Google资深工程师推荐Python面试必须要看的15个问题
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Google资深工程师推荐Python面试必须要看的15个问题，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含20018字，纯文字阅读大概需要29分钟。
内容图文
引言
想找一份Python开发工作吗？那你很可能得证明自己知道如何使用Python。下面这些问题涉及了与Python相关的许多技能，问题的关注点主要是语言本身，不是某个特定的包或模块。每一个问题都可以扩充为一个教程，如果可能的话。某些问题甚至会涉及多个领域。
我之前还没有出过和这些题目一样难的面试题，如果你能轻松地回答出来的话，赶紧去找份工作吧！
问题1
到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比（也鼓励这样做）。
答案
下面是一些关键点：
Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似
x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。Python中没有访问说明符（access specifier，类似C++中的
public和private），这么设计的依据是“大家都是成年人了”。在Python语言中，函数是第一类对象（first-class objects）。这指的是它们可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对象。
Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。好在Python允许加入基于C语言编写的扩展，因此我们能够优化代码，消除瓶颈，这点通常是可以实现的。
numpy就是一个很好地例子，它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是通过Python实现的。Python用途非常广泛——网络应用，自动化，科学建模，大数据应用，等等。它也常被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况。
Python让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
为什么提这个问题：
如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。
问题2
补充缺失的代码
def print_directory_contents(sPath): """ 这个函数接受文件夹的名称作为输入参数， 返回该文件夹中文件的路径， 以及其包含文件夹中文件的路径。 """ # 补充代码
答案
def print_directory_contents(sPath): import os for sChild in os.listdir(sPath): sChildPath = os.path.join(sPath,sChild) if os.path.isdir(sChildPath): print_directory_contents(sChildPath) else: print sChildPath
特别要注意以下几点：
命名规范要统一。如果样本代码中能够看出命名规范，遵循其已有的规范。
递归函数需要递归并终止。确保你明白其中的原理，否则你将面临无休无止的调用栈（callstack）。
我们使用
os模块与操作系统进行交互，同时做到交互方式是可以跨平台的。你可以把代码写成sChildPath = sPath + '/' + sChild，但是这个在Windows系统上会出错。熟悉基础模块是非常有价值的，但是别想破脑袋都背下来，记住Google是你工作中的良师益友。
如果你不明白代码的预期功能，就大胆提问。
坚持KISS原则！保持简单，不过脑子就能懂！
为什么提这个问题：
说明面试者对与操作系统交互的基础知识
递归真是太好用啦
问题3
阅读下面的代码，写出A0，A1至An的最终值。
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))A1 = range(10)A2 = [i for i in A1 if i in A0]A3 = [A0[s] for s in A0]A4 = [i for i in A1 if i in A3]A5 = {i:i*i for i in A1}A6 = [[i,i*i] for i in A1]答案
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]A2 = []A3 = [1, 3, 2, 5, 4]A4 = [1, 2, 3, 4, 5]A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]为什么提这个问题：
列表解析（list comprehension）十分节约时间，对很多人来说也是一个大的学习障碍。
如果你读懂了这些代码，就很可能可以写下正确地值。
其中部分代码故意写的怪怪的。因为你共事的人之中也会有怪人。
问题4
Python和多线程（multi-threading）。这是个好主意码？列举一些让Python代码以并行方式运行的方法。
答案
Python并不支持真正意义上的多线程。Python中提供了多线程包，但是如果你想通过多线程提高代码的速度，使用多线程包并不是个好主意。Python中有一个被称为Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它会确保任何时候你的多个线程中，只有一个被执行。线程的执行速度非常之快，会让你误以为线程是并行执行的，但是实际上都是轮流执行。经过GIL这一道关卡处理，会增加执行的开销。这意味着，如果你想提高代码的运行速度，使用threading包并不是一个很好的方法。
不过还是有很多理由促使我们使用threading包的。如果你想同时执行一些任务，而且不考虑效率问题，那么使用这个包是完全没问题的，而且也很方便。但是大部分情况下，并不是这么一回事，你会希望把多线程的部分外包给操作系统完成（通过开启多个进程），或者是某些调用你的Python代码的外部程序（例如Spark或Hadoop），又或者是你的Python代码调用的其他代码（例如，你可以在Python中调用C函数，用于处理开销较大的多线程工作）。
为什么提这个问题
因为GIL就是个混账东西（A-hole）。很多人花费大量的时间，试图寻找自己多线程代码中的瓶颈，直到他们明白GIL的存在。
问题5
你如何管理不同版本的代码？
答案：
版本管理！被问到这个问题的时候，你应该要表现得很兴奋，甚至告诉他们你是如何使用Git（或是其他你最喜欢的工具）追踪自己和奶奶的书信往来。我偏向于使用Git作为版本控制系统（VCS），但还有其他的选择，比如subversion（SVN）。
为什么提这个问题：
因为没有版本控制的代码，就像没有杯子的咖啡。有时候我们需要写一些一次性的、可以随手扔掉的脚本，这种情况下不作版本控制没关系。但是如果你面对的是大量的代码，使用版本控制系统是有利的。版本控制能够帮你追踪谁对代码库做了什么操作；发现新引入了什么bug；管理你的软件的不同版本和发行版；在团队成员中分享源代码；部署及其他自动化处理。它能让你回滚到出现问题之前的版本，单凭这点就特别棒了。还有其他的好功能。怎么一个棒字了得！
