Python基础篇(一)

1. 为什么学习 Python

Python 语言简单易懂，上手容易，随着 AI 风潮，越来越火。

2. 解释型和编译型语言的区别

编译型语言：把做好的源程序全部编译成二进制的可运行程序。然后，可直接运行这个程序。如：C，C++

解释型语言：把做好的源程序翻译一句，然后执行一句，直至结束！如：Python，
（Java 有些特殊，java程序也需要编译，但是没有直接编译称为机器语言，而是编译称为字节码，然后用解释方式执行字节码。）

3. 简述下 Python 中的字符串、列表、元组和字典

字符串（str）：字符串是用引号括起来的任意文本，是编程语言中最常用的数据类型。

列表（list）：列表是有序的集合，可以向其中添加或删除元素。

元组（tuple）：元组也是有序集合，但是是无法修改的。即元组是不可变的。

字典（dict）：字典是无序的集合，是由 key-value 组成的。

集合（set）：是一组 key 的集合，每个元素都是唯一，不重复且无序的。

4. 简述上述数据类型的常用方法

字符串

1. 切片

   mystr='luobodazahui'mystr[1:3]
   

   output

   'uo'
   

2. format

   mystr2 = "welcome to luobodazahui, dear {name}"
   mystr2.format(name="baby")
   

   output

   'welcome to luobodazahui, dear baby'
   

3. join

   可以用来连接字符串，将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串。

   mylist = ['luo', 'bo', 'da', 'za', 'hui']
   mystr3 = '-'.join(mylist)
   print(mystr3)
   

   outout

   'luo-bo-da-za-hui'
   

4. replace

   String.replace(old,new,count) 将字符串中的 old 字符替换为 New 字符，count 为替换的个数

   mystr4 = 'luobodazahui-haha'
   print(mystr4.replace('haha', 'good'))
   

   output

   luobodazahui-good
   

5. split

   切割字符串,得到一个列表。

   mystr5 = 'luobo,dazahui good'
   # 以空格分割
   print(mystr5.split())
   # 以h分割
   print(mystr5.split('h'))
   # 以逗号分割
   print(mystr5.split(','))
   

   output

   ['luobo,dazahui', 'good']
   ['luobo,daza', 'ui good']
   ['luobo', 'dazahui good']
   

列表

1. 切片

   同字符串

2. append 和 extend

   向列表中国添加元素

   mylist1 = [1, 2]
   mylist2 = [3, 4]
   mylist3 = [1, 2]
   mylist1.append(mylist2)
   print(mylist1)
   mylist3.extend(mylist2)
   print(mylist3)
   

   outout

   [1, 2, [3, 4]]
   [1, 2, 3, 4]
   

3. 删除元素

   del：根据下标进行删除

   pop：删除最后一个元素

   remove：根据元素的值进行删除

   mylist4 = ['a', 'b', 'c', 'd']
   del mylist4[0]
   print(mylist4)
   mylist4.pop()
   print(mylist4)
   mylist4.remove('c')
   print(mylist4)
   

   output

   ['b', 'c', 'd']
   ['b', 'c']
   ['b']
   

4. 元素排序

   sort：是将list按特定顺序重新排列，默认为由小到大，参数 reverse=True 可改为倒序，由大到小。

   reverse：是将list逆置。

   mylist5 = [1, 5, 2, 3, 4]
   mylist5.sort()
   print(mylist5)
   mylist5.reverse()
   print(mylist5)
   

   output

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

字典

1. 清空字典

   dict.clear()

   dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
   dict1.clear()
   print(dict1)
   

   output

   {}
   

2. 指定删除

   使用 pop 方法来指定删除字典中的某一项

   dict1 = {'key1':1, 'key2':2}
   d1 = dict1.pop('key1')
   print(d1)
   print(dict1)
   

   output

   1
   {'key2': 2}
   

3. 遍历字典

   dict2 = {'key1':1, 'key2':2}
   mykey = [key for key in dict2]
   print(mykey)
   myvalue = [value for value in dict2.values()]
   print(myvalue)
   key_value = [(k, v) for k, v in dict2.items() ]
   print(key_value)
   

   output

   ['key1', 'key2']
   [1, 2]
   [('key1', 1), ('key2', 2)]
   

