Python测开面试50题|覆盖大厂90%核心考点,一篇全搞定
前言
为了帮助小伙伴们在面试中更容易地拿捏住面试官，帮助大家更容易解决面试中的问题，特意创建这个这个系列文章，大家如果觉得不错可以关注我并转发，让更多程序兄弟看到~接下来我们进入正文环节（面试题+答案领取方式：关注公众号【蜀道衫】回复“666”）
想跳槽涨薪、转测试开发岗，平时写接口自动化、UI 自动化脚本都很顺手，可一到面试就原形毕露。 被问 GIL 对并发压测的影响、装饰器怎么实现用例重试、生成器如何做海量数据参数化…… 要么答得支离破碎，要么完全说不到面试官的得分点上。更头疼的是，网上搜的Python面试题大多是纯开发方向，要么抠底层源码，要么搞偏门算法，和测试工作场景根本不沾边。熬夜复习半个月，真到面试一道都没考到，全做了无用功。其实大厂测开岗的Python考察，逻辑非常清晰：不考偏题怪题，核心就看两件事 ——基础原理扎不扎实，会不会用 Python 解决实际测试问题。我整理了近一年字节、阿里、腾讯等大厂测开岗的高频Python面试题，精选出最常考的50道，每一道都配了贴合测试场景的精准标准答案，覆盖基础语法、核心数据结构、函数高级特性、面向对象、异常处理、并发编程、测试实战应用、手写代码八大模块。不用再零散刷面经，把这50道题吃透，Python面试环节至少能稳住90%的分数。
1. 简述 Python 的核心特点，为什么测试岗位普遍使用 Python？2. 解释 Python 动态类型特性，和静态类型语言的核心区别？3. 什么是 GIL 全局解释器锁？对测试开发有什么影响？7. pass、continue、break 的区别8. 解释 Python 的 LEGB 作用域规则
二、核心数据结构（7 题）
1. 列表、元组、字典、集合的核心区别与测试适用场景
2. 列表去重有哪些方式？如何保持原有顺序？
3. 字典的底层实现原理？Python3.7 后字典为什么有序？
4. 什么是哈希冲突？Python 字典如何解决？
5. 列表推导式、字典推导式、生成器推导式分别举例
6. 如何对字典按 key/value 排序？
7. collections模块常用类有哪些？测试场景怎么用？
三、函数与高级特性（7 题）
1. 迭代器和生成器的区别？测试中为什么常用生成器？
2. 什么是装饰器？测试开发中有哪些应用场景？
3. 手写一个统计函数执行时间的装饰器
4. 什么是闭包？闭包的特点与注意事项
5. *args 和 **kwargs 的作用
6. lambda 表达式的特点与适用场景
7. map、filter、reduce 函数的作用
四、面向对象编程（6 题）
1. 面向对象三大特性，分别解释
2. __new__ 和 __init__ 的核心区别
3. 什么是单例模式？测试开发中有什么应用？手写 1 种实现
1. try-except-else-finally 的执行顺序2. 测试中常见的 Python 内置异常（至少 5 种）5. Python 如何处理 JSON 数据？常用方法
2. os 模块和 sys 模块的核心区别，各举 2 个常用方法3. re 模块中 match、search、findall 的区别4. 如何用 Python 读取 CSV/Excel 测试数据？5. logging 日志模块的核心作用，测试中怎么用？
2. Python 多线程为什么不安全？如何保证线程安全？
1. 如何用 Python 实现测试用例失败重试？4. 如何用 Python 统计测试用例执行结果？
测试岗学Python，从来不是为了成为纯开发，而是为了用编程提升测试效率、搭建测试体系。面试也一样，比起死记硬背语法条文，把每个知识点和你的自动化项目、框架开发经历结合起来讲，才是面试官最想看到的。这50道题建议大家收藏起来，面试前盖住答案自测一遍，答不上的标记出来重点复盘，效率会高很多。如果这篇内容对你有帮助，麻烦点个「赞」和「在看」，也可以转发给身边正在准备面试的测试朋友。 后续会持续更新测试开发面试全系列内容，包括pytest框架高频考点、接口自动化项目面试话术、性能测试面试真题，关注我，帮你稳稳拿下测开 offer。
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