问题6
下面代码会输出什么：
def f(x,l=[]): for i in range(x): l.append(i*i) print lf(2)f(3,[3,2,1])f(3)
答案：
[0, 1][3, 2, 1, 0, 1, 4][0, 1, 0, 1, 4]
呃？
第一个函数调用十分明显，for循环先后将0和1添加至了空列表l中。l是变量的名字，指向内存中存储的一个列表。第二个函数调用在一块新的内存中创建了新的列表。l这时指向了新生成的列表。之后再往新列表中添加0、1、2和4。很棒吧。第三个函数调用的结果就有些奇怪了。它使用了之前内存地址中存储的旧列表。这就是为什么它的前两个元素是0和1了。
不明白的话就试着运行下面的代码吧：
l_mem = []l = l_mem # the first callfor i in range(2): l.append(i*i)print l # [0, 1]l = [3,2,1] # the second callfor i in range(3): l.append(i*i)print l # [3, 2, 1, 0, 1, 4]l = l_mem # the third callfor i in range(3): l.append(i*i)print l # [0, 1, 0, 1, 4]
问题7
“猴子补丁”（monkey patching）指的是什么？这种做法好吗？
答案：
“猴子补丁”就是指，在函数或对象已经定义之后，再去改变它们的行为。
举个例子：
import datetimedatetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
大部分情况下，这是种很不好的做法 - 因为函数在代码库中的行为最好是都保持一致。打“猴子补丁”的原因可能是为了测试。mock包对实现这个目的很有帮助。
为什么提这个问题？
答对这个问题说明你对单元测试的方法有一定了解。你如果提到要避免“猴子补丁”，可以说明你不是那种喜欢花里胡哨代码的程序员（公司里就有这种人，跟他们共事真是糟糕透了），而是更注重可维护性。还记得KISS原则码？答对这个问题还说明你明白一些Python底层运作的方式，函数实际是如何存储、调用等等。
另外：如果你没读过mock模块的话，真的值得花时间读一读。这个模块非常有用。
问题8
这两个参数是什么意思：*args，**kwargs？我们为什么要使用它们？
答案
如果我们不确定要往函数中传入多少个参数，或者我们想往函数中以列表和元组的形式传参数时，那就使要用*args；如果我们不知道要往函数中传入多少个关键词参数，或者想传入字典的值作为关键词参数时，那就要使用**kwargs。args和kwargs这两个标识符是约定俗成的用法，你当然还可以用*bob和**billy，但是这样就并不太妥。
下面是具体的示例：
def f(*args,**kwargs): print args, kwargsl = [1,2,3]t = (4,5,6)d = {'a':7,'b':8,'c':9}f()f(1,2,3) # (1, 2, 3) {}f(1,2,3,"groovy") # (1, 2, 3, 'groovy') {}f(a=1,b=2,c=3) # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}f(a=1,b=2,c=3,zzz="hi") # () {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'zzz': 'hi'}f(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # (1, 2, 3) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}f(*l,**d) # (1, 2, 3) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}f(*t,**d) # (4, 5, 6) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}f(1,2,*t) # (1, 2, 4, 5, 6) {}f(q="winning",**d) # () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}f(1,2,*t,q="winning",**d) # (1, 2, 4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}def f2(arg1,arg2,*args,**kwargs): print arg1,arg2, args, kwargsf2(1,2,3) # 1 2 (3,) {}f2(1,2,3,"groovy") # 1 2 (3, 'groovy') {}f2(arg1=1,arg2=2,c=3) # 1 2 () {'c': 3}f2(arg1=1,arg2=2,c=3,zzz="hi") # 1 2 () {'c': 3, 'zzz': 'hi'}f2(1,2,3,a=1,b=2,c=3) # 1 2 (3,) {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}f2(*l,**d) # 1 2 (3,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}f2(*t,**d) # 4 5 (6,) {'a': 7, 'c': 9, 'b': 8}f2(1,2,*t) # 1 2 (4, 5, 6) {}f2(1,1,q="winning",**d) # 1 1 () {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}f2(1,2,*t,q="winning",**d) # 1 2 (4, 5, 6) {'a': 7, 'q': 'winning', 'c': 9, 'b': 8}为什么提这个问题？
有时候，我们需要往函数中传入未知个数的参数或关键词参数。有时候，我们也希望把参数或关键词参数储存起来，以备以后使用。有时候，仅仅是为了节省时间。
问题9
下面这些是什么意思：@classmethod, @staticmethod, @property？
回答背景知识
这些都是装饰器（decorator）。装饰器是一种特殊的函数，要么接受函数作为输入参数，并返回一个函数，要么接受一个类作为输入参数，并返回一个类。@标记是语法糖（syntactic sugar），可以让你以简单易读得方式装饰目标对象。
@my_decoratordef my_func(stuff): do_thingsIs equivalent todef my_func(stuff): do_thingsmy_func = my_decorator(my_func)
你可以在本网站上找到介绍装饰器工作原理的教材。
真正的答案
