基础篇（二）
51. 字符串格式化方式
1. 使用 % 操作符
print("This is for %s" % "Python") print("This is for %s, and %s" %("Python", "You"))
output
This is for Python This is for Python, and You
2. str.format
在 Python3 中，引入了这个新的字符串格式化方法。
print("This is my {}".format("chat")) print("This is {name}, hope you can {do}".format(name="zhouluob", do="like"))
output
This is my chat This is zhouluob, hope you can like
3. f-strings
在 Python3-6 中，引入了这个新的字符串格式化方法。
name = "luobodazahui" print(f"hello {name}")
output
hello luobodazahui
一个复杂些的例子：
def mytest(name, age): return f"hello {name}, you are {age} years old!" people = mytest("luobo", 20) print(people)
output
hello luobo, you are 20 years old!
52. 将"hello world"转换为首字母大写"Hello World"(不使用 title 函数)
str1 = "hello world" print(str1.title()) " ".join(list(map(lambda x: x.capitalize(), str1.split(" "))))
output
Hello World 'Hello World'
53. 一行代码转换列表中的整数为字符串
如：[1, 2, 3] -> ["1", "2", "3"]
list1 = [1, 2, 3] list(map(lambda x: str(x), list1))
output
['1', '2', '3']
54. 合并两个元组到字典
如：("zhangfei", "guanyu")，(66, 80) -> {'zhangfei': 66, 'guanyu': 80}
a = ("zhangfei", "guanyu") b = (66, 80) dict(zip(a,b))
output
{'zhangfei': 66, 'guanyu': 80}
55. 给出如下代码的输出，并简单解释
例子1：
a = (1,2,3,[4,5,6,7],8) a[3] = 2
output
TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-59469d550eb0> in <module> 1 a = (1,2,3,[4,5,6,7],8) ----> 2 a[3] = 2 3 #a TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
例子2：
a = (1,2,3,[4,5,6,7],8) a[3][2] = 2 a
output
(1, 2, 3, [4, 5, 2, 7], 8)
从例子1的报错中也可以看出，tuple 是不可变类型，不能改变 tuple 里的元素，例子2中，list 是可变类型，改变其元素是允许的。
56. Python 中的反射
反射就是通过字符串的形式，导入模块；通过字符串的形式，去模块寻找指定函数，并执行。利用字符串的形式去对象（模块）中操作（查找/获取/删除/添加）成员，一种基于字符串的事件驱动！
简单理解就是用来判断某个字符串是什么，是变量还是方法
class NewClass(object): def __init__(self, name, male): self.name = name self.male = male def myname(self): print(f'My name is {self.name}') def mymale(self): print(f'I am a {self.male}') people = NewClass('luobo', 'boy') print(hasattr(people, 'name')) print(getattr(people, 'name')) setattr(people, 'male', 'girl') print(getattr(people, 'male'))
output
True luobo girl
getattr,hasattr,setattr,delattr 对模块的修改都在内存中进行，并不会影响文件中真实内容。
57. 实现一个简单的 API
使用 flask 构造 web 服务器
from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['POST']) def simple_api(): result = request.get_json() return result if __name__ == "__main__": app.run()
58. metaclass 元类
类与实例：
首先定义类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。
类与元类：
先定义元类， 根据 metaclass 创建出类，所以：先定义 metaclass，然后创建类。
class MyMetaclass(type): def __new__(cls, class_name, class_parents, class_attr): class_attr['print'] = "this is my metaclass's subclass %s" %class_name return type.__new__(cls, class_name, class_parents, class_attr) class MyNewclass(object, metaclass=MyMetaclass): pass myinstance = MyNewclass() myinstance.print
output
"this is my metaclass's subclass MyNewclass"
59. sort 和 sorted 的区别
sort() 是可变对象列表（list）的方法，无参数，无返回值，sort() 会改变可变对象.
