python 50题

作者: 测试有话说 | 来源:发表于2021-04-01 13:26 被阅读0次

▍1、什么是Python？为什么它会如此流行？

Python是一种解释的、高级的、通用的编程语言。

Python的设计理念是通过使用必要的空格与空行，增强代码的可读性。

它之所以受欢迎，就是因为它具有简单易用的语法。

▍2、为什么Python执行速度慢，我们如何改进它？

Python代码执行缓慢的原因，是因为它是一种解释型语言。它的代码在运行时进行解释，而不是编译为本地语言。

为了提高Python代码的速度，我们可以使用CPython、Numba，或者我们也可以对代码进行一些修改。

1. 减少内存占用。

2. 使用内置函数和库。

3. 将计算移到循环外。

4. 保持小的代码库。

5. 避免不必要的循环

▍3、Python有什么特点？

1. 易于编码

2. 免费和开源语言

3. 高级语言

4. 易于调试

5. OOPS支持

6. 大量的标准库和第三方模块

7. 可扩展性(我们可以用C或C++编写Python代码)

8. 用户友好的数据结构

▍4、Python有哪些应用？

1. Web开发

2. 桌面GUI开发

3. 人工智能和机器学习

4. 软件开发

5. 业务应用程序开发

6. 基于控制台的应用程序

7. 软件测试

8. Web自动化

9. 基于音频或视频的应用程序

10. 图像处理应用程序

▍5、Python的局限性？

1. 速度

2. 移动开发

3. 内存消耗(与其他语言相比非常高)

4. 两个版本的不兼容(2，3)

5. 运行错误(需要更多测试，并且错误仅在运行时显示)

6. 简单性

▍6、Python代码是如何执行的？

首先，解释器读取Python代码并检查是否有语法或格式错误。

如果发现错误，则暂停执行。如果没有发现错误，则解释器会将Python代码转换为等效形式或字节代码。

然后将字节码发送到Python虚拟机(PVM)，这里Python代码将被执行，如果发现任何错误，则暂停执行，否则结果将显示在输出窗口中。

image.gif

▍7、如何在Python中管理内存？

Python内存由Python的私有headspace管理。

所有的Python对象和数据结构都位于一个私有堆中。私用堆的分配由Python内存管理器负责。

Python还内置了一个的垃圾收集器，可以回收未使用的内存并释放内存，使其可用于headspace。

▍8、解释Python的内置数据结构？

Python中主要有四种类型的数据结构。

列表：列表是从整数到字符串甚至另一个列表的异构数据项的集合。列表是可变的。列表完成了其他语言中大多数集合数据结构的工作。列表在[ ]方括号中定义。

例如：a = [1,2,3,4]

集合：集合是唯一元素的无序集合。集合运算如联合|，交集&和差异，可以应用于集合。{}用于表示一个集合。

例如：a = {1,2,3,4}

元组：Python元组的工作方式与Python列表完全相同，只是它们是不可变的。()用于定义元组。

例如：a =（1,2,3,4）

字典：字典是键值对的集合。它类似于其他语言中的hash map。在字典里，键是唯一且不可变的对象。

例如：a = {'number'：[1,2,3,4]}

▍9、解释//、％、* *运算符？

//(Floor Division)-这是一个除法运算符，它返回除法的整数部分。

例如：5 // 2 = 2

％(模数)-返回除法的余数。

例如：5 ％ 2 = 1

**(幂)-它对运算符执行指数计算。a ** b表示a的b次方。

例如：5 ** 2 = 25、5 ** 3 = 125

▍10、Python中的单引号和双引号有什么区别？

在Python中使用单引号(' ')或双引号(" ")是没有区别的，都可以用来表示一个字符串。

这两种通用的表达方式，除了可以简化程序员的开发，避免出错之外，还有一种好处，就是可以减少转义字符的使用，使程序看起来更简洁，更清晰。

▍11、Python中append，insert和extend的区别?

append：在列表末尾添加新元素。

insert：在列表的特定位置添加元素。

extend：通过添加新列表来扩展列表。

numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.append(6)
print(numbers)

[1,2,3,4,5,6]

insert(position,value)

numbers.insert(2,7)
print(numbers)