@classmethod, @staticmethod和@property这三个装饰器的使用对象是在类中定义的函数。下面的例子展示了它们的用法和行为：
class MyClass(object):
def __init__(self):
self._some_property = "properties are nice"
self._some_other_property = "VERY nice"
def normal_method(*args,**kwargs):
print "calling normal_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@classmethod
def class_method(*args,**kwargs):
print "calling class_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@staticmethod
def static_method(*args,**kwargs):
print "calling static_method({0},{1})".format(args,kwargs)
@property
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_property
@some_property.setter
def some_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_property setter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
self._some_property = args[0]
@property
def some_other_property(self,*args,**kwargs):
print "calling some_other_property getter({0},{1},{2})".format(self,args,kwargs)
return self._some_other_propertyo = MyClass()# 未装饰的方法还是正常的行为方式，需要当前的类实例（self）作为第一个参数。o.normal_method # <bound method MyClass.normal_method of <__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>>o.normal_method() # normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>,),{})o.normal_method(1,2,x=3,y=4) # normal_method((<__main__.MyClass instance at 0x7fdd2537ea28>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})# 类方法的第一个参数永远是该类o.class_method# <bound method classobj.class_method of <class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>>o.class_method()# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>,),{})o.class_method(1,2,x=3,y=4)# class_method((<class __main__.MyClass at 0x7fdd2536a390>, 1, 2),{'y': 4, 'x': 3})# 静态方法（static method）中除了你调用时传入的参数以外，没有其他的参数。o.static_method# <function static_method at 0x7fdd25375848>o.static_method()# static_method((),{})o.static_method(1,2,x=3,y=4)# static_method((1, 2),{'y': 4, 'x': 3})# @property是实现getter和setter方法的一种方式。直接调用它们是错误的。# “只读”属性可以通过只定义getter方法，不定义setter方法实现。o.some_property# 调用some_property的getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})# 'properties are nice'# “属性”是很好的功能o.some_property()# calling some_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})# Traceback (most recent call last):# File "<stdin>", line 1, in <module># TypeError: 'str' object is not callableo.some_other_property# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})# 'VERY nice'# o.some_other_property()# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass instance at 0x7fb2b70877e8>,(),{})# Traceback (most recent call last):# File "<stdin>", line 1, in <module># TypeError: 'str' object is not callableo.some_property = "groovy"# calling some_property setter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,('groovy',),{})o.some_property# calling some_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})# 'groovy'o.some_other_property = "very groovy"# Traceback (most recent call last):# File "<stdin>", line 1, in <module># AttributeError: can't set attributeo.some_other_property# calling some_other_property getter(<__main__.MyClass object at 0x7fb2b7077890>,(),{})问题10
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？
class A(object):
def go(self):
print "go A go!"