4. fromkeys

   用于创建一个新字典，以序列中元素做字典的键，value 为字典所有键对应的初始值

   keys = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun']
   dict.fromkeys(keys, 0)
   

   output

   {'zhangfei': 0, 'guanyu': 0, 'liubei': 0, 'zhaoyun': 0}
   

5. 简述 Python 中的字符串编码

计算机在最初的设计中，采用了8个比特（bit）作为一个字节（byte）的方式。一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。
最早，计算机只有 ASCII 编码，即只包含大小写英文字母、数字和一些符号，这些对于其他语言，如中文，日文显然是不够用的。后来又发明了Unicode，Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。UTF-8 是隶属于 Unicode 的可变长的编码方式。
在 Python 中，以 Unicode 方式编码的字符串，可以使用 encode() 方法来编码成指定的 bytes，也可以通过 decode() 方法来把 bytes 编码成字符串。

encode

"中文".encode('utf-8')

output

b'xe4xb8xadxe6x96x87'

decode

b'xe4xb8xadxe6x96x87'.decode('utf-8')

output

'中文'

6. 一行代码实现数值交换

a = 1
b = 2
a, b = b, a
print(a, b)

output

2 1

7. is和==的区别

先来看个例子

c = d = [1,2]
e = [1,2]
print(c is d)
print(c == d)
print(c is e)
print(c == e)

output

True
True
False
True

== 是比较操作符，只是判断对象的值（value）是否一致，而 is 则判断的是对象之间的身份（内存地址）是否一致。对象的身份，可以通过 id() 方法来查看。

id(c)
id(d)
id(e)

output

188748080
188748080
388558288

可以看出，只有 id 一致时，is 比较才会返回 True，而当 value 一致时，== 比较就会返回 True

8. Python 函数中的参数类型

位置参数，默认参数，可变参数，关键字参数

9. *arg和**kwarg作用

允许我们在调用函数的时候传入多个实参

def test(*arg, **kwarg):    
    if arg:        
        print("arg:", arg)    
	if kwarg:
		print("kearg:", kwarg)
test('ni', 'hao', key='world')

output

arg: ('ni', 'hao')
kearg: {'key': 'world'}

可以看出：

*arg会把位置参数转化为tuple

**kwarg会把关键字参数转化为dict

10. 一行代码实现1-100之和

sum(range(1, 101))

11. 获取当前时间

import time
import datetime
print(datetime.datetime.now())
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

output

12019-06-07 18:12:11.1653302
2019-06-07 18:12:11

12. PEP8 规范

简单列举10条：

• 尽量以免单独使用小写字母'l'，大写字母'O'，以及大写字母'I'等容易混淆的字母。
• 函数命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。
• 常量命名使用全部大写的方式，可以使用下划线。
• 使用 has 或 is 前缀命名布尔元素，如: is_connect = True; has_member = False
• 不要在行尾加分号, 也不要用分号将两条命令放在同一行。
• 不要使用反斜杠连接行。
• 顶级定义之间空2行, 方法定义之间空1行，顶级定义之间空两行。
• 如果一个类不继承自其它类, 就显式的从 object 继承。
• 内部使用的类、方法或变量前，需加前缀'_'表明此为内部使用的。
• 要用断言来实现静态类型检测。

13. Python 的深浅拷贝

浅拷贝

import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list2 = copy.copy(list1)
list2.append('a')
list2[3].append('a')
print(list1)
print(list2)

output

[1, 2, 3, [1, 2, 'a']]
[1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']

能够看出，浅拷贝只成功”独立“拷贝了列表的外层，而列表的内层列表，还是共享的

深拷贝

import copy
list1 = [1, 2, 3, [1, 2]]
list3 = copy.deepcopy(list1)
list3.append('a')
list3[3].append('a')
print(list1)
print(list3)

output

[1, 2, 3, [1, 2]]
[1, 2, 3, [1, 2, 'a'], 'a']

深拷贝使得两个列表完全独立开来，每一个列表的操作，都不会影响到另一个。

14. 查看下面代码的输出

def num():    
	return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(1) for m in num()])

output

[3, 3, 3, 3]

