15. 用正则过滤掉英文和数字
题目:字符串a = "not 404 found 张三 99 深圳"，每个词中间是空格
输出:"张三 深圳"
import re
a = "not 404 found 张三 99 深圳"
list = a.split(" ")
print(list) # ['not', '404', 'found', '张三', '99', '深圳']
res = re.findall('d+|[a-zA-Z]+', a)
for i in res:
list.remove(i)
new_str = " ".join(list)
print(res) # ['not', '404', 'found', '99']
print(new_str) # 张三 深圳
p:匹配小数
import re
a = "not 404 50.56 found 张三 99 深圳"
list = a.split(" ")
print(list) # ['not', '404', '50.56', 'found', '张三', '99', '深圳']
res = re.findall('d+.?d*|[a-zA-Z]+', a)
for i in res:
list.remove(i)
new_str = " ".join(list)
print(res) # ['not', '404', '50.56', 'found', '99']
print(new_str) # 张三 深圳
16. filter方法求出列表所有奇数并构造新列表
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，
返回由符合条件元素组成的新列表。该接收两个参数，第一个为函数，
第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，
最后将返回 True 的元素放到新列表
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def fn(a):
return a % 2 == 1
newlist = filter(fn, a)
newlist = [i for i in newlist]
print(newlist) # [1, 3, 5, 7, 9]
使用列表推导式:
res = [i for i in a if i%2==1]
print(res) # [1, 3, 5, 7, 9]
re.complie是将正则表达式编译成一个对象,加快速速,并重复使用
import re
a = "not 404 found 张三 99 深圳"
list = a.split(" ")
print(list)
exp = re.compile('d+|[a-zA-Z]+')
res = exp.findall(a)
for i in res:
list.remove(i)
new_str = " ".join(list)
print(res)
print(new_str)
17. 合并列表
extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中,区别去append整体添加
list1 = [1, 5, 7, 9]
list2 = [2, 2, 6, 8]
list1.extend(list2)
print(list1) # [1, 5, 7, 9, 2, 2, 6, 8]
list1.sort(reverse = False)
print(list1) # [1, 2, 2, 5, 6, 7, 8, 9]
18. 用python删除文件和用linux命令删除文件方法
Python: os.remove(文件名)
Linux: rm 文件名
19. 用时间戳记录error和warning等发生时间
题目:log日志中,我们需要用时间戳记录error,warning等的发生时间,请用datetime模块打印当前时间戳
import datetime
a = str(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) + ' 星期: ' + str(datetime.datetime.now().isoweekday())
print(a) # 当前时间
20. 数据库优化查询方法
21. 写一段自定义异常代码
自定义异常常用raise抛出异常
def fn():
try:
for i in range(5):
if i > 2:
raise Exception("数字大于2了")
except Exception as ret:
print(ret)
fn()
22. 将[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]展开
a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
x = [j for i in a for j in i]
print(x)
# 将列表转成numpy矩阵,通过numpy的flatten()方法,
import numpy as np
b = np.array(a).flatten().tolist()
print(b)
23. x="abc",y="def",z=["d","e","f"],分别求出x.join(y)和x.join(z)返回的结果
join()括号里面的是可迭代对象,x插入可迭代对象中间,形成字符串,结果一样
x = "abc"
y = "def"
z = ["d", "e", "f"]
m = x.join(y)
n = x.join(z)
print(m) # dabceabcf
print(n) # dabceabcf
24. 举例说明异常模块中try execpt else finally的相关意义
try:
num = 100
print(num)
except NameError as errorMsg:
print('产生错误了:%s' % errorMsg)
else:
print('没有捕获到异常,则执行该语句')
try:
num = 100
print(num)
except NameError as errorMsg:
print('产生错误了:%s' % errorMsg)
finally:
print('不管是否捕获到异常,都执行该句')
'''
100
没有捕获到异常,则执行该语句
100
不管是否捕获到异常,都执行该句
'''
25. 举例说明zip()函数用法
zip()函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。
zip()参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。
a = [1, 2]
b = [3, 4]
res = [i for i in zip(a, b)]
print(res)
a = (1, 2)
b = (3, 4)
res = [i for i in zip(a, b)]
print(res)
a = "ab"
b = "xyz"
res = [i for i in zip(a, b)]
print(res)
A = zip(("a", "b", "c", "d", "e",), (1, 2, 3, 4, 5))
A0 = dict(A)
print(A0)
'''
[(1, 3), (2, 4)]
[(1, 3), (2, 4)]
[('a', 'x'), ('b', 'y')]
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
'''
26. 提高Python运行效率的方法
1、使用生成器，因为可以节约大量内存
2、循环代码优化，避免过多重复代码的执行
3、核心模块用Cython PyPy等，提高效率
4、多进程、多线程、协程
5、多个if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序判断的次数，提高效率
27. 简述mysql和redis区别
redis:内存型非关系数据库,数据保存在内存中,速度快
mysql:关系型数据库,数据保存在磁盘中,检索的话,会有一定的IO操作,访问速度相对慢
28. 求三个方法打印结果
fn("one",1）直接将键值对传给字典；
fn("two",2)因为字典在内存中是可变数据类型，所以指向同一个地址，传了新的额参数后，会相当于给字典增加键值对
fn("three",3,{})因为传了一个新字典，所以不再是原先默认参数的字典
def fn(k, v, dic={}):
dic[k] = v
print(dic)
fn("one", 1)
fn("two", 2)
fn("three", 3, {})
'''
{'one': 1}
{'one': 1, 'two': 2}
{'three': 3}
'''