def stop(self):
print "stop A stop!"
def pause(self):
raise Exception("Not Implemented")class B(A):
def go(self):
super(B, self).go()
print "go B go!"class C(A):
def go(self):
super(C, self).go()
print "go C go!"
def stop(self):
super(C, self).stop()
print "stop C stop!"class D(B,C):
def go(self):
super(D, self).go()
print "go D go!"
def stop(self):
super(D, self).stop()
print "stop D stop!"
def pause(self):
print "wait D wait!"class E(B,C): passa = A()b = B()c = C()d = D()e = E()# 说明下列代码的输出结果a.go()b.go()c.go()d.go()e.go()a.stop()b.stop()c.stop()d.stop()e.stop()a.pause()b.pause()c.pause()d.pause()e.pause()答案
输出结果以注释的形式表示：
a.go()# go A go!b.go()# go A go!# go B go!c.go()# go A go!# go C go!d.go()# go A go!# go C go!# go B go!# go D go!e.go()# go A go!# go C go!# go B go!a.stop()# stop A stop!b.stop()# stop A stop!c.stop()# stop A stop!# stop C stop!d.stop()# stop A stop!# stop C stop!# stop D stop!e.stop()# stop A stop!a.pause()# ... Exception: Not Implementedb.pause()# ... Exception: Not Implementedc.pause()# ... Exception: Not Implementedd.pause()# wait D wait!e.pause()# ...Exception: Not Implemented
为什么提这个问题？
因为面向对象的编程真的真的很重要。不骗你。答对这道问题说明你理解了继承和Python中super函数的用法。
问题11
阅读下面的代码，它的输出结果是什么？
class Node(object):
def __init__(self,sName):
self._lChildren = []
self.sName = sName
def __repr__(self):
return "<Node '{}'>".format(self.sName)
def append(self,*args,**kwargs):
self._lChildren.append(*args,**kwargs)
def print_all_1(self):
print self
for oChild in self._lChildren:
oChild.print_all_1()
def print_all_2(self):
def gen(o):
lAll = [o,]
while lAll:
oNext = lAll.pop(0)
lAll.extend(oNext._lChildren)
yield oNext
for oNode in gen(self):
print oNodeoRoot = Node("root")oChild1 = Node("child1")oChild2 = Node("child2")oChild3 = Node("child3")oChild4 = Node("child4")oChild5 = Node("child5")oChild6 = Node("child6")oChild7 = Node("child7")oChild8 = Node("child8")oChild9 = Node("child9")oChild10 = Node("child10")oRoot.append(oChild1)oRoot.append(oChild2)oRoot.append(oChild3)oChild1.append(oChild4)oChild1.append(oChild5)oChild2.append(oChild6)oChild4.append(oChild7)oChild3.append(oChild8)oChild3.append(oChild9)oChild6.append(oChild10)# 说明下面代码的输出结果oRoot.print_all_1()oRoot.print_all_2()答案
oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：
<Node 'root'><Node 'child1'><Node 'child4'><Node 'child7'><Node 'child5'><Node 'child2'><Node 'child6'><Node 'child10'><Node 'child3'><Node 'child8'><Node 'child9'>
oRoot.print_all_1()会打印下面的结果：
<Node 'root'><Node 'child1'><Node 'child2'><Node 'child3'><Node 'child4'><Node 'child5'><Node 'child6'><Node 'child8'><Node 'child9'><Node 'child7'><Node 'child10'>
为什么提这个问题？