通过运行结果，可以看出 i 的取值为3，很神奇

15. 可变类型与不可变类型

可变数据类型：list、dict、set

不可变数据类型：int/float、str、tuple

16. 打印九九乘法表

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print("%s*%s=%s " %(i, j, i*j), end="")
    print()

output

1*1=1 
2*1=2 2*2=4 
3*1=3 3*2=6 3*3=9 
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16 
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25 
6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36 
7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 
8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 
9*1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81 

print 函数，默认是会换行的，其有一个默认参数 end，如果像例子中，我们把 end 参数显示的置为""，那么 print 函数执行完后，就不会换行了，这样就达到了九九乘法表的效果了。

17. filter、map、reduce 的作用

filter 函数用于过滤序列，它接收一个函数和一个序列，把函数作用在序列的每个元素上，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
list(filter(lambda x: x%2 == 1, mylist))

output

[1, 3, 5, 7, 9]

保留奇数列表

map 函数传入一个函数和一个序列，并把函数作用到序列的每个元素上，返回一个可迭代对象

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
list(map(lambda x: x*2, mylist))

output

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

reduce 函数用于递归计算，同样需要传入一个函数和一个序列，并把函数和序列元素的计算结果与下一个元素进行计算。

from functools import reduce
reduce(lambda x, y: x+y, range(101))

output

15050

可以看出，上面的三个函数与匿名函数相结合使用，可以写出强大简洁的代码。

18. re 的 match 和 search 区别

match()函数只检测要匹配的字符是不是在 string 的开始位置匹配，search()会扫描整个 string 查找匹配

19. 面向对象中new__ 和__init 区别

new是在实例创建之前被调用的，因为它的任务就是创建实例然后返回该实例对象，是个静态方法。

init是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值，通常用在初始化一个类实例的时候。是一个实例方法。

1、new至少要有一个参数 cls，代表当前类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动识别。

2、new__必须要有返回值，返回实例化出来的实例，这点在自己实现*new*时要特别注意，可以 return 父类（通过 super(当前类名, cls)）*new*出来的实例，或者直接是 object 的__new出来的实例。

3、init__有一个参数 self，就是这个*new*返回的实例，*init*在*new*的基础上可以完成一些其它初始化的动作，__init不需要返回值。

4、如果new__创建的是当前类的实例，会自动调用*init*函数，通过 return 语句里面调用的*new*函数的第一个参数是 cls 来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，；那么实际创建返回的就是其他类的实例，其实就不会调用当前类的*init*函数，也不会调用其他类的__init函数。

20. 三元运算规则

a, b = 1, 2
# 若果 a>b 成立  就输出  a-b  否则 a+b
h = a-b if a>b else a+b

output

13

21. 生成随机数

print(random.random())
print(random.randint(1, 100))
print(random.uniform(1,5))

output

10.03765019937131564
218
31.8458555362279228

22. zip 函数用法

zip() 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

list1 = ['zhangfei', 'guanyu', 'liubei', 'zhaoyun']
list2 = [0, 3, 2, 4]
list(zip(list1, list2))

output

[('zhangfei', 0), ('guanyu', 3), ('liubei', 2), ('zhaoyun', 4)]

23. range 和 xrange 的区别

range([start,] stop[, step])，根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个序列。
而 xrange 生成一个生成器，可以很大的节约内存。

24. with 方法打开文件的作用

开文件在进行读写的时候可能会出现一些异常状况，如果按照常规的 f.open 写法，我们需要 try,except,finally，做异常判断，并且文件最终不管遇到什么情况，都要执行 finally f.close() 关闭文件，with 方法帮我们实现了 finally 中 f.close。

25. 什么是正则的贪婪匹配

Python 中默认是贪婪匹配模式。

贪婪模式：正则表达式一般趋向于最大长度匹配。

非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。

26. 为什么不建议函数的默认参数传入可变对象

例如：

def test(L=[]):
    L.append('test')
    print(L)

output

test() # ['test']
test() # ['test', 'test']

默认参数是一个列表，是可变对象[],Python 在函数定义的时候，默认参数 L 的值就被计算出来了，是[]，每次调用函数，如果 L 的值变了，那么下次调用时，默认参数的值就已经不再是[]了。