[1,2,7,3,4,5,6]

numbers.extend([7,8,9])
print(numbers)

[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9]

numbers.append([4,5])

[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9,[4,5]]

</pre>

▍12、break、continue、pass是什么？

break：在满足条件时，它将导致程序退出循环。

continue：将返回到循环的开头，它使程序在当前循环迭代中的跳过所有剩余语句。

pass：使程序传递所有剩余语句而不执行。

▍13、区分Python中的remove，del和pop？

remove：将删除列表中的第一个匹配值，它以值作为参数。

del：使用索引删除元素，它不返回任何值。

pop：将删除列表中顶部的元素，并返回列表的顶部元素。

<pre style="color: inherit; line-height: inherit; font-size: inherit;">numbers = [1,2,3,4,5]
numbers.remove(5)

[1,2,3,4]

del numbers[0]

[2,3,4]

numbers.pop()

4</pre>

▍14、什么是switch语句。如何在Python中创建switch语句？

switch语句是实现多分支选择功能，根据列表值测试变量。switch语句中的每个值都被称为一个case。在Python中，没有内置switch函数，但是我们可以创建一个自定义的switch语句。

switcher = {
1: "January",
2: "February",
3: "March",
4: "April",
5: "May",
6: "June",
7: "July",
8: "August",
9: "September",
10: "October",
11: "November",
12: "December"
}
month = int(input())
print(switcher.get(month))

3
march

</pre>

▍15、举例说明Python中的range函数?

range：range函数返回从起点到终点的一系列序列。

range(start, end, step)，第三个参数是用于定义范围内的步数。

<pre style="color: inherit; line-height: inherit; font-size: inherit;"># number
for i in range(5):
print(i)

0,1,2,3,4

(start, end)

for i in range(1, 5):
print(i)

1,2,3,4

(start, end, step)

for i in range(0, 5, 2):
print(i)

0,2,4</pre>

▍16、==和is的区别是？

==比较两个对象或值的相等性。

is运算符用于检查两个对象是否属于同一内存对象。

lst1 = [1,2,3]
lst2 = [1,2,3]

lst1 == lst2

True

lst1 is lst2

False

</pre>

▍17、如何更改列表的数据类型？

要将列表的数据类型进行更改，可以使用tuple()或者set()。

lst = [1,2,3,4,2]

更改为集合

set(lst) ## {1,2,3,4}

更改为元组

tuple(lst) ## (1,2,3,4,2)

</pre>

▍18、Python中注释代码的方法有哪些？

在Python中，我们可以通过下面两种方式进行注释。

1. 三引号'''，用于多行注释。

2. 单井号#，用于单行注释。

▍19、!=和is not运算符的区别？

!=如果两个变量或对象的值不相等，则返回true。

is not是用来检查两个对象是否属于同一内存对象。

<pre style="color: inherit; line-height: inherit; font-size: inherit;">lst1 = [1,2,3,4]
lst2 = [1,2,3,4]

lst1 != lst2

False

lst1 is not lst2

True
</pre>

▍20、Python是否有main函数？

是的，它有的。只要我们运行Python脚本，它就会自动执行。

▍21、什么是lambda函数？

Lambda函数是不带名称的单行函数，可以具有n个参数，但只能有一个表达式。也称为匿名函数。

a = lambda x, y：x + y
print(a(5, 6))

11

</pre>

▍22、iterables和iterators之间的区别？

iterable：可迭代是一个对象，可以对其进行迭代。在可迭代的情况下，整个数据一次存储在内存中。

iterators：迭代器是用来在对象上迭代的对象。它只在被调用时被初始化或存储在内存中。迭代器使用next从对象中取出元素。

List is an iterable

lst = [1,2,3,4,5]
for i in lst:
print(i)

iterator

lst1 = iter(lst)
next(lst1)

1
next(lst1)
2
for i in lst1:
print(i)
3,4,5

</pre>

▍23、Python中的Map Function是什么？

map函数在对可迭代对象的每一项应用特定函数后，会返回map对象。

▍24、解释Python中的Filter？

过滤器函数，根据某些条件从可迭代对象中筛选值。

iterable

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def even(num):
if num%2==0:
return num

filter all even numbers

list(filter(even,lst))

