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電腦端+手機端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理
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后端開發(fā)工程師，也需要提升WEB前端開發(fā)的能力。當下較為火熱的web前端開發(fā)技能，當然就有HTML5了。甚至很多非同行的小伙伴都知道H5。所以，作為開發(fā)人員，我們有必要修煉內(nèi)功。那么，我們繼續(xù)努力，開煉吧。
Dreamweaver 8+，F(xiàn)irefox
友情提示，在 IE上調(diào)試H5，可能不是一種明知的選擇。您可以選擇 火狐 或者 谷歌 瀏覽器。
H5中文亂碼解決
CSS樣式之label
CSS3樣式之div樣式
CSS3樣式之圖片，音頻與視頻
CSS樣式之文字大小寫
DOM調(diào)用
1） H5中文亂碼解決
[案例說明]：下圖中，你會看到 代碼明明看著沒有問題，但是運行起來卻是一垞亂碼，為何呢？
中文亂碼
【解決思路】：在 head 之間，聲明 meta，指定編碼格式，代碼如下：
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf8">
【運行效果如下】：
一行代碼解決中文亂碼問題
2，CSS樣式之label
【案例說明】: 有一段文字，其中的關(guān)鍵詞需要全部高亮。有沒有好的方式？這個可以有，就是CSS樣式。
下面是2段一模一樣的文字，前一段是 原始文本，后一段是 把所有的 “互聯(lián)網(wǎng)”加粗高亮顯示的。
前后2段話對比
[原始段落]：
<p>
互聯(lián)網(wǎng)（英語：internet），又稱網(wǎng)際網(wǎng)絡(luò)，或音譯因特網(wǎng)(Internet)、英特網(wǎng)，是網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)之間所串連成的龐大網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)以一組通用的協(xié)議相連，形成邏輯上的單一巨大國際網(wǎng)絡(luò)。通常internet泛指互聯(lián)網(wǎng)，而Internet則特指因特網(wǎng)。這種將計算機網(wǎng)絡(luò)互相聯(lián)接在一起的方法可稱作“網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)”，在這基礎(chǔ)上發(fā)展出覆蓋全世界的全球性互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)稱互聯(lián)網(wǎng)，即是互相連接一起的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。互聯(lián)網(wǎng)并不等同萬維網(wǎng)，萬維網(wǎng)只是一建基于超文本相互鏈接而成的全球性系統(tǒng)，且是互聯(lián)網(wǎng)所能提供的服務(wù)其中之一。
</p>
【解決方案】：
第一步：把所有的 “互聯(lián)網(wǎng)”批量替換為“<label>互聯(lián)網(wǎng)</label>”；
第二步：加上 css聲明，如下這段 插入在<header>與 </head>之間 即可。
<style type="text/css">
p label {
font-weight:bold;
background:yellow;
}
</style>
3, CSS3樣式之div樣式
【案例說明】：如果給你4個div合子，如何分別對它們進行旋轉(zhuǎn)，扭曲，縮放，稱動？
原始運行效果 及 原始代碼
【解決方案】：分別加上wrapper1, wrappere2, wrapper3, wrapper4的CSS樣式，分別使用 transform 的 rotate 旋轉(zhuǎn)，skew 扭曲, scale 按比例縮放, translate 平移 即可滿足。
【代碼如下】：
.wrapper1 div {
width: 200px;
height: 200px;
background: orange;
color: Blue;
font-weight: bold;
text-align: center;
font-size: 1.5em;
transform: rotate(30deg);
}
.wrapper2 div {
width: 300px;
height: 100px;
line-height: 100px;
text-align: center;
color: #fff;
background: orange;
transform: skew(30deg);
}
.wrapper3 div {
width: 200px;
height: 200px;
line-height: 200px;
background: orange;
text-align: center;
color: #fff;
}
.wrapper3 div:hover {
transform: scale(0.5,0.5);
}
.wrapper4 div {
width: 200px;
height: 200px;
line-height: 200px;
text-align: center;
background: orange;
color: #fff;
transform: translate(50px,100px);
}
【效果如下】：
效果對比
4，CSS3樣式之圖片，音頻與視頻
【案例說明】：在網(wǎng)頁上如何插入圖片，音頻 及 視頻？
【運行效果】：
Firefox 與 IE8
【解決方案代碼】：
5，CSS3樣式之文字大小寫
[案例說明]：小張是外企的前端開發(fā)工程師，新聞編輯部或宣傳策劃部同仁跑來找他，說其有很一篇文章要發(fā)布到系統(tǒng)中，但是有些單詞，一會要大寫，一會要小寫，或某些是首字母要大寫，要命的是篇幅太長，處理起來非常耗時，希望小張來幫忙。
素有經(jīng)驗的小張，并不擔心同仁的稿件篇幅大小，幾行CSS代碼足矣。
【解決方案】：通過CSS的 text-transform方法可以處理文字的大小寫。
