目录
- 题目31：谈谈你对“猴子补丁”（monkey patching）的理解。
- 题目32：阅读下面的代码说出运行结果。
- 题目33：编写一个函数实现对逆波兰表达式求值，不能使用Python的内置函数。
- 题目34：Python中如何实现字符串替换操作？
- 题目35：如何剖析Python代码的执行性能？
- 题目36：如何使用`random`模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样？
题目31：谈谈你对“猴子补丁”（monkey patching）的理解。
“猴子补丁”是动态类型语言的一个特性，代码运行时在不修改源代码的前提下改变代码中的方法、属性、函数等以达到热补丁（hot patch）的效果。很多系统的安全补丁也是通过猴子补丁的方式来实现的，但实际开发中应该避免对猴子补丁的使用，以免造成代码行为不一致的问题。
在使用gevent库的时候，我们会在代码开头的地方执行gevent.monkey.patch_all()，这行代码的作用是把标准库中的socket模块给替换掉，这样我们在使用socket的时候，不用修改任何代码就可以实现对代码的协程化，达到提升性能的目的，这就是对猴子补丁的应用。
另外，如果希望用ujson三方库替换掉标准库中的json，也可以使用猴子补丁的方式，代码如下所示。
import json, ujson
json.__name__ = 'ujson'
json.dumps = ujson.dumps
json.loads = ujson.loads
单元测试中的Mock技术也是对猴子补丁的应用，Python中的unittest.mock模块就是解决单元测试中用Mock对象替代被测对象所依赖的对象的模块。
题目32：阅读下面的代码说出运行结果。
class A:
def who(self):
print('A', end='')
class B(A):
def who(self):
super(B, self).who()
print('B', end='')
class C(A):
def who(self):
super(C, self).who()
print('C', end='')
class D(B, C):
def who(self):
super(D, self).who()
print('D', end='')
item = D()
item.who()
点评：这道题考查到了两个知识点：
- Python中的MRO（方法解析顺序）。在没有多重继承的情况下，向对象发出一个消息，如果对象没有对应的方法，那么向上（父类）搜索的顺序是非常清晰的。如果向上追溯到
object类（所有类的父类）都没有找到对应的方法，那么将会引发AttributeError异常。但是有多重继承尤其是出现菱形继承（钻石继承）的时候，向上追溯到底应该找到那个方法就得确定MRO。Python 3中的类以及Python 2中的新式类使用C3算法来确定MRO，它是一种类似于广度优先搜索的方法；Python 2中的旧式类（经典类）使用深度优先搜索来确定MRO。在搞不清楚MRO的情况下，可以使用类的mro方法或__mro__属性来获得类的MRO列表。super()函数的使用。在使用super函数时，可以通过super(类型, 对象)来指定对哪个对象以哪个类为起点向上搜索父类方法。所以上面B类代码中的super(B, self).who()表示以B类为起点，向上搜索self（D类对象）的who方法，所以会找到C类中的who方法，因为D类对象的MRO列表是D --> B --> C --> A --> object。
ACBD
题目33：编写一个函数实现对逆波兰表达式求值，不能使用Python的内置函数。
点评：逆波兰表达式也称为“后缀表达式”，相较于平常我们使用的“中缀表达式”，逆波兰表达式不需要括号来确定运算的优先级，例如
5 * (2 + 3)对应的逆波兰表达式是5 2 3 + *。逆波兰表达式求值需要借助栈结构，扫描表达式遇到运算数就入栈，遇到运算符就出栈两个元素做运算，将运算结果入栈。表达式扫描结束后，栈中只有一个数，这个数就是最终的运算结果，直接出栈即可。
import operator
class Stack:
"""栈（FILO）"""
def __init__(self):
self.elems = []
def push(self, elem):
"""入栈"""
self.elems.append(elem)
def pop(self):
"""出栈"""
return self.elems.pop()
@property
def is_empty(self):
"""检查栈是否为空"""
return len(self.elems) == 0
def eval_suffix(expr):
"""逆波兰表达式求值"""
operators = {
'+': operator.add,
'-': operator.sub,
'*': operator.mul,
'/': operator.truediv
}
stack = Stack()
for item in expr.split():
if item.isdigit():
stack.push(float(item))
else:
num2 = stack.pop()
num1 = stack.pop()
stack.push(operators[item](num1, num2))
return stack.pop()
题目34：Python中如何实现字符串替换操作？
Python中实现字符串替换大致有两类方法：字符串的replace方法和正则表达式的sub方法。
方法一：使用字符串的replace方法。
message = 'hello, world!'
