python 面试核心考察变量赋值（引用传递）、可变 / 不可变对象区别（list/dict/set 可变，tuple/str/int 不可变）、字符串拼接效率（join 优于 +）、dict.keys()返回视图对象、is 与 == 语义差异、legb 作用域与闭包机制（需 nonlocal）、__new__与__init__分工、特殊方法实现鸭子类型、并发模型选择依据及常用模块特性。
Python 基础语法与数据类型
面试常考变量赋值、可变与不可变对象的区别，尤其关注 list、dict、set、tuple 的底层行为。比如：a = [1, 2]; b = a; b.append(3)后 a 和 b 是否相等？答案是相等——因为 list 是可变对象，赋值只是引用传递。
常见陷阱题：
- 字符串拼接用 + 还是 join？——大量短字符串用
''.join(list)更高效，+ 在循环中会频繁创建新对象 - dict.keys()返回的是列表吗？——Python 3 中返回
dict_keys视图对象，支持迭代和 in 判断，但不支持索引 - is 和 == 的区别 ——
is比内存地址（同一对象），==调用__eq__方法比值；小整数 [-5, 256] 和短字符串会缓存，所以100 is 100为 True，但[1] is [1]为 False
函数与作用域（LEGB 与闭包）
面试高频问lambda、装饰器、闭包形成条件。关键点在于理解嵌套函数如何捕获外部变量，以及 nonlocal 的作用。
典型例题：
- 写出一个计数装饰器，要求每次调用被装饰函数时打印累计调用次数
- 以下代码输出什么？
def make_multiplier(n): return lambda x: x * n f = make_multiplier(3) print(f(4)) # 输出 12 —— 闭包保存了 n =3 - 为什么 for 循环中用 lambda 常出错？——所有 lambda 共享同一个 i 变量，需用默认参数固化：`lambda x, i=i: x*i`
面向对象与特殊方法
重点考察__init__ vs __new__、__str__ vs __repr__、@property、类方法 / 静态方法区别，以及多继承 MRO（C3 算法）。
实用建议：
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__new__控制对象创建（如单例模式），__init__负责初始化；__new__必须返回实例，否则__init__不执行 -
__repr__应尽量返回可复现对象的字符串（如Point(1, 2)），__str__面向用户，可读优先 - 自定义类想支持
len(obj)就实现__len__，支持obj[key]就实现__getitem__，这是 Python“鸭子类型”的体现
并发、异常与常用模块
区分 threading、multiprocessing、asyncio 适用场景：CPU 密集用多进程，IO 密集用多线程或协程；asyncio 需配合 await/async 和事件循环。
高频细节：
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try……except……else……finally中，else只在无异常时执行，finally一定执行（哪怕有 return 或 raise） -
os.path.join()比字符串拼接更安全，自动处理路径分隔符；pathlib.Path是现代推荐方式，链式调用更直观 -
collections.defaultdict避免键不存在报错，Counter快速统计频次，deque高效首尾操作——这些比手写逻辑更 Pythonic
