net公司面试都问些什么呀

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net公司面试都问些什么呀

net公司面试都问些什么呀？

这个可就复杂了，假设是主要做ASP.NET开发，大多数情况下问的很少，例如：多线程，排序，数据库，表切割，ADO.NET，高并发，IIS部署，WEB服务，AJAX，等等等等。都是一定要要会的。

python面试，大多数情况下都问什么问题？

1、多线程使用Python是个好主意吗？列出一部分方式可以让一部分Python代码以并行方法运行。

答：Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包，但假设你想使用多线程来加速你的代码，既然如此那，使用它一般不是一个好主意。Python有一个名为全局解释器锁(Global Interpreter Lock（GIL）)的结构。GIL保证每一次只可以执行一个“线程”。一个线程获取GIL，做一点工作，然后将GIL传递到下一个线程。这样的情况出现的很快，因为这个原因针对人眼看来，你的线程似乎是并行运行的，但它们其实只是轮流使用一样的CPU核心。全部这些GIL传递都增多了运行的内存。这说明了假设你想让代码运行得很快，既然如此那，使用线程包一般不是一个好主意。

使用Python的线程包也是有因素的。假设你想同时运行一部分东西，还效率不是一个问题，既然如此那，它就完全没问题了。或者，假设你已经在运行需等着某些事情的代码（比如某些IO），既然如此那，它可能会很有意义。但是，线程库不会让你使用额外的CPU核心。

多线程可以外包到操作系统（通过多处理），一部分调用Python代码的外部应用程序（比如，Spark或Hadoop），或者Python代码调用的一部分代码比如：你可以使用你的Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程事务。

2、这段代码输出了什么：

def f(x,l=[]):for i in range(x):l.append(i*i)print(l) f(2)f(3,[3,2,1])f(3)

答：[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]

3、如何在Python中管理内存？

Python中的内存管理由Python私有堆空间管理。全部Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。Python解释器负责处理这个问题。Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一部分程序员编写代码的工具Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收全部未使用的内存，并使其可用于堆空间。

4、range和xrange有哪些区别？

在相当大一部分情况下，xrange和range在功能方面完全一样。它们都提供了一种生成整数列表的方式，唯一的区别是range返回一个Python列表对象，x range返回一个xrange对象。

这个问题就表示xrange其实在运行时并非生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术按照需创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因为这个原因假设你有一个很巨大的列表，既然如此那，就要考虑xrange。

5、Python中help()和dir()函数的用法是什么？

Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储。

help()函数：help()函数用于显示文档字符串，还可以查看与模块，重要字，属性等有关的使用信息。

dir()函数：dir()函数用于显示定义的符号。

6、NumPy中有什么操作Python列表的函数？

Python的列表是高效的通用容器。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作。

它们有一定的局限性：它们不支持像素（PX）化加法和乘法等“向量化”操作，还它们可以包含不一样类型的对象这一事实说明了Python一定要存储每个元素的类型信息，还一定要执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。

NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可避免费取得非常多的向量和矩阵运算，这有的时候，可以不要没有必要要的工作。它们也得到有效开展。

NumPy数组很快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，迅速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。

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