[2, 4, 6, 8, 10]

</pre>

▍25、解释Python中reduce函数的用法？

reduce()函数接受一个函数和一个序列，并在计算后返回数值。

from functools import reduce

a = lambda x,y:x+y
print(reduce(a,[1,2,3,4]))

10

</pre>

▍26、什么是pickling和unpickling？

pickling是将Python对象(甚至是Python代码)，转换为字符串的过程。

unpickling是将字符串，转换为原来对象的逆过程。

▍27、解释args和*kwargs？

*args，是当我们不确定要传递给函数参数的数量时使用的。

<pre style="color: inherit; line-height: inherit; font-size: inherit;">def add（* num）：
sum = 0
for val in num：
sum = val + sum
print（sum）

add（4,5）
add（7,4,6）
add（10,34,23）

9
17
67
</pre>

**kwargs，是当我们想将字典作为参数传递给函数时使用的。

def intro(**data):
print("\nData type of argument:",type(data))
for key, value in data.items():
print("{} is {}".format(key,value))

intro(name="alex",Age=22, Phone=1234567890)
intro(name="louis",Email="a@gmail.com",Country="Wakanda", Age=25)

Data type of argument: <class 'dict'>
name is alex
Age is 22
Phone is 1234567890

Data type of argument: <class 'dict'>
name is louis
Email is a@gmail.com
Country is Wakanda
Age is 25

</pre>

▍28、解释re模块的split()、sub()、subn()方法？

split()：只要模式匹配，此方法就会拆分字符串。

sub()：此方法用于将字符串中的某些模式替换为其他字符串或序列。

subn()：和sub()很相似，不同之处在于它返回一个元组，将总替换计数和新字符串作为输出。

<pre style="color: inherit; line-height: inherit; font-size: inherit;">import re
string = "There are two ball in the basket 101"

re.split("\W+",string)

['There', 'are', 'two', 'ball', 'in', 'the', 'basket', '101']

re.sub("[^A-Za-z]"," ",string)

'There are two ball in the basket'

re.subn("[^A-Za-z]"," ",string)

('There are two ball in the basket', 10)
</pre>

▍29、Python中的生成器是什么？

生成器(generator)的定义与普通函数类似，生成器使用yield关键字生成值。

如果一个函数包含yield关键字，那么该函数将自动成为一个生成器。

A program to demonstrate the use of generator object with next() A generator function

def Fun():
yield 1
yield 2
yield 3

x is a generator object

x = Fun()
print(next(x))

1
print(next(x))

</pre>

▍30、如何使用索引来反转Python中的字符串?

string = 'hello'

string[::-1]

'olleh'

</pre>

▍31、类和对象有什么区别？

类(Class)被视为对象的蓝图。类中的第一行字符串称为doc字符串，包含该类的简短描述。

在Python中，使用class关键字可以创建了一个类。一个类包含变量和成员组合，称为类成员。

对象(Object)是真实存在的实体。在Python中为类创建一个对象，我们可以使用obj = CLASS_NAME()

例如：obj = num()

使用类的对象，我们可以访问类的所有成员，并对其进行操作。

class Person:
""" This is a Person Class"""
# varable
age = 10
def greets(self):
print('Hello')

object

obj = Person()
print(obj.greet)

Hello

</pre>

▍32、你对Python类中的self有什么了解？

self表示类的实例。

通过使用self关键字，我们可以在Python中访问类的属性和方法。

注意，在类的函数当中，必须使用self，因为类中没有用于声明变量的显式语法。

▍33、init在Python中有什么用？

“init”是Python类中的保留方法。

它被称为构造函数，每当执行代码时都会自动调用它，它主要用于初始化类的所有变量。

▍34、解释一下Python中的继承？

继承(inheritance)允许一个类获取另一个类的所有成员和属性。继承提供代码可重用性，可以更轻松地创建和维护应用程序。

被继承的类称为超类，而继承的类称为派生类/子类。

▍35、Python中OOPS是什么？

面向对象编程，抽象(Abstraction)、封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)、多态(Polymorphism)

▍36、什么是抽象？

抽象(Abstraction)是将一个对象的本质或必要特征向外界展示，并隐藏所有其他无关信息的过程。

▍37、什么是封装？

封装(Encapsulation)意味着将数据和成员函数包装在一起成为一个单元。

它还实现了数据隐藏的概念。

▍38、什么是多态？

多态(Polymorphism)的意思是「许多形式」。

子类可以定义自己的独特行为，并且仍然共享其父类/基类的相同功能或行为。

▍39、什么是Python中的猴子补丁？

猴子补丁(monkey patching)，是指在运行时动态修改类或模块。

from SomeOtherProduct.SomeModule import SomeClass

def speak(self):
return "Hello!"