運行效果
代碼
6，DOM調(diào)用
【案例說明】：如果你所在的項目組，不允許使用JQUERY去操作web界面上的某個元素，那么你有什么替代解決方案？
【答案】：用原生態(tài)的 document.getElementById，document.getElementsByTagName， document.getElementsByClassName 等 結(jié)合CSS去操作。
代碼
運行效果
本文 主要把 H5 前端開發(fā)中可能碰到的一些常見的小問題拎出來，簡單的進行了說明回顧，及 解決思路與方法的提出。
希望能對大家有所幫助，尤其是工作中需要經(jīng)常詢問度娘與谷哥的小伙伴，希望提升H5基礎(chǔ)的小伙伴，或者是 零基礎(chǔ)卻希望了解H5并能做點東西的小伙伴。
碼字不易，您的關(guān)注，是我們前進的動力。
不管您有無程序開發(fā)經(jīng)驗，只要對HTML5前端開發(fā)感興趣，且生活與工作都在上海，不管是外地戶籍，還是本地戶籍，均有免費學習H5的機會。
當然，如果您想學習其它，如 OFFICE系列軟件高級操作，軟件測試培訓(xùn)， .NET培訓(xùn), JAVA培訓(xùn) 等，都可以免費學習。
重點是：學習時間一般安排在周末，非工作日。
您只需要關(guān)注，并在下方留言給我即可，其它交給我來安排。一定要轉(zhuǎn)發(fā)，收藏。
友情提示：既然是福利，大家快快動起來哦。
（結(jié)束）
從Fetch API 問世以來，我們就能使用漂亮的語法發(fā)送HTTP Request 或取后臺接口數(shù)據(jù)，這篇文章將會分享我自己常用的Fetch方法( GET、POST、搭配await 或promise.all...等) ，隨著瀏覽器的普遍支持，也就不太需要使用XMLHttpRequest 或jQuery AJAX，我們的代碼看起來也就更加簡潔干凈啰～
fetch()方法，包含了需要fetch 的網(wǎng)址和對應(yīng)的屬性設(shè)定( 例如method、headers、mode、body...等，最基本的寫法屬性不一定要填)，執(zhí)行之后會送出Request，如果得到回應(yīng)就會回傳帶有Response 的Promise 內(nèi)容，使用then 將回傳值傳遞下去。
fetch('網(wǎng)址')
.then(function(response) {
// 處理 response
}).catch(function(err) {
// 錯誤處理
});
舉例來說，通過天氣數(shù)據(jù)開放平臺可以取得許多氣象資料（例如阿里云的API開放平臺），下面的示例獲取北京的當日氣溫，因為結(jié)果返回為json格式，所以在fetch取得數(shù)據(jù)之后，通過json()的方法處理數(shù)據(jù)，接著傳遞到下一層，就能顯示出「北京市的當日氣溫」。
fetch('天氣數(shù)據(jù)開放平臺網(wǎng)址')
.then(res=> {
return res.json();
}).then(result=> {
let city=result.cwbopendata.location[14].parameter[0].parameterValue;
let temp=result.cwbopendata.location[14].weatherElement[3].elementValue.value;
console.log(`${city}的當前氣溫 ${temp} 攝氏度`); // 得到 北京市的氣溫 29.30攝氏度
});
以下列出Fetch常用的的Request屬性。(更多屬性請參考fetch Request )
以下列出Fetch常用的Response屬性。(更多屬性和方法請參考fetch Response )
以下列出Fetch常用的Response方法。(更多屬性和方法請參考fetch Response )
Get 是Fetch 最簡單的方法，使用Get 必須要將fetch 第二個參數(shù)里的method 設(shè)定為get，如果遇到跨域問題，就搭配其他屬性例如mode、credentials 來進行細部設(shè)定( 但針對非跨域的就沒用了)，下方的示例我做了一個簡單的后端請求，通過fetch 傳遞姓名和年紀的參數(shù)，就會看到后端回應(yīng)一串文字。
const name='oxxo';
const age=18;
const uri=`https://網(wǎng)址/exec?name=${name}&age=${age}`;
fetch(uri, {method:'GET'})
.then(res=> {
return res.text();
// 使用 text() 可以得到純文字 String
}).then(result=> {
console.log(result);
// 得到「你的名字是：oxxo，年紀：18 歲。」
});
使用POST方法可以搭配body屬性設(shè)定傳遞參數(shù)，比如我的接口地址，可以接收name和age所組成的JSON請求，當網(wǎng)址接收到要求后，就會回應(yīng)一個json對象，需要注意的是，如果是傳遞「中文」可能會出現(xiàn)亂碼，這時可以使用encodeURI來做轉(zhuǎn)碼，且要通過JSON.stringify來轉(zhuǎn)換成string方式傳遞。
const uri='網(wǎng)址';
fetch(uri, {
method:'POST',
body:encodeURI(JSON.stringify({
name:'oxxo',
age:18
})),
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8'
}
})
.then(res=> {
return res.json();
// 使用 json() 可以得到 json 對象
}).then(result=> {
console.log(result);
// 得到 {name: "oxxo", age: 18, text: "你的名字是 oxxo，年紀18歲～"}
});
