 和 xrange() 区别**：尽管二者都用于生成序列，但range返回的是列表，占用大量内存，适合短序列；而xrange是生成器，逐个产生元素，对于大文件处理更高效，因为它按需计算，节省内存。 2. **字典操作**： - 字典是可变对象，传入字典作为参数时，如果通过引用传递，实际上是浅拷贝，意味着所有值共享同一内存地址，修改其中一个会影响其他引用。 3. **大文件处理**： - 4GB内存限制下，处理5GB文件时，建议采用生成器技术（如readline或readlines）分批读取，每次处理小部分数据，或者使用Linux命令split分割文件再读取。 4. **异常处理**： - Except语句中的return语句后通常会执行finally中的代码。Raise语句用于主动抛出异常，Python的垃圾回收机制在对象不再被引用时自动回收内存。 5. **内存管理**： - Python的垃圾回收机制会跟踪对象引用，当计数器减为0时释放内存。对象赋值是简单引用，不涉及额外内存开销，而浅拷贝仅复制引用，深层次嵌套可能影响原始对象。 6. **深浅拷贝**： - 浅拷贝只复制对象引用，对嵌套结构的修改会影响原对象。深拷贝（如copy.deepcopy()）则完全复制对象及其所有嵌套元素，确保修改一个不会影响另一个。 7. **import模块**： - 使用copy模块中的deepcopy()函数进行深拷贝，生成的对象拥有独立的内存地址，适用于复杂数据结构。对于不可变类型如元组，浅拷贝实际上是内存地址的链接。 掌握这些知识点可以帮助你更好地应对Python开发工程师的面试，展现扎实的编程基础和对内存优化的理解。在实际面试过程中，除了理论知识，还需要结合具体项目经验来展示技能应用。