Python面试题集与任务调度解决方案详解

在这个Python面试题合集中，提供了两个相关的面试题目和解答，以及一个实际问题的解决方案。首先，我们来解析这两个Python代码段： **面试题1：** 代码片段考察了对列表字面量和循环变量的理解。第一段代码定义了一个名为`I`的列表，在`for`循环中尝试将每个迭代的值作为字典添加到`I`，其中键也是`I`本身。然而，由于`I`在循环内部被引用，每次循环都会创建一个新的字典引用，导致`I`始终指向最后一个字典。因此，运行结果将是`[{"num": [10]}]`，而非预期的包含10个独立字典的列表。 **代码运行结果：** ```python [{"num": [10]}] ``` 第二段代码中，一个字典`a`被初始化为`{"num": 0}`，然后在循环中将当前迭代值`i`赋值给`a`的`num`键。这里`a`是字典，不会像列表那样逐次覆盖，所以最终`I`会包含10个元素，每个元素都是相同的字典`{"num": 9}`。 **代码运行结果：** ```python [{'num': 9}, {'num': 9}, {'num': 9}, ..., {'num': 9}] ``` **面试题2：** 这是一个关于任务调度的问题。在一个计算集群中，需要设计一个任务调度器来优化资源分配。考虑到集群有不同规格的节点，任务也有各种需求，理想的策略是采用动态调度算法，如优先级队列或贪心算法，根据任务的资源需求和剩余可用资源来决定任务的执行顺序。所需技术包括： - **算法设计**：使用数据结构（如优先队列或堆）来存储任务，按照优先级排序。 - **并发控制**：使用线程池或者进程池来管理并行执行任务，确保公平性。 - **负载均衡**：根据节点的实时性能调整任务分配，避免过载。 - **动态规划**：对于任务的运行时长预测和优化，可能需要预测算法来调整调度决策。 - **监控与调整**：实时监控节点状态和任务进度，及时调整调度策略。 **解决方案设计概要：** 1. **任务模型**：为每个任务创建一个对象，包含任务资源需求、优先级和预计运行时间。 2. **任务队列**：使用优先级队列存储任务，根据优先级进行排序。 3. **调度算法**：根据剩余资源和任务优先级分配任务到可用节点。 4. **调度函数**：在节点空闲时，从队列中选取优先级最高的任务进行执行。 5. **监控模块**：定期检查节点性能和任务进度，调整调度策略以达到最优性能。 6. **错误处理**：处理任务执行失败或超时的情况，并重新调度。 **部分代码示例**： 展示了如何使用函数来生成平方数列表，以及类的实例化和属性操作。例如，`deffun(a)`函数通过列表推导式生成一个列表，`Person`类展示了类属性和实例属性的使用。 这个文档涵盖了Python基础语法、数据结构（如列表和字典）、面向对象编程（类和实例）、函数使用以及算法应用（任务调度）。这些知识点是Python开发者面试中的核心内容，理解并能有效解决这些问题对于求职者来说至关重要。