27. 字符串转列表

mystr = '1,2,3'
mystr.split(',')

output

['1', '2', '3']

28. 字符串转整数

mylist = ['1', '2', '3']list(map(lambda x: int(x), mylist))

output

[1, 2, 3]

29. 删除列表中的重复值

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 5]
list(set(mylist))

30. 字符串单词统计

from collections import Counter
mystr = 'sdfsfsfsdfsd,were,hrhrgege.sdfwe!sfsdfs'
Counter(mystr)

output

 Counter({'s': 9,
          'd': 5,
          'f': 7,
          ',': 2,
          'w': 2,
          'e': 5,
          'r': 3,
          'h': 2,
          'g': 2,
          '.': 1,
          '!': 1})

31. 列表推导，求奇偶数

[x for x in range(10) if x%2 == 1]

output

[1, 3, 5, 7, 9]

32. 一行代码展开列表

list1 = [[1,2],[3,4],[5,6]]
[j for i in list1 for j in i]

output

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

33. 实现二分法查找函数

二分查找算法也称折半查找，基本思想就是折半，对比大小后再折半查找，必须是有序序列才可以使用二分查找。
递归算法

def binary_search(data, item):
    # 递归
    n = len(data)
    if n > 0:
    	mid = n // 2
        if data[mid] == item:
            return True
        elif data[mid] > item:
            return binary_search(data[:mid], item)
        else:
            return binary_search(data[mid+1:], item)
    return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 999)

非递归算法

def binary_search(data, item):
    # 非递归
    n = len(data)
    first = 0
    last = n - 1
    while first <= last:
        mid = (first + last)//2
        if data[mid] == item:
            return True
        elif data[mid] > item:
            last = mid - 1
        else:
            first = mid + 1
	return False
list1 = [1,4,5,66,78,99,100,101,233,250,444,890]
binary_search(list1, 99)

34. 字典和 json 转换

字典转 json

import json
dict1 = {'zhangfei':1, "liubei":2, "guanyu": 4, "zhaoyun":3}
myjson = json.dumps(dict1)
myjson

output

'{"zhangfei": 1, "liubei": 2, "guanyu": 4, "zhaoyun": 3}'

json 转字典

mydict = json.loads(myjson)
mydict

output

{'zhangfei': 1, 'liubei': 2, 'guanyu': 4, 'zhaoyun': 3}

35. 列表推导式、字典推导式和生成器

import random
td_list=[i for i in range(10)]
print("列表推导式", td_list, type(td_list))
ge_list = (i for i in range(10))
print("生成器", ge_list)
dic = {k:random.randint(4, 9)for k in ["a", "b", "c", "d"]}
print("字典推导式",dic,type(dic))

output

列表推导式 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] <class 'list'>
生成器 <generator object <genexpr> at 0x0139F070>
字典推导式 {'a': 6, 'b': 5, 'c': 8, 'd': 9} <class 'dict'>

36. 简述 read、readline、readlines 的区别

read 读取整个文件

readline 读取下一行,使用生成器方法

readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历

37. 打乱一个列表

list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
random.shuffle(list2)
print(list2)

output

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

38. 反转字符串

str1 = 'luobodazahui'
str1[::-1]

output

'iuhazadoboul'

