Python面试中容易混淆的语法，你被坑过没有？
大家好，我是一行
曾经一行接触过的一个leader，把python读成爬虫，但作为leader下属的我虽然满脸尴尬，但只能在心里默默纠正
后来发现很多新人小白都把Python读成爬虫，可能是因为python首字母和爬虫拼音首字母一样，就误以python的发音是爬虫
当然除此之外，python里还有很多名字相近的术语傻傻分不清楚
今天一行给大家分享几个日常面试交流中容易弄混的语法，让你交流技术的时候不再尴尬
1模块、包、库
大部分调包侠经常会把导个模块、导个包、导个库挂在嘴边，但是这些名词看起来一样，实际上还是有一定差别的
模块（module），简单来说就是一个py文件，自己写的代码太长了，在别的py文件里导入一个py文件，就是导入一个模块
包（package），就是模块写的太多了，放在一个文件夹里，就组成了一个包，但是包文件必须包含一个__init__.py文件，不然它仅仅就是一个文件夹
库，是其它编程语言的叫法，是包含模块和包的集合，所以库里可以有很多包和模块，一般是一个完整的python项目
当然，既然都是import，只要对方不清楚，随你怎么叫都可以
2迭代器与生成器
如果面试问你“迭代器和生成器的区别”，你来一句生成器是一句特殊的迭代器，那面试官肯定会慈祥的看着你等着你的下文
从what，why，how三个方面来介绍那岂不直接保送
首先迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。而且这个从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
其次迭代器有两个方法分别是iter()和next() ，具体你把下面这三段代码跑一遍就理解了
>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x, end=" ")
执行结果：1 2 3 4
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it, end=" "))
except StopIteration:
sys.exit()
执行结果：1 2 3 4
生成器是使用了 yield 的函数
所以生成器跟普通函数不同的是，它是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
所以生成器虽然外观像一个函数，yield代替了return，返回的是像列表一样可以被便利迭代器
这个生成器可以使用斐波那契数列来理解最容易不过
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
3多线程、多进程
而且这些面试官最喜欢问的就是长得相近又差一两个字的术语差别，其次问的最多就是多进程和多线程
进程:
what: 进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位，多个进程之间相互独立
why: 多进程稳定性好，因为如果一个进程崩溃，不会影响其他进程，但是多进程消耗资源大，开启的进程数量有限制
线程:
what: 线程是CPU进行资源分配和调度的基本单位，也是进程的一部分，是比进程更小的能独立运行的基本单位，进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源
why: 多线程在IO操作密集下运行效率高，缺点是如果一个线程崩溃，那都会造成进程的崩溃
HOW:
IO密集的用多线程，在用户输入sleep时候，可以切换到其他线程执行，减少等 待的时间
CPU密集的用多进程，因为假如IO操作少，用多线程会因为线程共享一个全局解释器锁而霸占GIL，而其他线程没有GIL，就不能充分利用多核CPU的优势，造成1核有难，9核围观的局面～
4最后
当然，除了这几点以外，还有很多其它容易混淆的Python语法不能一一列举
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