dict1 = {'test1':1, 'test2':2} list1 = [2, 1, 3] print(list1.sort()) list1
output
None [1, 2, 3]
sorted() 是产生一个新的对象。sorted(L) 返回一个排序后的L，不改变原始的L。sorted() 适用于任何可迭代容器。
dict1 = {'test1':1, 'test2':2} list1 = [2, 1, 3] print(sorted(dict1)) print(sorted(list1))
output
['test1', 'test2'] [1, 2, 3]
60. Python 中的 GIL
GIL 是 Python 的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行 Python 程序的时候会占用 Python 解释器（加了一把锁即 GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
61. 产生8位随机密码
import random "".join(random.choice(string.printable[:-7]) for i in range(8))
output
'd5^NdNJp'
62. 输出原始字符
print('hello\nworld') print(b'hello\nworld') print(r'hello\nworld')
output
hello world b'hello\nworld' hello\nworld
63. 列表内，字典按照 value 大小排序
list1 = [{'name': 'guanyu', 'age':29}, {'name': 'zhangfei', 'age': 28}, {'name': 'liubei', 'age':31}] sorted(list1, key=lambda x:x['age'])
output
[{'name': 'zhangfei', 'age': 28}, {'name': 'guanyu', 'age': 29}, {'name': 'liubei', 'age': 31}]
64. 简述 any() 和 all() 方法
all 如果存在 0 Null False 返回 False，否则返回 True；
any 如果都是 0，None，False，Null 时，返回 True。
print(all([1, 2, 3, 0])) print(all([1, 2, 3])) print(any([1, 2, 3, 0])) print(any([0, None, False]))
output
False True True False
65. 反转整数
def reverse_int(x): if not isinstance(x, int): return False if -10 < x < 10: return x tmp = str(x) if tmp[0] != '-': tmp = tmp[::-1] return int(tmp) else: tmp = tmp[1:][::-1] x = int(tmp) return -x reverse_int(-23837)
output
-73832
首先判断是否是整数，再判断是否是一位数字，最后再判断是不是负数
66. 函数式编程
函数式编程是一种抽象程度很高的编程范式，纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量，因此，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，这种纯函数称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言，由于函数内部的变量状态不确定，同样的输入，可能得到不同的输出，因此，这种函数是有副作用的。由于 Python 允许使用变量，因此，Python 不是纯函数式编程语言。
函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！
函数作为返回值例子：
def sum(*args): def inner_sum(): tmp = 0 for i in args: tmp += i return tmp return inner_sum mysum = sum(2, 4, 6) print(type(mysum)) mysum()
output
<class 'function'> 12
67. 简述闭包
如果在一个内部函数里，对在外部作用域（但不是在全局作用域）的变量进行引用，那么内部函数就被认为是闭包(closure)。
附上函数作用域图片
闭包特点
1.必须有一个内嵌函数
2.内嵌函数必须引用外部函数中的变量
3.外部函数的返回值必须是内嵌函数
68. 简述装饰器
装饰器是一种特殊的闭包，就是在闭包的基础上传递了一个函数，然后覆盖原来函数的执行入口，以后调用这个函数的时候，就可以额外实现一些功能了。
一个打印 log 的例子：
import time def log(func): def inner_log(*args, **kw): print("Call: {}".format(func.__name__)) return func(*args, **kw) return inner_log @log def timer(): print(time.time()) timer()
output
Call: timer 1560171403.5128365
本质上，decorator就是一个返回函数的高阶函数
69. 协程的优点
子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制
没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显
不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁
70. 实现一个斐波那契数列
斐波那契数列:
又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(1)=1，F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*）
生成器法：
def fib(n): if n == 0: return False if not isinstance(n, int) or (abs(n) != n): # 判断是正整数 return False a, b = 0, 1 while n: a, b = b, a+b n -= 1 yield a [i for i in fib(10)]
output
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
递归法：
def fib(n): if n == 0: return False if not isinstance(n, int) or (abs(n) != n): return False if n <= 1: return n return fib(n-1)+ fib(n-2) [fib(i) for i in range(1, 11)]
output