39. 单下划线和双下划线的作用

__foo__：一种约定，Python 内部的名字，用来区别其他用户自定义的命名，以防冲突，就是例如init__()和*del*()及__call()这些特殊方法。

_foo：一种约定，用来指定变量私有。不能用 from module import * 导入，其他方面和公有变量一样访问。

__foo：这个有真正的意义：解析器用classname__foo 来代替这个名字，以区别和其他类相同的命名，它无法直接像公有成员一样随便访问，通过对象名.类名__xxx 这样的方式可以访问。

40. 新式类和旧式类

a. 在 python 里凡是继承了 object 的类，都是新式类

b. Python3 里只有新式类

c. Python2 里面继承 object 的是新式类，没有写父类的是经典类

d. 经典类目前在 Python 里基本没有应用

41. Python 面向对象中的继承有什么特点

a. 同时支持单继承与多继承，当只有一个父类时为单继承，当存在多个父类时为多继承。

b. 子类会继承父类所有的属性和方法，子类也可以覆盖父类同名的变量和方法。

c. 在继承中基类的构造（__init__()）方法不会被自动调用，它需要在其派生类的构造中专门调用。

d. 在调用基类的方法时，需要加上基类的类名前缀，且需要带上 self 参数变量。区别于在类中调用普通函数时并不需要带上 self 参数。

42. super 函数的作用

super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法。

class A():
    def funcA(self):
        print("this is func A")
class B(A):
    def funcA_in_B(self):
        super(B, self).funcA()
    def funcC(self):
        print("this is func C")
        
ins = B()
ins.funcA_in_B()
ins.funcC()

output

this is func A
this is func C

43. 类中的各种函数

主要分为实例方法、类方法和静态方法

实例方法：

定义：第一个参数必须是实例对象，该参数名一般约定为“self”，通过它来传递实例的属性和方法（也可以传类的属性和方法）；

调用：只能由实例对象调用。

类方法：

定义：使用装饰器@classmethod。第一个参数必须是当前类对象，该参数名一般约定为“cls”，通过它来传递类的属性和方法（不能传实例的属性和方法）；

调用：实例对象和类对象都可以调用。

静态方法：

定义：使用装饰器@staticmethod。参数随意，没有“self”和“cls”参数，但是方法体中不能使用类或实例的任何属性和方法；

调用：实例对象和类对象都可以调用。

静态方法是类中的函数，不需要实例。静态方法主要是用来存放逻辑性的代码，主要是一些逻辑属于类，但是和类本身没有交互。即在静态方法中，不会涉及到类中的方法和属性的操作。可以理解为将静态方法存在此类的名称空间中。
类方法是将类本身作为对象进行操作的方法。他和静态方法的区别在于：不管这个方式是从实例调用还是从类调用，它都用第一个参数把类传递过来。

44. 如何判断是函数还是方法

与类和实例无绑定关系的 function 都属于函数（function）
与类和实例有绑定关系的 function 都属于方法（method）

普通函数：

def func1():
    passprint(func1)

output

<function func1 at 0x01379348>

类中的函数：

class People(object):
    def func2(self):
        pass
    @staticmethod
    def func3():
        pass
    @classmethod
    def func4(cls):
        pass
people = People()
print(people.func2)
print(people.func3)
print(people.func4)

output

<bound method People.func2 of <__main__.People object at 0x013B8C90>>
<function People.func3 at 0x01379390>
<bound method People.func4 of <class '__main__.People'>>

45. isinstance 的作用以及与 type()的区别

isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。

区别：

type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。

isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。

class A(object):
    pass 
class B(A):
    pass 
a = A() 
b = B() 
print(isinstance(a, A)) 
print(isinstance(b, A)) 
print(type(a) == A) 
print(type(b) == A)

output

True
True
True
False

46. 单例模式与工厂模式

单例模式：主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。

工厂模式：包涵一个超类，这个超类提供一个抽象化的接口来创建一个特定类型的对象，而不是决定哪个对象可以被创建。

47. 查看目录下的所有文件

import os
print(os.listdir('.'))

48. 计算1到5组成的互不重复的三位数

# 1到5组成的互不重复的三位数 
k = 0
for i in range(1, 6):
    for j in range(1, 6):
        for z in range(1, 6):
            if (i != j) and (i != z) and (j != z):
                k += 1
                if k%6:
                    print("%s%s%s" %(i, j, z), end="|")
                else:
                    print("%s%s%s" %(i, j, z))

output

123|124|125|132|134|135 
142|143|145|152|153|154 
213|214|215|231|234|235 
241|243|245|251|253|254 
312|314|315|321|324|325 
341|342|345|351|352|354 
412|413|415|421|423|425 
431|432|435|451|452|453 
512|513|514|521|523|524
531|532|534|541|542|543

49. 去除字符串首尾空格

str1 = "   hello nihao    "
str1.strip()

output

'hello nihao'

50. 去除字符串中间的空格

str2 = "hello you are good"
print(str2.replace(" ", ""))
"".join(str2.split(" "))

output

helloyouaregood
'helloyouaregood'

---