過去在XMLHttpRequest 或jQuery AJAX 的全盛時期，如果要確保每個GET 或POST 的要求，都要按照指定的順序進行，往往會用上一連串的callback 輔助，但是當callback 越來越多，代碼也就越來越難管理，然而fetch 返回的是一個Promise，我們也就能直接利用await 或promise.all 的作法，輕松掌握同步與非同步之間的轉(zhuǎn)換。
下方的例子是一個非同步的示例，因為沒有進行任何的同步處理，所以執(zhí)行之后，會先出現(xiàn)hello的文字，接著才是通過fetch 得到的結(jié)果。
const postURL=(name,age)=> {
const uri='https://網(wǎng)址;
return fetch(uri, {
method:'POST',
body:encodeURI(JSON.stringify({
name:name,
age:age
})),
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8'
}
})
.then(res=> {
return res.json();
}).then(result=>{
console.log(result);
});
};
postURL('oxxo',18);
console.log('hello!!!');
postURL('tom',18);
因為fetch 的特性，可以改成async 和await 的寫法，執(zhí)行后也就能按照我們要的順序進行。
async function(){ // 設(shè)定為 async
const postURL=(name,age)=> {
const uri='https://網(wǎng)址';
return fetch(uri, {
method:'POST',
body:encodeURI(JSON.stringify({
name:name,
age:age
})),
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8'
}
})
.then(res=> {
return res.json();
}).then(result=>{
console.log(result);
});
};
await postURL('oxxo',18);
// 使用 await
console.log('hello!!!');
await postURL('tom',18);
// 使用 await
}();
最后那段await 的代碼，也可以改成promise.all 的方法，就會先fetch，然后再出現(xiàn)hello的文字，不過也因為promise.all無法保證其載入順序，就可能會發(fā)生tom 在oxxo之前出現(xiàn)的狀況呦。
await Promise.all([postURL('oxxo',18), postURL('tom',18)]);
console.log('hello!!!');
說了這么多，你一定關(guān)心這個API的兼容性，現(xiàn)代瀏覽器大部分還是支持的，可以放心使用，如下圖所示：
文章來源：https://www.oxxostudio.tw/articles/201908/js-fetch.html
原文作者：oxxostudio
由于網(wǎng)頁為繁體內(nèi)容，術(shù)語描述和話術(shù)與我們有差異的問題，筆者在保證不改變原意的基礎(chǔ)上做了調(diào)整，并在此基礎(chǔ)上進行了錯誤校正，如發(fā)現(xiàn)問題，歡迎你的指正
Fetch API 的神奇，簡化了許多原本較為復(fù)雜的用法，也讓項目代碼寫起來更加干凈易讀好維護。
更多參考資源：
MDN：Using Fetch
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/Fetch_API/Using_Fetch
AJAX 與Fetch API
https://eyesofkids.gitbooks.io/javascript-start-from-es6/content/part4/ajax_fetch.html
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遇到過得反爬蟲策略以及解決方法?
1.通過headers反爬蟲
2.基于用戶行為的發(fā)爬蟲：(同一IP短時間內(nèi)訪問的頻率)
3.動態(tài)網(wǎng)頁反爬蟲(通過ajax請求數(shù)據(jù)，或者通過JavaScript生成)
4.對部分數(shù)據(jù)進行加密處理的(數(shù)據(jù)是亂碼)
解決方法：
對于基本網(wǎng)頁的抓取可以自定義headers,添加headers的數(shù)據(jù)
使用多個代理ip進行抓取或者設(shè)置抓取的頻率降低一些，
動態(tài)網(wǎng)頁的可以使用selenium + phantomjs 進行抓取
對部分數(shù)據(jù)進行加密的，可以使用selenium進行截圖，使用python自帶的pytesseract庫進行識別，但是比較慢最直接的方法是找到加密的方法進行逆向推理。
1 urllib 和 urllib2 的區(qū)別？
2 列舉網(wǎng)絡(luò)爬蟲所用到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，解析包？
3 簡述一下爬蟲的步驟？
4 遇到反爬機制怎么處理？
反爬機制:
headers方向
判斷User-Agent、判斷Referer、判斷Cookie。
將瀏覽器的headers信息全部添加進去
注意：Accept-Encoding；gzip,deflate需要注釋掉
5 常見的HTTP方法有哪些？
6 說一說redis-scrapy中redis的作用?
它是將scrapy框架中Scheduler替換為redis數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)隊列管理共享。
優(yōu)點：
7 遇到的反爬蟲策略以及解決方法?
8 如果讓你來防范網(wǎng)站爬蟲，你應(yīng)該怎么來提高爬取的難度 ？
9 scrapy分為幾個組成部分？分別有什么作用？
分為5個部分；Spiders(爬蟲類)，Scrapy Engine(引擎),Scheduler(調(diào)度器),Downloader(下載器),Item Pipeline(處理管道)。
10 簡述一下scrapy的基本流程?
