Python笔试题考什么？-蓝领招聘网

下面我将从核心考点、题型分类、典型例题和备考建议四个方面，为你全面解析Python校园招聘笔试题。

（图片来源网络，侵删）

核心考点

校园招聘的笔试题,无论形式如何变化，核心都离不开以下几点：

Python基础语法
- 数据类型: int, float, str, list, tuple, dict, set 的熟练使用，特别是它们的内置方法。
- 控制流: if-elif-else, for 循环, while 循环。
- 函数: 函数定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数 *args, **kwargs）、返回值、作用域（LEGB规则）。
- 面向对象: 类与对象、继承、封装、多态、魔术方法 (__init__, __str__, __len__ 等)。
- 模块与包: import 机制，pip 的使用。
- 文件操作: open(), read(), write(), with 语句。
数据结构与算法
- 数据结构: 数组、链表、栈、队列、哈希表（Python中的dict）、树（特别是二叉树）。
- 算法: 排序（冒泡、选择、插入、快速、归并）、查找（顺序、二分）、递归、动态规划（入门级）、字符串处理。
Python高级特性
（图片来源网络，侵删）
- 列表/字典推导式: 一行代码完成复杂列表或字典的创建。
- 生成器与迭代器: 理解 yield 关键字，iter() 和 next() 函数。
- 函数式编程: lambda 表达式、map(), filter(), reduce() 的使用。
- 装饰器: 理解其原理和应用场景（如日志、权限校验）。
编程思维与解决问题能力
- 将一个现实问题抽象成算法模型的能力。
- 代码的健壮性、可读性和效率。
- 处理边界条件和异常情况。

题型分类与典型例题

Python基础与代码补全

考察对Python语法的熟悉程度,通常要求写出代码的输出结果或补全代码。

例题1：输出结果

def extend_list(val, items=[]):
    items.append(val)
    return items
list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(20, [])
list3 = extend_list(30)
print(list1, list2, list3)

考点: 函数参数的默认值是在函数定义时创建的，而不是在函数调用时。list1和list3共享了同一个默认列表。答案: [10, 30] [20] [10, 30]

（图片来源网络，侵删）

例题2：代码补全

请写一个函数,实现反转一个字符串的功能，但不能使用内置的 reversed 或切片 [::-1]。

def reverse_string(s):
    # 在此填写代码
    pass
# 测试
print(reverse_string("hello")) # 应输出 "olleh"

考点: 字符串的遍历和循环。答案:

def reverse_string(s):
    reversed_str = ""
    for char in s:
        reversed_str = char + reversed_str
    return reversed_str
# 或者使用列表和join
def reverse_string(s):
    chars = list(s)
    left, right = 0, len(chars) - 1
    while left < right:
        chars[left], chars[right] = chars[right], chars[left]
        left += 1
        right -= 1
    return "".join(chars)

数据结构与算法实现

这是笔试的重中之重,通常以编程题的形式出现。

例题3：链表操作

定义一个单链表节点 ListNode，并实现一个函数，该函数接收一个链表的头节点，并返回反转后的链表头节点。

class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next
def reverse_list(head: ListNode) -> ListNode:
    # 在此填写代码
    pass

考点: 链表操作，双指针或递归。 答案 (双指针迭代法):

def reverse_list(head: ListNode) -> ListNode:
    prev = None
    current = head
    while current:
        # 暂存下一个节点
        next_node = current.next
        # 反转指针
        current.next = prev
        # 移动指针
        prev = current
        current = next_node
    # prev 现在是新的头节点
    return prev

例题4：数组/列表处理

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回它们的数组下标，你可以假设每种输入只会对应一个答案。

def two_sum(nums, target):
    # 在此填写代码
    pass
# 测试
print(two_sum([2, 7, 11, 15], 9)) # 应输出 [0, 1]