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
71. 正则切分字符串
import re str1 = 'hello world:luobo dazahui' result = re.split(r":| ", str1) print(result)
output
['hello', 'world', 'luobo', 'dazahui']
72. yield 用法
yield 是用来生成迭代器的语法，在函数中，如果包含了 yield，那么这个函数就是一个迭代器。当代码执行至 yield 时，就会中断代码执行，直到程序调用 next() 函数时，才会在上次 yield 的地方继续执行
def foryield(): print("start test yield") while True: result = yield 5 print("result:", result) g = foryield() print(next(g)) print("*"*20) print(next(g))
output
start test yield 5 ******************** result: None 5
可以看到，第一个调用 next() 函数，程序只执行到了 "result = yield 5" 这里，同时由于 yield 中断了程序，所以 result 也没有被赋值，所以第二次执行 next() 时，result 是 None。
73. 冒泡排序
list1 = [2, 5, 8, 9, 3, 11] def paixu(data, reverse=False): if not reverse: for i in range(len(data) - 1): for j in range(len(data) - 1 - i): if data[j] > data[j+1]: data[j], data[j+1] = data[j+1], data[j] return data else: for i in range(len(data) - 1): for j in range(len(data) - 1 - i): if data[j] < data[j+1]: data[j], data[j+1] = data[j+1], data[j] return data print(paixu(list1, reverse=True))
output
[11, 9, 8, 5, 3, 2]
74. 快速排序
快排的思想：首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序，之后再递归排序两边的数据。
挑选基准值：从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）;
分割：重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（与基准值相等的数可以到任何一边）。在这个分割结束之后，对基准值的排序就已经完成;
递归排序子序列：递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序。
list1 = [8, 5, 1, 3, 2, 10, 11, 4, 12, 20] def partition(arr,low,high): i = ( low-1 ) # 最小元素索引 pivot = arr[high] for j in range(low , high): # 当前元素小于或等于 pivot if arr[j] <= pivot: i = i+1 arr[i],arr[j] = arr[j],arr[i] arr[i+1],arr[high] = arr[high],arr[i+1] return ( i+1 ) def quicksort(arr,low,high): if low < high: pi = partition(arr,low,high) quicksort(arr, low, pi-1) quicksort(arr, pi+1, high) quicksort(list1, 0, len(list1)-1) print(list1)
output
[1, 2, 3, 4, 5, 8, 10, 11, 12, 20]
一个更加简单的快排写法
def quick_sort(arr): if arr == []: return [] else: first = arr[0] left = quick_sort([l for l in arr[1:] if l < first]) right = quick_sort([r for r in arr[1:] if r >= first]) return left + [first] + right arr = [1, 4, 5, 2, 0, 8, 11, 6] result = quick_sort(arr) print(result)
output
[0, 1, 2, 4, 5, 6, 8, 11]
75. requests 简介
该库是发起 HTTP 请求的强大类库，调用简单，功能强大。
import requests url = "http://www.luobodazahui.top" response = requests.get(url) # 获得请求 response.encoding = "utf-8" # 改变其编码 html = response.text # 获得网页内容 binary__content = response.content # 获得二进制数据 raw = requests.get(url, stream=True) # 获得原始响应内容 headers = {'user-agent': 'my-test/0.1.1'} # 定制请求头 r = requests.get(url, headers=headers) cookies = {"cookie": "# your cookie"} # cookie的使用 r = requests.get(url, cookies=cookies)
76. 比较两个 json 数据是否相等
dict1 = {"zhangfei": 12, "guanyu": 13, "liubei": 18} dict2 = {"zhangfei": 12, "guanyu": 13, "liubei": 18} def compare_dict(dict1, dict2): issame = [] for k in dict1.keys(): if k in dict2: if dict1[k] == dict2[k]: issame.append(1) else: issame.append(2) else: issame.append(3) print(issame) sum_except = len(issame) sum_actually = sum(issame) if sum_except == sum_actually: print("this two dict are same!") return True else: print("this two dict are not same!") return False test = compare_dict(dict1, dict2)
output
[1, 1, 1] this two dict are same!