scrapy分為9個步驟：
11 python3.5語言中enumerate的意思是
對于一個可迭代的（iterable）/可遍歷的對象（如列表、字符串），enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值
enumerate多用于在for循環(huán)中得到計數(shù)
12 你是否了解谷歌的無頭瀏覽器？
無頭瀏覽器即headless browser，是一種沒有界面的瀏覽器。既然是瀏覽器那么瀏覽器該有的東西它都應(yīng)該有，只是看不到界面而已。
Python中selenium模塊中的PhantomJS即為無界面瀏覽器（無頭瀏覽器）:是基于QtWebkit的無頭瀏覽器。
13 scrapy和scrapy-redis的區(qū)別？
scrapy是一個爬蟲通用框架，但不支持分布式，scrapy-redis是為了更方便的實現(xiàn)scrapy分布式爬蟲，而提供了一些以redis為基礎(chǔ)的組件
為什么會選擇redis數(shù)據(jù)庫？
因為redis支持主從同步，而且數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中，所以基于redis的分布式爬蟲，對請求和數(shù)據(jù)的高頻讀取效率非常高
什么是主從同步？
在Redis中，用戶可以通過執(zhí)行SLAVEOF命令或者設(shè)置slaveof選項，讓一個服務(wù)器去復(fù)制（replicate）另一個服務(wù)器，我們稱呼被復(fù)制的服務(wù)器為主服務(wù)器（master），而對主服務(wù)器進行復(fù)制的服務(wù)器則被稱為從服務(wù)器（slave），當客戶端向從服務(wù)器發(fā)送SLAVEOF命令，要求從服務(wù)器復(fù)制主服務(wù)器時，從服務(wù)器首先需要執(zhí)行同步操作，也即是，將從服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)更新至主服務(wù)器當前所處的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)
14 scrapy的優(yōu)缺點？為什么要選擇scrapy框架？
優(yōu)點：
采取可讀性更強的xpath代替正則 強大的統(tǒng)計和log系統(tǒng) 同時在不同的url上爬行 支持shell方式，方便獨立調(diào)試 寫middleware,方便寫一些統(tǒng)一的過濾器 通過管道的方式存入數(shù)據(jù)庫
缺點：
基于python爬蟲框架，擴展性比較差，基于twisted框架，運行中exception是不會干掉reactor，并且異步框架出錯后是不會停掉其他任務(wù)的，數(shù)據(jù)出錯后難以察覺
15 scrapy和requests的使用情況？
requests 是 polling 方式的，會被網(wǎng)絡(luò)阻塞，不適合爬取大量數(shù)據(jù)
scapy 底層是異步框架 twisted ，并發(fā)是最大優(yōu)勢
16 描述一下scrapy框架的運行機制？
從start_urls里面獲取第一批url發(fā)送請求，請求由請求引擎給調(diào)度器入請求對列，獲取完畢后，調(diào)度器將請求對列交給下載器去獲取請求對應(yīng)的響應(yīng)資源，并將響應(yīng)交給自己編寫的解析方法做提取處理，如果提取出需要的數(shù)據(jù)，則交給管道處理，如果提取出url，則繼續(xù)執(zhí)行之前的步驟，直到多列里沒有請求，程序結(jié)束。
17 寫爬蟲使用多進程好，還是用多線程好？
IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進行IO等待，造成不必要的時間浪費，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率)。在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，既考慮網(wǎng)速和響應(yīng)的問題，也需要考慮自身機器的硬件情況，來設(shè)置多進程或多線程
18 常見的反爬蟲和應(yīng)對方法？
19 分布式爬蟲主要解決什么問題？
面對海量待抓取網(wǎng)頁，只有采用分布式架構(gòu)，才有可能在較短時間內(nèi)完成一輪抓取工作。
它的開發(fā)效率是比較快而且簡單的。
20 如何提高爬取效率？
爬蟲下載慢主要原因是阻塞等待發(fā)往網(wǎng)站的請求和網(wǎng)站返回
1，采用異步與多線程，擴大電腦的cpu利用率； 2，采用消息隊列模式 3，提高帶寬
21 說說什么是爬蟲協(xié)議？
Robots協(xié)議（也稱為爬蟲協(xié)議、爬蟲規(guī)則、機器人協(xié)議等）也就是robots.txt，網(wǎng)站通過robots協(xié)議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。
Robots協(xié)議是網(wǎng)站國際互聯(lián)網(wǎng)界通行的道德規(guī)范，其目的是保護網(wǎng)站數(shù)據(jù)和敏感信息、確保用戶個人信息和隱私不被侵犯。因其不是命令，故需要搜索引擎自覺遵守。
22 如果對方網(wǎng)站反爬取，封IP了怎么辦？
23 有一個jsonline格式的文件file
def get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
return f.readlines()
if __name__=='__main__':
for e in get_lines():
process(e) # 處理每一行數(shù)據(jù)
現(xiàn)在要處理一個大小為10G的文件，但是內(nèi)存只有4G，如果在只修改get_lines 函數(shù)而其他代碼保持不變的情況下，應(yīng)該如何實現(xiàn)？需要考慮的問題都有那些？
def get_lines():
with open('file.txt','rb') as f:
for i in f:
yield i
Pandaaaa906提供的方法
from mmap import mmap
def get_lines(fp):
with open(fp,"r+") as f:
m=mmap(f.fileno(), 0)
tmp=0
for i, char in enumerate(m):
if char==b"\n":
yield m[tmp:i+1].decode()
tmp=i+1
if __name__=="__main__":
for i in get_lines("fp_some_huge_file"):
print(i)
要考慮的問題有：內(nèi)存只有4G無法一次性讀入10G文件，需要分批讀入分批讀入數(shù)據(jù)要記錄每次讀入數(shù)據(jù)的位置。分批每次讀取數(shù)據(jù)的大小，太小會在讀取操作花費過多時間。
https://stackoverflow.com/questions/30294146/python-fastest-way-to-process-large-file
24 補充缺失的代碼
def print_directory_contents(sPath): """ 這個函數(shù)接收文件夾的名稱作為輸入?yún)?shù) 返回該文件夾中文件的路徑 以及其包含文件夾中文件的路徑 """ import os for s_child in os.listdir(s_path): s_child_path=os.path.join(s_path, s_child) if os.path.isdir(s_child_path): print_directory_contents(s_child_path) else: print(s_child_path)
25 輸入日期， 判斷這一天是這一年的第幾天？
import datetime
def dayofyear():
year=input("請輸入年份: ")
month=input("請輸入月份: ")
day=input("請輸入天: ")
date1=datetime.date(year=int(year),month=int(month),day=int(day))
date2=datetime.date(year=int(year),month=1,day=1)
return (date1-date2).days+1
26 打亂一個排好序的list對象alist？
import random alist=[1,2,3,4,5] random.shuffle(alist) print(alist)
27 現(xiàn)有字典 d={'a':24,'g':52,'i':12,'k':33}請按value值進行排序?