print(message.replace('o', 'O').replace('l', 'L').replace('he', 'HE'))
方法二：使用正则表达式的sub方法。
import re
message = 'hello, world!'
pattern = re.compile('[aeiou]')
print(pattern.sub('#', message))
扩展：还有一个相关的面试题，对保存文件名的列表排序，要求文件名按照字母表和数字大小进行排序，例如对于列表
filenames = ['a12.txt', 'a8.txt', 'b10.txt', 'b2.txt', 'b19.txt', 'a3.txt']，排序的结果是['a3.txt', 'a8.txt', 'a12.txt', 'b2.txt', 'b10.txt', 'b19.txt']。提示一下，可以通过字符串替换的方式为文件名补位，根据补位后的文件名用sorted函数来排序，大家可以思考下这个问题如何解决。
题目35：如何剖析Python代码的执行性能？
剖析代码性能可以使用Python标准库中的cProfile和pstats模块，cProfile的run函数可以执行代码并收集统计信息，创建出Stats对象并打印简单的剖析报告。Stats是pstats模块中的类，它是一个统计对象。当然，也可以使用三方工具line_profiler和memory_profiler来剖析每一行代码耗费的时间和内存，这两个三方工具都会用非常友好的方式输出剖析结构。如果使用PyCharm，可以利用“Run”菜单的“Profile”菜单项对代码进行性能分析，PyCharm中可以用表格或者调用图（Call Graph）的方式来显示性能剖析的结果。
下面是使用cProfile剖析代码性能的例子。
example.py
import cProfile
def is_prime(num):
for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
if num % factor == 0:
return False
return True
class PrimeIter:
def __init__(self, total):
self.counter = 0
self.current = 1
self.total = total
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.counter < self.total:
self.current += 1
while not is_prime(self.current):
self.current += 1
self.counter += 1
return self.current
raise StopIteration()
cProfile.run('list(PrimeIter(10000))')
如果使用line_profiler三方工具，可以直接剖析is_prime函数每行代码的性能，需要给is_prime函数添加一个profiler装饰器，代码如下所示。
@profiler
def is_prime(num):
for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
if num % factor == 0:
return False
return True
安装line_profiler。
pip install line_profiler
使用line_profiler。
kernprof -lv example.py
运行结果如下所示。
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
1 @profile
2 def is_prime(num):
3 86624 48420.0 0.6 50.5 for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
4 85624 44000.0 0.5 45.9 if num % factor == 0:
5 6918 3080.0 0.4 3.2 return False
6 1000 430.0 0.4 0.4 return True
题目36：如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样？
点评：送人头的题目，因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容，这个问题回如果答不上来，整个面试基本也就砸锅了。
random.random()函数可以生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。random.uniform(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机浮点数。random.randint(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机整数。random.shuffle(x)函数可以实现对序列x的原地随机乱序。random.choice(seq)函数可以从非空序列中取出一个随机元素。random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)函数可以从总体中随机抽取（有放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表，可以通过参数指定个体的权重，如果没有指定权重，个体被选中的概率均等。random.sample(population, k)函数可以从总体中随机抽取（无放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表。
扩展：
random模块提供的函数除了生成均匀分布的随机数外，还可以生成其他分布的随机数，例如random.gauss(mu, sigma)函数可以生成高斯分布（正态分布）的随机数；random.paretovariate(alpha)函数会生成帕累托分布的随机数；random.gammavariate(alpha, beta)函数会生成伽马分布的随机数。