77. 读取键盘输入
input() 函数
def forinput(): input_text = input() print("your input text is: ", input_text) forinput()
output
hello your input text is: hello
78. enumerate
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
data1 = ['one', 'two', 'three', 'four'] for i, enu in enumerate(data1): print(i, enu)
output
0 one 1 two 2 three 3 four
79. pass 语句
pass 是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句。
def forpass(n): if n == 1: pass else: print('not 1') forpass(1)
80. 正则匹配邮箱
import re email_list= ["test01@163.com","test02@163.123", ".test03g@qq.com", "test04@gmail.com" ] for email in email_list: ret = re.match("[\w]{4,20}@(.*)\.com$",email) if ret: print("%s 是符合规定的邮件地址，匹配后结果是:%s" % (email,ret.group())) else: print("%s 不符合要求" % email)
output
test01@163.com 是符合规定的邮件地址，匹配后结果是:test01@163.com test02@163.123 不符合要求 .test03g@qq.com 不符合要求 test04@gmail.com 是符合规定的邮件地址，匹配后结果是:test04@gmail.com
81. 统计字符串中大写字母的数量
str2 = 'werrQWSDdiWuW' counter = 0 for i in str2: if i.isupper(): counter += 1 print(counter)
output
6
82. json 序列化时保留中文
普通序列化：
import json dict1 = {'name': '萝卜', 'age': 18} dict1_new = json.dumps(dict1) print(dict1_new)
output
{"name": "\u841d\u535c", "age": 18}
保留中文
import json dict1 = {'name': '萝卜', 'age': 18} dict1_new = json.dumps(dict1, ensure_ascii=False) print(dict1_new)
output
{"name": "萝卜", "age": 18}
83. 简述继承
一个类继承自另一个类，也可以说是一个孩子类/派生类/子类，继承自父类/基类/超类，同时获取所有的类成员（属性和方法）。
继承使我们可以重用代码，并且还可以更方便地创建和维护代码。
Python 支持以下类型的继承：
- 单继承- 一个子类类继承自单个基类
- 多重继承- 一个子类继承自多个基类
- 多级继承- 一个子类继承自一个基类，而基类继承自另一个基类
- 分层继承- 多个子类继承自同一个基类
- 混合继承- 两种或两种以上继承类型的组合
84. 什么是猴子补丁
猴子补丁是指在运行时动态修改类和模块。
猴子补丁主要有以下几个用处：
- 在运行时替换方法、属性等
- 在不修改第三方代码的情况下增加原来不支持的功能
- 在运行时为内存中的对象增加 patch 而不是在磁盘的源代码中增加
85. help() 函数和 dir() 函数
help() 函数返回帮助文档和参数说明:
help(dict)
output
Help on class dict in module builtins: class dict(object) | dict() -> new empty dictionary | dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's | (key, value) pairs | dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via: | d = {} | for k, v in iterable: | d[k] = v | dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs | in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2) ......
dir() 函数返回对象中的所有成员 (任何类型)
dir(dict)
output
['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', ......
