Python

GIL 是 CPython 解释器的全局互斥锁，保证同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，简化了内存管理与 C 扩展的安全。后果是 CPU 密集多线程无法利用多核，四个线程算四个任务不会变快；但 IO 阻塞时会释放锁，因此 IO 密集多线程仍有效。绕过方案：CPU 密集用 multiprocessing 多进程或 C 扩展、numpy 等释放 GIL 的库；IO 密集用 asyncio 或线程池；解释器层面已有 per-interpreter GIL 与 free-threaded 实验方向。Python 3.12 后官方在推进移除 GIL 的可选构建，面试提到这一趋势能加分。要点是把「多线程为何还在用」「GIL 释放时机」「选型矩阵」讲成体系。

装饰器本质是接收函数并返回新函数的高阶函数，@ 语法等价于 func 等于 deco(func)，在定义时立即执行包装，利用闭包捕获原函数与参数。编写要点：用 functools.wraps 拷贝元信息，否则被包装函数的名字与文档丢失；支持任意签名用 *args 与 **kwargs 透传。带参数的装饰器是三层结构，最外层收参数并返回真正的装饰器，如 def repeat(times) 返回 deco，deco 返回 wrapper。类装饰器与 functools.wraps、装饰类、装饰器堆叠顺序（自下而上包装、自上而下执行）也是常见追问。典型应用有计时、缓存（lru_cache）、重试、权限校验与路由注册，能现场手写一个计时装饰器并解释闭包变量查找规则即为过关。

迭代器协议由 __iter__ 与 __next__ 两个方法定义，Iterable 表示可迭代对象（实现了 __iter__），对它调用 iter() 得到迭代器，for 循环等价于不断 next() 直到 StopIteration。生成器是创建迭代器的便捷方式：函数体含 yield 即为生成器函数，调用返回生成器对象，它自动实现了迭代器协议，在 yield 处暂停并保存栈帧状态，惰性求值、内存占用恒定。生成器表达式与 map、filter 同属惰性管道。进阶特性包括 send 向生成器注入值、yield from 委托子生成器，这是协程的历史前身。工程价值：处理大文件逐行流式读取、无限序列、分页拉取拼接，避免一次性载入内存。答题时说明 for 的机制、yield 暂停恢复原理与一个流式处理例子即可。

不可变类型（int、float、str、tuple、frozenset）一旦创建值不可改，任何修改都生成新对象，因此可哈希、可作字典键、函数传参安全；可变类型（list、dict、set）原地修改，作为默认参数会被多次调用共享，产生经典 bug，应默认用 None 哨兵。赋值只复制引用，b 是 a 后两者同指一个对象。浅拷贝（copy 或切片、工厂函数）新建顶层容器但元素仍是引用，嵌套可变对象仍共享；深拷贝 deepcopy 递归复制整棵对象图并用 memo 处理循环引用。判别用 is 与 id。面试常考默认参数陷阱与列表乘法初始化二维数组的坑（rows 共享同一内层列表），能讲清共享层级即满分。

CPython 以引用计数为主：每个对象记录引用数，归零立即回收，优点是即时、开销分散；缺点是无法处理循环引用且维护计数有成本。因此补充了分代垃圾收集器，专找循环引用：对象按存活时间分为 0、1、2 三代，新对象在第 0 代，回收采用标记清除思路遍历对象图，存活对象晋升老代，老代回收频率低，整体摊销开销。gc 模块可开关与调阈值，弱引用 weakref 可观察对象生命周期而不增加计数。另有关键优化：小整数缓存与字符串驻留，-5 到 256 的整数全局共享；内存池按大小分级管理减少系统调用。容器只存引用不存对象本体，del 只是删引用。把主副机制与三代的动机讲全即是好答案。