SomeClass.speak = speak

</pre>

▍40、Python支持多重继承吗？

Python可以支持多重继承。多重继承意味着，一个类可以从多个父类派生。

▍41、Python中使用的zip函数是什么？

zip函数获取可迭代对象，将它们聚合到一个元组中，然后返回结果。

zip()函数的语法是zip(*iterables)

numbers = [1, 2, 3]
string = ['one', 'two', 'three']
result = zip(numbers,string)

print(set(result))

{(3, 'three'), (2, 'two'), (1, 'one')}

</pre>

▍42、解释Python中map()函数？

map()函数将给定函数应用于可迭代对象(列表、元组等)，然后返回结果(map对象)。

我们还可以在map()函数中，同时传递多个可迭代对象。

numbers = (1, 2, 3, 4)
result = map(lambda x: x + x, numbers)

print(list(result))

</pre>

▍43、Python中的装饰器是什么？

装饰器(Decorator)是Python中一个有趣的功能。

它用于向现有代码添加功能。这也称为元编程，因为程序的一部分在编译时会尝试修改程序的另一部分。

def addition(func):
def inner(a,b):
print("numbers are",a,"and",b)
return func(a,b)
return inner

@addition
def add(a,b):
print(a+b)

add(5,6)

numbers are 5 and 6
sum: 11

</pre>

▍44、编写程序，查找文本文件中最长的单词

def longest_word(filename):
with open(filename, 'r') as infile:
words = infile.read().split()
max_len = len(max(words, key=len))
return [word for word in words if len(word) == max_len]

print(longest_word('test.txt'))

['comprehensions']

</pre>

▍45、编写程序，检查序列是否为回文

a = input("Enter The sequence")
ispalindrome = a == a[::-1]

ispalindrome

True

</pre>

▍46、编写程序，打印斐波那契数列的前十项

fibo = [0,1]
[fibo.append(fibo[-2]+fibo[-1]) for i in range(8)]

fibo

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

</pre>

▍47、编写程序，计算文件中单词的出现频率

from collections import Counter

def word_count(fname):
with open(fname) as f:
return Counter(f.read().split())

print(word_count("test.txt"))

</pre>

▍48、编写程序，输出给定序列中的所有质数

lower = int(input("Enter the lower range:"))
upper = int(input("Enter the upper range:"))
list(filter(lambda x:all(x % y != 0 for y in range(2, x)), range(lower, upper)))

Enter the lower range:10
Enter the upper range:50
[11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]

</pre>

▍49、编写程序，检查数字是否为Armstrong

图片

将每个数字依次分离，并累加其立方(位数)。

最后，如果发现总和等于原始数，则称为阿姆斯特朗数(Armstrong)。

num = int(input("Enter the number:\n"))
order = len(str(num))

sum = 0
temp = num

while temp > 0:
digit = temp % 10
sum += digit ** order
temp //= 10

if num == sum:
print(num,"is an Armstrong number")
else:
print(num,"is not an Armstrong number")

</pre>

▍50、用一行Python代码，从给定列表中取出所有的偶数和奇数

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
odd, even = [el for el in a if el % 2==1], [el for el in a if el % 2==0]

print(odd,even)

([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])

</pre>

python 50题

insert(position,value)

(start, end)

(start, end, step)

更改为集合

更改为元组

List is an iterable

iterator

iterable

filter all even numbers

list(filter(even,lst))

re.split("\W+",string)

re.sub("[^A-Za-z]"," ",string)

re.subn("[^A-Za-z]"," ",string)

A program to demonstrate the use of generator object with next() A generator function

x is a generator object

object

print(set(result))

add(5,6)

print(longest_word('test.txt'))

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