python notes

• 匿名函数：为了解决那些功能很简单的需求而设计的一句话函数 函数名 = lambda 参数 ：返回值

•  pass的作用

  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

• # a == str3 True    ==  ---> 只需要内容相等
  # a is str3 False   is  ---> 只需要内存地址相等

• https://www.cnblogs.com/abclife/p/11483372.html

• 谈谈Python的深浅拷贝？以及实现方法和应用场景。

  浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址，

  而深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存，这个增加的指针指向这个新的内存，
  采用浅拷贝的情况，释放内存，会释放同一内存，深拷贝就不会出现释放同一内存的错误

• Python的可变类型和不可变类型？

  可变数据类型：列表、字典、可变集合

  不可变数据类型：数字、字符串、元组、不可变集合

• 列举常见的内置函数

  abs（）

  返回数字的绝对值

  map

  根据函数对指定序列做映射
  map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
  
  返回值：
  　　Python2  返回列表
  　　Python3  返回迭代器
  
  例子1：
  def mul(x):
      return x*x
  n=[1,2,3,4,5]
  res=list(map(mul,n))
  print(res)  #[1, 4, 9, 16, 25]
  
  例子2：abs()  返回数字的绝对值
  ret = map(abs,[-1,-5,6,-7])
  print(list(ret))
  # [1, 5, 6, 7]

  filter

  filter()函数接收一个函数 f(函数)和一个list（可迭代对象），这个函数 f的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，
  filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
  def is_odd(x):
      return x % 2 == 1
  
  v=list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))
  print(v)  #[1, 7, 9, 17]

  map与filter总结

  # filter 与 map 总结
  # 参数: 都是一个函数名 + 可迭代对象
  # 返回值: 都是返回可迭代对象
  # 区别:
  # filter 是做筛选的，结果还是原来就在可迭代对象中的项
  # map 是对可迭代对象中每一项做操作的，结果不一定是原来就在可迭代对象中的项

  isinstance ype

  isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
  isinstance() 与 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。
  如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。
  # 例一
  a = 2
  print(isinstance(a,int))   # True
  print(isinstance(a,str))   # False
  
  # type() 与 isinstance() 区别
  class A:
      pass
  
  class B(A):
      pass
  
  print("isinstance",isinstance(A(),A))   # isinstance True
  print("type",type(A())  == A)    # type True
  
  print('isinstance',isinstance(B(),A) )   # isinstance True
  print('type',type(B()) == A)     #  type False

  zip 拉链函数

  # zip 拉链函数，
  # 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迭代器。
  # 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。
  print(list(zip([0,1,3],[5,6,7],['a','b'])))
  # [(0, 5, 'a'), (1, 6, 'b')]

  zip() 函数用于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。
  >>>a = [1,2,3]
  >>> b = [4,5,6]
  >>> c = [4,5,6,7,8]
  >>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
  [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
  >>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
  [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
  >>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式
  [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

  reduce

  '''
  reduce()  函数
  reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积
  函数将一个数据集合(链表、元组等)中的所有数据进行下列操作
  '''
  
  注意：
  Python3已经将reduce() 函数从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 fucntools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：
  
  from functools import reduce
  def add(x,y):
      return x + y
  
  print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))
  #  15
  
  print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]))  # 15
  
  print(reduce(add,range(1,101)))
  #  5050

  内置函数：map、reduce、filter的用法和区别

  map:根据函数对指定序列做映射

  map
  参数
  接收两个参数：一个是函数，一个是序列（可迭代对象）
  返回值
  Python2 返回列表
  Python3 返回迭代器
  
  # 例子：
  # abs() 函数返回数字的绝对值
  # 新的内容的个数等于原内容的个数
  # ret = map(abs,[-1,-5,6,-7])
  # print(list(ret))
  # [1, 5, 6, 7]

  filter:过滤函数 新的内容少于等于原内容的时候。才能使用filter

  filter() 函数用于过滤序列，过滤不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的心列表
  
  参数：
  function  函数
  iterable  可迭代对象
  返回值:
  返回列表
  
  # 筛选大于10的数
  def is_odd(x):
      if x>10:
          return True
  
  ret = filter(is_odd,[1,4,5,7,8,9,76])  # 为迭代器
  print(list(ret))
  # [76]

  reduce:对于序列内所有元素进行累计操作

  '''
  reduce()  函数
  reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积
  函数将一个数据集合(链表、元组等)中的所有数据进行下列操作
  '''
  
  from functools import reduce
  def add(x,y):
      return x + y
  
  print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))
  #  15
  
  print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]))  # 15
  
  print(reduce(add,range(1,101)))
  #  5050

  re的match和search区别？

  re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

  re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

  什么是正则的贪婪匹配？

  匹配一个字符串没有节制，能匹配多少就去匹配多少，知道没有匹配的为止

  #  <generator object <genexpr> at 0x00000000020CEEB8> 生成器
  # 在Python中，有一种自定义迭代器的方式，称为生成器（Generator）。
  # 定义生成器的两种方式：
  # 1.创建一个generator，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
  # generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，
  没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
  # 2.定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，
  而是一个generator
  
  
  
  

  如何实现 “1,2,3” 变成 [‘1’,’2’,’3’]

  list("1,2,3".split(','))
  
  
  

  如何实现[‘1’,’2’,’3’]变成[1,2,3]

  [int(x) for x in ['1','2','3']]
  
  
  python 里如何把['1','2','3'] 变成[1,2,3]
  
  a = ['1','2','3']
  b = [int(i) for i in a]
  print(b)
  # [1, 2, 3]

  一行代码实现删除列表中重复的值

  list(set([1, 2, 3, 4, 45, 1, 2, 343, 2, 2]))
  
  

  请用代码简答实现stack

  • Stack() 创建一个新的空栈
  • push(item) 添加一个新的元素item到栈顶
  • pop() 弹出栈顶元素
  • peek() 返回栈顶元素
  • is_empty() 判断栈是否为空
  • size() 返回栈的元素个数

  常用字符串格式化哪几种？

  1.占位符%

  %d 表示那个位置是整数；%f 表示浮点数；%s 表示字符串。

  print('Hello,%s' % 'Python')
  print('Hello,%d%s%.2f' % (666, 'Python', 9.99)) # 打印：Hello,666Python10.00

  2.format

  print('{k} is {v}'.format(k='python', v='easy'))  # 通过关键字
  print('{0} is {1}'.format('python', 'easy'))      # 通过关键字