sorted(d.items(),key=lambda x:x[1])
28 字典推導(dǎo)式
d={key:value for (key,value) in iterable}
29 請反轉(zhuǎn)字符串 "aStr"?
print("aStr"[::-1])
30 將字符串 "k:1 |k1:2|k2:3|k3:4"，處理成字典 {k:1,k1:2,
str1="k:1|k1:2|k2:3|k3:4"
def str2dict(str1):
dict1={}
for iterms in str1.split('|'):
key,value=iterms.split(':')
dict1[key]=value
return dict1
#字典推導(dǎo)式
d={k:int(v) for t in str1.split("|") for k, v in (t.split(":"), )}
31 請按alist中元素的age由大到小排序
alist=[{'name':'a','age':20},{'name':'b','age':30},{'name':'c','age':25}]
def sort_by_age(list1):
return sorted(alist,key=lambda x:x['age'],reverse=True)
32 下面代碼的輸出結(jié)果將是什么？
list=['a','b','c','d','e'] print(list[10:])
代碼將輸出[],不會產(chǎn)生IndexError錯誤，就像所期望的那樣，嘗試用超出成員的個數(shù)的index來獲取某個列表的成員。例如，嘗試獲取list[10]和之后的成員，會導(dǎo)致IndexError。然而，嘗試獲取列表的切片，開始的index超過了成員個數(shù)不會產(chǎn)生IndexError，而是僅僅返回一個空列表。這成為特別讓人惡心的疑難雜癥，因為運行的時候沒有錯誤產(chǎn)生，導(dǎo)致Bug很難被追蹤到。
33 寫一個列表生成式，產(chǎn)生一個公差為11的等差數(shù)列
print([x*11 for x in range(10)])
34 給定兩個列表，怎么找出他們相同的元素和不同的元素？
list1=[1,2,3] list2=[3,4,5] set1=set(list1) set2=set(list2) print(set1 & set2) print(set1 ^ set2)
35 請寫出一段python代碼實現(xiàn)刪除list里面的重復(fù)元素？
l1=['b','c','d','c','a','a'] l2=list(set(l1)) print(l2)
用list類的sort方法:
l1=['b','c','d','c','a','a'] l2=list(set(l1)) l2.sort(key=l1.index) print(l2)
也可以這樣寫:
l1=['b','c','d','c','a','a'] l2=sorted(set(l1),key=l1.index) print(l2)
也可以用遍歷：
l1=['b','c','d','c','a','a'] l2=[] for i in l1: if not i in l2: l2.append(i) print(l2)
36 給定兩個list A，B ,請用找出A，B中相同與不同的元素
A,B 中相同元素： print(set(A)&set(B)) A,B 中不同元素: print(set(A)^set(B))
37 python新式類和經(jīng)典類的區(qū)別？
a. 在python里凡是繼承了object的類，都是新式類
b. Python3里只有新式類
c. Python2里面繼承object的是新式類，沒有寫父類的是經(jīng)典類
d. 經(jīng)典類目前在Python里基本沒有應(yīng)用
38 python中內(nèi)置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有幾種？
a. 整型 int、 長整型 long、浮點型 float、 復(fù)數(shù) complex
b. 字符串 str、 列表 list、 元祖 tuple
c. 字典 dict 、 集合 set
d. Python3 中沒有 long，只有無限精度的 int
39 python如何實現(xiàn)單例模式?請寫出兩種實現(xiàn)方式?
第一種方法:使用裝飾器
def singleton(cls):
instances={}
def wrapper(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls]=cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return wrapper
@singleton
class Foo(object):
pass
foo1=Foo()
foo2=Foo()
print(foo1 is foo2) # True
第二種方法：使用基類
New 是真正創(chuàng)建實例對象的方法，所以重寫基類的new 方法，以此保證創(chuàng)建對象的時候只生成一個實例
class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance=super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance class Foo(Singleton): pass foo1=Foo() foo2=Foo() print(foo1 is foo2) # True
第三種方法：元類，元類是用于創(chuàng)建類對象的類，類對象創(chuàng)建實例對象時一定要調(diào)用call方法，因此在調(diào)用call時候保證始終只創(chuàng)建一個實例即可，type是python的元類
class Singleton(type): def __call__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance=super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs) return cls._instance # Python2 class Foo(object): __metaclass__=Singleton # Python3 class Foo(metaclass=Singleton): pass foo1=Foo() foo2=Foo() print(foo1 is foo2) # True
40 反轉(zhuǎn)一個整數(shù)，例如-123 --> -321
class Solution(object): def reverse(self,x): if -10<x<10: return x str_x=str(x) if str_x[0] !="-": str_x=str_x[::-1] x=int(str_x) else: str_x=str_x[1:][::-1] x=int(str_x) x=-x return x if -2147483648<x<2147483647 else 0 if __name__=='__main__': s=Solution() reverse_int=s.reverse(-120) print(reverse_int)
41 設(shè)計實現(xiàn)遍歷目錄與子目錄，抓取.pyc文件?
