1.解释型语言和编译型语言区别：
计算机不能直接理解高级语言，需要把高级语言翻译成机器语言。翻译的方式有两种，一种是编译，一种是解释。
编译过后，会生成计算机能够直接运行的文件。
解释性语言虽然省略了编译，每次运行都需要重新解释一遍，所以运行效率更低。
2.面向对象和面向过程的区别
面向过程：是解决问题步骤性导向，一步一步解决问题。
优点：流程化使得编程任务明确，在开发前基本考虑了实现方式和最终结果。
缺点：需要深入思考，耗费精力，代码重用性低，扩展能力差，维护起来难度比较高。
面向对象：功能性为导向，根据不同的功能来实现不同的对象。
优点：结构清晰，程序便于模块化，结构化，抽象化，更符合人类思维方式。
封装性，将事务高度抽象，从而便于流程中的行为分析，便于操作和自省。
容易扩展，代码重用率高，科技城，可覆盖。
实现简单，可有效减少程序维护工作。
3.面向对象行间的考察点三个基本特征：封装、继承、多态。
封装：
继承：
super():
在重写父类方法时，若需要调用父类方法可用。
super(子类，self).方法名（）
多态：
作用：让具有不同功能的函数可以使用相同的函数名，这样可以用一个函数名调用不同内容的函数。
特点：
1.只关心实例方法是否同名，不关心是否属于同一类。
2.对象所属的类，继承关系可有可无。
3.可以增加代码的外部调用灵活度，让代码更加通用，兼容性比较强；
4.多态是调用方法的技巧，不会影响到类的内部设计。
装饰器
相当于一个嵌套函数，装饰器以函数为参数
case1
# 调用函数前打印函数名字
def log(func):
def wrapper(*args,**kw):
print('call %s'%func__name__)
return func(*args,**kw)
return wrapper
@log
def now():
print('hello,world')
# 相当于执行了log(now)
now()
>>>call now
hello,world
case2
#当装饰器中需要传入参数时：
def log(text):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('%s %s():' % (text, func.__name__))
return func(*args, **kw)
return wrapper
return decorator
@log('call')
def no():
print('hello,world.')
if __name__=='__main__':
no()
print(no.__name__) # 由于调用返回的为wraper,所以函数的名字为wraper@classmethod修饰符
classmethod修饰符对应的函数不需要实例化，不需要self参数，但第一个参数需要是表示自身类的cls参数，可以调用类的属性，类的方法，实例化对象等。
class A(object):
bar=1 #类属性
def func1(self):
print('')
@classmethod
def func2(cls):
print('func2')
print(cls.bar)
cls().func1()
A.func2() # 不需要实例化
@staticmethod
返回函数的静态方法。
该方法不强制要求传递参数。
class C(object):
@staticmethod
def f():
print('runoob')
C.f() # 可以不用实例化调用
C.().f() # 也可以实例化调用@proerty
作用：把方法变成属性的调用。
深拷贝、浅拷贝、等号赋值
深拷贝：新建一个对象，把原来的内存里的内容完全复制过来，改变复制对象，不会改变原内存的内容。
浅拷贝：两种情况
1.浅拷贝的值是不可变对象（数组、字符、元组）时，和等于复制一样，对象的id值和浅拷贝原来的值相同；
2.如果对象时可变：a.一个简单的没有嵌套的对象，复制前后相互之间不影响，
b.对象中有复杂子对象，如列表嵌套，如果改变原来的对象中复杂子对象的值，浅拷贝的值也会受影响，因为在浅拷贝时只复制了子对象的引用。
import copy x = [[1,2],[2,3],4] a = copy.copy(x) print(a is x) #False print(a[0] is x[0]) # True
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