86. 解释 Python 中的//，％和**运算符
// 运算符执行地板除法，返回结果的整数部分 (向下取整)
% 是取模符号，返回除法后的余数
** 符号表示取幂. a**b 返回 a 的 b 次方
print(5//3) print(5/3) print(5%3) print(5**3)
output
1 1.6666666666666667 2 125
87. 主动抛出异常
使用 raise
def test_raise(n): if not isinstance(n, int): raise Exception('not a int type') else: print('good') test_raise(8.9)
output
Exception Traceback (most recent call last) <ipython-input-262-b45324f5484e> in <module> 4 else: 5 print('good') ----> 6 test_raise(8.9) <ipython-input-262-b45324f5484e> in test_raise(n) 1 def test_raise(n): 2 if not isinstance(n, int): ----> 3 raise Exception('not a int type') 4 else: 5 print('good') Exception: not a int type
88. tuple 和 list 转换
tuple1 = (1, 2, 3, 4) list1 = list(tuple1) print(list1) tuple2 = tuple(list1) print(tuple2)
output
[1, 2, 3, 4] (1, 2, 3, 4)
89. 简述断言
Python 的断言就是检测一个条件，如果条件为真，它什么都不做；反之它触发一个带可选错误信息的 AssertionError。
def testassert(n): assert n == 2, "n is not 2" print('n is 2') testassert(1)
output
AssertionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-268-a9dfd6c79e73> in <module> 2 assert n == 2, "n is not 2" 3 print('n is 2') ----> 4 testassert(1) <ipython-input-268-a9dfd6c79e73> in testassert(n) 1 def testassert(n): ----> 2 assert n == 2, "n is not 2" 3 print('n is 2') 4 testassert(1) AssertionError: n is not 2
90. 什么是异步非阻塞
同步异步指的是调用者与被调用者之间的关系。
所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不会返回，一旦调用返回，就得到了返回值。
异步的概念和同步相对。调用在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果。当该异步功能完成后，被调用者可以通过状态、通知或回调来通知调用者。
阻塞非阻塞是线程或进程之间的关系。
阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起（如遇到io操作）。调用线程只有在得到结果之后才会返回。函数只有在得到结果之后才会将阻塞的线程激活。
非阻塞和阻塞的概念相对应，非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前也会立刻返回，同时该函数不会阻塞当前线程。
91. 什么是负索引
Python 中的序列是有索引的，它由正数和负数组成。正的数字使用'0'作为第一个索引，'1'作为第二个索引，以此类推。
负数的索引从'-1'开始，表示序列中的最后一个索引，' - 2'作为倒数第二个索引，依次类推。
92. 退出 Python 后，内存是否全部释放
不是的，那些具有对象循环引用或者全局命名空间引用的变量，在 Python 退出时往往不会被释放。
另外不会释放 C 库保留的部分内容。
93. Flask 和 Django 的异同
Flask 是 “microframework”，主要用来编写小型应用程序，不过随着 Python 的普及，很多大型程序也在使用 Flask。同时，在 Flask 中，我们必须使用外部库。
Django 适用于大型应用程序。它提供了灵活性，以及完整的程序框架和快速的项目生成方法。可以选择不同的数据库，URL结构，模板样式等。
94. 创建删除操作系统上的文件
import os f = open('test.txt', 'w') f.close() os.listdir() os.remove('test.txt')
95. 简述 logging 模块
logging 模块是 Python 内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等；相比 print，具备如下优点：
- 可以通过设置不同的日志等级，在 release 版本中只输出重要信息，而不必显示大量的调试信息；
- print 将所有信息都输出到标准输出中，严重影响开发者从标准输出中查看其它数据；logging 则可以由开发者决定将信息输出到什么地方，以及怎么输出。
简单配置：
import logging logging.debug("debug log") logging.info("info log") logging.warning("warning log") logging.error("error log") logging.critical("critica log")
output
WARNING:root:warning log ERROR:root:error log CRITICAL:root:critica log
默认情况下，只显示了大于等于WARNING级别的日志。logging.basicConfig()函数调整日志级别、输出格式等。
96. 统计字符串中单词出现次数
from collections import Counter str1 = "nihsasehndciswemeotpxc" print(Counter(str1))
output
Counter({'s': 3, 'e': 3, 'n': 2, 'i': 2, 'h': 2, 'c': 2, 'a': 1, 'd': 1, 'w': 1, 'm': 1, 'o': 1, 't': 1, 'p': 1, 'x': 1})
97. 正则 re.complie 的作用
re.compile 是将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用。
98. try except else finally 的意义
try..except..else 没有捕获到异常，执行 else 语句
try..except..finally 不管是否捕获到异常，都执行 finally 语句
100. 字符串中数字替换
使用 re 正则替换
import re str1 = '我是周萝卜，今年18岁' result = re.sub(r"\d+","20",str1) print(result)
output
我是周萝卜，今年20岁