第一種方法：
import os
def get_files(dir,suffix):
res=[]
for root,dirs,files in os.walk(dir):
for filename in files:
name,suf=os.path.splitext(filename)
if suf==suffix:
res.append(os.path.join(root,filename))
print(res)
get_files("./",'.pyc')
第二種方法：
import os
def pick(obj):
if ob.endswith(".pyc"):
print(obj)
def scan_path(ph):
file_list=os.listdir(ph)
for obj in file_list:
if os.path.isfile(obj):
pick(obj)
elif os.path.isdir(obj):
scan_path(obj)
if __name__=='__main__':
path=input('輸入目錄')
scan_path(path)
第三種方法
from glob import iglob
def func(fp, postfix):
for i in iglob(f"{fp}/**/*{postfix}", recursive=True):
print(i)
if __name__=="__main__":
postfix=".pyc"
func("K:\Python_script", postfix)
42 Python-遍歷列表時刪除元素的正確做法
遍歷在新在列表操作，刪除時在原來的列表操作
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
print(id(a))
print(id(a[:]))
for i in a[:]:
if i>5:
pass
else:
a.remove(i)
print(a)
print('-----------')
print(id(a))
#filter
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
b=filter(lambda x: x>5,a)
print(list(b))
列表解析
a=[1,2,3,4,5,6,7,8] b=[i for i in a if i>5] print(b)
倒序刪除
因為列表總是‘向前移’，所以可以倒序遍歷，即使后面的元素被修改了，還沒有被遍歷的元素和其坐標還是保持不變的
a=[1,2,3,4,5,6,7,8]
print(id(a))
for i in range(len(a)-1,-1,-1):
if a[i]>5:
pass
else:
a.remove(a[i])
print(id(a))
print('-----------')
print(a)
43 字符串的操作題目
全字母短句 PANGRAM 是包含所有英文字母的句子，比如：A QUICK BROWN FOX JUMPS OVER THE LAZY DOG. 定義并實現(xiàn)一個方法 get_missing_letter, 傳入一個字符串采納數(shù)，返回參數(shù)字符串變成一個 PANGRAM 中所缺失的字符。應(yīng)該忽略傳入字符串參數(shù)中的大小寫，返回應(yīng)該都是小寫字符并按字母順序排序（請忽略所有非 ACSII 字符）
下面示例是用來解釋，雙引號不需要考慮:
(0)輸入: "A quick brown for jumps over the lazy dog"
返回： ""
(1)輸入: "A slow yellow fox crawls under the proactive dog"
返回: "bjkmqz"
(2)輸入: "Lions, and tigers, and bears, oh my!"
返回: "cfjkpquvwxz"
(3)輸入: ""
返回："abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
def get_missing_letter(a):
s1=set("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
s2=set(a)
ret="".join(sorted(s1-s2))
return ret
print(get_missing_letter("python"))
44 可變類型和不可變類型
1,可變類型有l(wèi)ist,dict.不可變類型有string，number,tuple.
2,當進行修改操作時，可變類型傳遞的是內(nèi)存中的地址，也就是說，直接修改內(nèi)存中的值，并沒有開辟新的內(nèi)存。
3,不可變類型被改變時，并沒有改變原內(nèi)存地址中的值，而是開辟一塊新的內(nèi)存，將原地址中的值復(fù)制過去，對這塊新開辟的內(nèi)存中的值進行操作。
45 is和==有什么區(qū)別？
is：比較的是兩個對象的id值是否相等，也就是比較倆對象是否為同一個實例對象。是否指向同一個內(nèi)存地址
==： 比較的兩個對象的內(nèi)容/值是否相等，默認會調(diào)用對象的eq()方法
46 求出列表所有奇數(shù)并構(gòu)造新列表
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] res=[ i for i in a if i%2==1] print(res)
47 用一行python代碼寫出1+2+3+10248
from functools import reduce #1.使用sum內(nèi)置求和函數(shù) num=sum([1,2,3,10248]) print(num) #2.reduce 函數(shù) num1=reduce(lambda x,y :x+y,[1,2,3,10248]) print(num1)
48 Python中變量的作用域？（變量查找順序)
函數(shù)作用域的LEGB順序
1.什么是LEGB?