考点: 哈希表（字典）的应用，空间换时间。答案:

def two_sum(nums, target):
    # 创建一个字典来存储数值和它的索引
    num_map = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        complement = target - num
        if complement in num_map:
            # 如果补数已经在字典中，说明找到了
            return [num_map[complement], i]
        # 否则，将当前数字和它的索引存入字典
        num_map[num] = i
    return [] # 如果没有找到，返回空列表

Python高级特性应用

考察你是否能写出更Pythonic、更简洁的代码。

例题5：列表推导式

使用列表推导式,将一个包含数字的列表 numbers 中的所有偶数平方后，生成一个新的列表。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 使用列表推导式
squared_evens = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squared_evens) # 应输出 [4, 16, 36, 64, 100]

考点: 列表推导式的语法 [表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]。

例题6：装饰器

请编写一个名为 timeit 的装饰器，用于打印被装饰函数的执行时间。

import time
def timeit(func):
    # 在此填写代码
    pass
@timeit
def slow_function():
    time.sleep(1)
    print("函数执行完毕")
# 调用 slow_function()
slow_function()
# 预期输出:
# 函数执行完毕
# 函数 slow_function 执行耗时: 1.00xxxx 秒

考点: 装饰器的原理，即闭包和高阶函数。答案:

import time
import functools
def timeit(func):
    @functools.wraps(func) # 保留原函数的元信息（如函数名）
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {func.__name__} 执行耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")
        return result
    return wrapper
@timeit
def slow_function():
    time.sleep(1)
    print("函数执行完毕")
slow_function()

编程综合题

通常结合了算法和Python知识,解决一个相对完整的小问题。

例题7：文件处理与统计

假设你有一个名为 words.txt 的文件，里面每行一个单词，请编写一个Python程序，统计文件中出现频率最高的前5个单词。

# 假设 words.txt 内容如下:
# apple
# banana
# apple
# orange
# banana
# apple
# grape
from collections import Counter
def find_top_words(file_path, top_n=5):
    # 在此填写代码
    pass
# 调用并打印结果
top_words = find_top_words('words.txt')
print(top_words) # 预期输出: [('apple', 3), ('banana', 2), ('orange', 1), ('grape', 1)] (顺序可能不同)

考点: 文件读取、字符串处理、数据统计（collections.Counter）。答案:

from collections import Counter
def find_top_words(file_path, top_n=5):
    word_counts = Counter()
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            word = line.strip() # 去除首尾空白字符
            if word: # 确保不是空行
                word_counts[word] += 1
    # most_common(n) 返回前n个最常见的元素及其计数
    return word_counts.most_common(top_n)
# 调用并打印结果
top_words = find_top_words('words.txt')
print(top_words)

备考建议

巩固基础，不留死角: 把Python官方文档（Tutorial部分）过一遍，特别是数据类型、函数、类和模块，很多笔试题都源于此。
勤于动手，刻意练习: 看懂不等于会写，在LeetCode、牛客网、HackerRank等平台上刷题，从“简单”难度开始，重点掌握数组、字符串、链表、哈希表相关的题目。
理解原理，而非死记硬背: 对于装饰器、生成器、闭包等高级特性，要理解其背后的工作原理（如作用域链、函数对象等），这样在遇到变形题时才能举一反三。
培养代码风格: 写代码时要注意命名规范、适当注释、代码缩进，清晰的代码逻辑更容易在笔试中拿分。
熟悉常用库: 熟悉 collections (Counter, defaultdict), itertools, os, sys 等常用标准库，它们能帮你写出更简洁高效的代码。
模拟笔试环境: 在规定时间内（如1-2小时）完成几套完整的模拟题，锻炼时间管理和抗压能力。
善用搜索引擎和官方文档: 面对不熟悉的语法或函数，要学会快速查阅文档的能力，这是程序员的核心技能之一。

祝你笔试顺利,拿到心仪的Offer！

Python笔试题考什么？

核心考点

题型分类与典型例题

Python基础与代码补全

数据结构与算法实现

Python高级特性应用

编程综合题

备考建议

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