因为对象的精髓就在于组合（composition）与对象构造（object construction）。对象需要有组合成分构成，而且得以某种方式初始化。这里也涉及到递归和生成器（generator）的使用。
生成器是很棒的数据类型。你可以只通过构造一个很长的列表，然后打印列表的内容，就可以取得与print_all_2类似的功能。生成器还有一个好处，就是不用占据很多内存。
有一点还值得指出，就是print_all_1会以深度优先（depth-first）的方式遍历树(tree),而print_all_2则是宽度优先（width-first）。有时候，一种遍历方式比另一种更合适。但这要看你的应用的具体情况。
问题12
简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）。
答案
这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：
Python在内存中存储了每个对象的引用计数（reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现
引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
问题13
将下面的函数按照执行效率高低排序。它们都接受由0至1之间的数字构成的列表作为输入。这个列表可以很长。一个输入列表的示例如下：[random.random() for i in range(100000)]。你如何证明自己的答案是正确的。
def f1(lIn): l1 = sorted(lIn) l2 = [i for i in l1 if i<0.5] return [i*i for i in l2]def f2(lIn): l1 = [i for i in lIn if i<0.5] l2 = sorted(l1) return [i*i for i in l2]def f3(lIn): l1 = [i*i for i in lIn] l2 = sorted(l1) return [i for i in l1 if i<(0.5*0.5)]
答案
按执行效率从高到低排列：f2、f1和f3。要证明这个答案是对的，你应该知道如何分析自己代码的性能。Python中有一个很好的程序分析包，可以满足这个需求。
import cProfilelIn = [random.random() for i in range(100000)]cProfile.run('f1(lIn)')cProfile.run('f2(lIn)')cProfile.run('f3(lIn)')为了向大家进行完整地说明，下面我们给出上述分析代码的输出结果：
>>> cProfile.run('f1(lIn)')
4 function calls in 0.045 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.009 0.009 0.044 0.044 <stdin>:1(f1)
1 0.001 0.001 0.045 0.045 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.035 0.035 0.035 0.035 {sorted}>>> cProfile.run('f2(lIn)')
4 function calls in 0.024 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.008 0.008 0.023 0.023 <stdin>:1(f2)
1 0.001 0.001 0.024 0.024 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.016 0.016 0.016 0.016 {sorted}>>> cProfile.run('f3(lIn)')
4 function calls in 0.055 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.016 0.016 0.054 0.054 <stdin>:1(f3)
1 0.001 0.001 0.055 0.055 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
1 0.038 0.038 0.038 0.038 {sorted}为什么提这个问题？
定位并避免代码瓶颈是非常有价值的技能。想要编写许多高效的代码，最终都要回答常识上来——在上面的例子中，如果列表较小的话，很明显是先进行排序更快，因此如果你可以在排序前先进行筛选，那通常都是比较好的做法。其他不显而易见的问题仍然可以通过恰当的工具来定位。因此了解这些工具是有好处的。
问题14
你有过失败的经历吗？
错误的答案
我从来没有失败过！
为什么提这个问题？
恰当地回答这个问题说明你用于承认错误，为自己的错误负责，并且能够从错误中学习。如果你想变得对别人有帮助的话，所有这些都是特别重要的。如果你真的是个完人，那就太糟了，回答这个问题的时候你可能都有点创意了。
问题15
你有实施过个人项目吗？
真的？
如果做过个人项目，这说明从更新自己的技能水平方面来看，你愿意比最低要求付出更多的努力。如果你有维护的个人项目，工作之外也坚持编码，那么你的雇主就更可能把你视作为会增值的资产。即使他们不问这个问题，我也认为谈谈这个话题很有帮助。
结语
我给出的这些问题时，有意涉及了多个领域。而且答案也是特意写的较为啰嗦。在编程面试中，你需要展示你对语言的理解，如果你能简要地说清楚，那请务必那样做。我尽量在答案中提供了足够的信息，即使是你之前从来没有了解过这些领域，你也可以从答案中学到些东西。我希望本文能够帮助你找到满意的工作。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Google资深工程师推荐Python面试必须要看的15个问题全部内容，希望文章能够帮你解决Google资深工程师推荐Python面试必须要看的15个问题所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。