L： local 函數(shù)內(nèi)部作用域
E: enclosing 函數(shù)內(nèi)部與內(nèi)嵌函數(shù)之間
G: global 全局作用域
B： build-in 內(nèi)置作用
python在函數(shù)里面的查找分為4種，稱之為LEGB，也正是按照這是順序來查找的
49 字符串 "123" 轉(zhuǎn)換成 123，不使用內(nèi)置api，例如 int()
方法一： 利用 str 函數(shù)
def atoi(s): num=0 for v in s: for j in range(10): if v==str(j): num=num * 10 + j return num
方法二： 利用 ord 函數(shù)
def atoi(s):
num=0
for v in s:
num=num * 10 + ord(v) - ord('0')
return num
方法三: 利用 eval 函數(shù)
def atoi(s): num=0 for v in s: t="%s * 1" % v n=eval(t) num=num * 10 + n return num
方法四: 結(jié)合方法二，使用 reduce，一行解決
from functools import reduce
def atoi(s):
return reduce(lambda num, v: num * 10 + ord(v) - ord('0'), s, 0)
50 Given an array of integers
給定一個整數(shù)數(shù)組和一個目標值，找出數(shù)組中和為目標值的兩個數(shù)。你可以假設(shè)每個輸入只對應(yīng)一種答案，且同樣的元素不能被重復(fù)利用。示例:給定nums=[2,7,11,15],target=9 因為 nums[0]+nums[1]=2+7=9,所以返回[0,1]
class Solution:
def twoSum(self,nums,target):
"""
:type nums: List[int]
:type target: int
:rtype: List[int]
"""
d={}
size=0
while size < len(nums):
if target-nums[size] in d:
if d[target-nums[size]] <size:
return [d[target-nums[size]],size]
else:
d[nums[size]]=size
size=size +1
solution=Solution()
list=[2,7,11,15]
target=9
nums=solution.twoSum(list,target)
print(nums)
給列表中的字典排序：假設(shè)有如下list對象，alist=[{"name":"a","age":20},{"name":"b","age":30},{"name":"c","age":25}],將alist中的元素按照age從大到小排序 alist=[{"name":"a","age":20},{"name":"b","age":30},{"name":"c","age":25}]
alist_sort=sorted(alist,key=lambda e: e.__getitem__('age'),reverse=True)
51 python代碼實現(xiàn)刪除一個list里面的重復(fù)元素
def distFunc1(a):
"""使用集合去重"""
a=list(set(a))
print(a)
def distFunc2(a):
"""將一個列表的數(shù)據(jù)取出放到另一個列表中，中間作判斷"""
list=[]
for i in a:
if i not in list:
list.append(i)
#如果需要排序的話用sort
list.sort()
print(list)
def distFunc3(a):
"""使用字典"""
b={}
b=b.fromkeys(a)
c=list(b.keys())
print(c)
if __name__=="__main__":
a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3]
distFunc1(a)
distFunc2(a)
distFunc3(a)
52 統(tǒng)計一個文本中單詞頻次最高的10個單詞？
import re
# 方法一
def test(filepath):
distone={}
with open(filepath) as f:
for line in f:
line=re.sub("\W+", " ", line)
lineone=line.split()
for keyone in lineone:
if not distone.get(keyone):
distone[keyone]=1
else:
distone[keyone] +=1
num_ten=sorted(distone.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)[:10]
num_ten=[x[0] for x in num_ten]
return num_ten
# 方法二
# 使用 built-in 的 Counter 里面的 most_common
import re
from collections import Counter
def test2(filepath):
with open(filepath) as f:
return list(map(lambda c: c[0], Counter(re.sub("\W+", " ", f.read()).split()).most_common(10)))
53 請寫出一個函數(shù)滿足以下條件
該函數(shù)的輸入是一個僅包含數(shù)字的list,輸出一個新的list，其中每一個元素要滿足以下條件：
1、該元素是偶數(shù)
2、該元素在原list中是在偶數(shù)的位置(index是偶數(shù))
def num_list(num): return [i for i in num if i %2==0 and num.index(i)%2==0] num=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] result=num_list(num) print(result)
54 使用單一的列表生成式來產(chǎn)生一個新的列表
該列表只包含滿足以下條件的值，元素為原始列表中偶數(shù)切片
list_data=[1,2,5,8,10,3,18,6,20] res=[x for x in list_data[::2] if x %2==0] print(res)
55 用一行代碼生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
[x * x for x in range(1,11)]
56 輸入某年某月某日，判斷這一天是這一年的第幾天？
import datetime
y=int(input("請輸入4位數(shù)字的年份:"))
m=int(input("請輸入月份:"))
d=int(input("請輸入是哪一天"))
targetDay=datetime.date(y,m,d)
dayCount=targetDay - datetime.date(targetDay.year -1,12,31)
print("%s是 %s年的第%s天。"%(targetDay,y,dayCount.days))
57 兩個有序列表，l1,l2，對這兩個列表進行合并不可使用extend
