以下是Python面试中常见的100个问题分类整理，涵盖基础知识、语法特性、数据结构、面向对象编程、异常处理等核心内容：
一、Python基础
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什么是Python？其设计特点有哪些？
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Python的主要功能是什么？
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Python支持哪些数据类型？（如数字、字符串、列表等）
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解释Python的动态类型特性
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什么是PEP 8？其作用是什么？
二、语法特性
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列表和元组的主要区别是什么？
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字典的
get方法如何使用？ -
什么是生成器？如何使用
yield关键字？ -
解释Python的切片操作
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什么是装饰器？如何定义和使用？
三、面向对象编程
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类和对象的基本概念
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继承和多态是如何实现的？
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什么是多态？Python中的多态示例
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属性装饰器
@property的作用 -
闭包是什么？Python中的闭包示例
四、异常处理
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try-except块中可能使用哪些语句？ -
如何自定义异常类？
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finally块的作用是什么？
五、模块与包
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如何导入模块？（如
import math） -
什么是包？如何创建和使用包？
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__init__.py文件的作用是什么？ -
如何使用
pip安装第三方库？
六、文件操作
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读取和写入文件的基本方法
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二进制文件操作与文本文件的区别
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with语句在文件操作中的优势
七、正则表达式
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基本正则表达式语法示例
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如何使用
re模块进行模式匹配？ -
正则表达式中的贪婪与非贪婪匹配
八、数据库操作
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什么是SQL？Python中如何连接数据库？
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使用
sqlite3模块进行数据库操作 -
ORM框架（如SQLAlchemy）的作用
九、网络编程
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基本的Socket编程概念
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使用
requests库进行HTTP请求 -
多线程与多进程的区别及适用场景
十、性能优化
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Python中的内存管理机制
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使用
cProfile进行性能分析 -
常见的性能瓶颈及优化策略
十一、设计模式
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单例模式、工厂模式等常见设计模式在Python中的应用
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适配器模式解决什么问题？示例代码
十二、测试与调试
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单元测试框架（如
unittest）的使用 -
调试工具（如
pdb）的基本用法 -
测试覆盖率工具（如
coverage.py）的作用
建议 ：面试时结合具体岗位需求准备，例如数据科学方向可增加numpy、pandas相关问题，Web开发方向则侧重Flask、Django等框架。练习时注意代码规范（PEP 8）和算法效率。