def loop_merge_sort(l1,l2): tmp=[] while len(l1)>0 and len(l2)>0: if l1[0] <l2[0]: tmp.append(l1[0]) del l1[0] else: tmp.append(l2[0]) del l2[0] while len(l1)>0: tmp.append(l1[0]) del l1[0] while len(l2)>0: tmp.append(l2[0]) del l2[0] return tmp
58 給定一個任意長度數(shù)組，實現(xiàn)一個函數(shù)
讓所有奇數(shù)都在偶數(shù)前面，而且奇數(shù)升序排列，偶數(shù)降序排序，如字符串'1982376455',變成'1355798642'
# 方法一
def func1(l):
if isinstance(l, str):
l=[int(i) for i in l]
l.sort(reverse=True)
for i in range(len(l)):
if l[i] % 2 > 0:
l.insert(0, l.pop(i))
print(''.join(str(e) for e in l))
# 方法二
def func2(l):
print("".join(sorted(l, key=lambda x: int(x) % 2==0 and 20 - int(x) or int(x))))
59 寫一個函數(shù)找出一個整數(shù)數(shù)組中，第二大的數(shù)
def find_second_large_num(num_list):
"""
找出數(shù)組第2大的數(shù)字
"""
# 方法一
# 直接排序，輸出倒數(shù)第二個數(shù)即可
tmp_list=sorted(num_list)
print("方法一\nSecond_large_num is :", tmp_list[-2])
# 方法二
# 設(shè)置兩個標志位一個存儲最大數(shù)一個存儲次大數(shù)
# two 存儲次大值，one 存儲最大值，遍歷一次數(shù)組即可，先判斷是否大于 one，若大于將 one 的值給 two，將 num_list[i] 的值給 one，否則比較是否大于two，若大于直接將 num_list[i] 的值給two，否則pass
one=num_list[0]
two=num_list[0]
for i in range(1, len(num_list)):
if num_list[i] > one:
two=one
one=num_list[i]
elif num_list[i] > two:
two=num_list[i]
print("方法二\nSecond_large_num is :", two)
# 方法三
# 用 reduce 與邏輯符號 (and, or)
# 基本思路與方法二一樣，但是不需要用 if 進行判斷。
from functools import reduce
num=reduce(lambda ot, x: ot[1] < x and (ot[1], x) or ot[0] < x and (x, ot[1]) or ot, num_list, (0, 0))[0]
print("方法三\nSecond_large_num is :", num)
if __name__=='__main___':
num_list=[34, 11, 23, 56, 78, 0, 9, 12, 3, 7, 5]
find_second_large_num(num_list)
60 閱讀一下代碼他們的輸出結(jié)果是什么？
def multi(): return [lambda x : i*x for i in range(4)] print([m(3) for m in multi()])
正確答案是[9,9,9,9]，而不是[0,3,6,9]產(chǎn)生的原因是Python的閉包的后期綁定導(dǎo)致的，這意味著在閉包中的變量是在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用的時候被查找的，因為，最后函數(shù)被調(diào)用的時候，for循環(huán)已經(jīng)完成, i 的值最后是3,因此每一個返回值的i都是3,所以最后的結(jié)果是[9,9,9,9]
61 統(tǒng)計一段字符串中字符出現(xiàn)的次數(shù)
# 方法一
def count_str(str_data):
"""定義一個字符出現(xiàn)次數(shù)的函數(shù)"""
dict_str={}
for i in str_data:
dict_str[i]=dict_str.get(i, 0) + 1
return dict_str
dict_str=count_str("AAABBCCAC")
str_count_data=""
for k, v in dict_str.items():
str_count_data +=k + str(v)
print(str_count_data)
# 方法二
from collections import Counter
print("".join(map(lambda x: x[0] + str(x[1]), Counter("AAABBCCAC").most_common())))
62 Python中類方法、類實例方法、靜態(tài)方法有何區(qū)別？
類方法: 是類對象的方法，在定義時需要在上方使用 @classmethod 進行裝飾,形參為cls，表示類對象，類對象和實例對象都可調(diào)用
類實例方法: 是類實例化對象的方法,只有實例對象可以調(diào)用，形參為self,指代對象本身;
靜態(tài)方法: 是一個任意函數(shù)，在其上方使用 @staticmethod 進行裝飾，可以用對象直接調(diào)用，靜態(tài)方法實際上跟該類沒有太大關(guān)系
63 遍歷一個object的所有屬性，并print每一個屬性名？
class Car:
def __init__(self,name,loss): # loss [價格，油耗，公里數(shù)]
self.name=name
self.loss=loss
def getName(self):
return self.name
def getPrice(self):
# 獲取汽車價格
return self.loss[0]
def getLoss(self):
# 獲取汽車損耗值
return self.loss[1] * self.loss[2]
Bmw=Car("寶馬",[60,9,500]) # 實例化一個寶馬車對象
print(getattr(Bmw,"name")) # 使用getattr()傳入對象名字,屬性值。
print(dir(Bmw)) # 獲Bmw所有的屬性和方法
64 寫一個類，并讓它盡可能多的支持操作符?
class Array: __list=[] def __init__(self): print "constructor" def __del__(self): print "destruct" def __str__(self): return "this self-defined array class" def __getitem__(self,key): return self.__list[key] def __len__(self): return len(self.__list) def Add(self,value): self.__list.append(value) def Remove(self,index): del self.__list[index] def DisplayItems(self): print "show all items---" for item in self.__list: print item
65 關(guān)于Python內(nèi)存管理,下列說法錯誤的是 B
A,變量不必事先聲明 B,變量無須先創(chuàng)建和賦值而直接使用
C,變量無須指定類型 D,可以使用del釋放資源
66 Python的內(nèi)存管理機制及調(diào)優(yōu)手段？
內(nèi)存管理機制: 引用計數(shù)、垃圾回收、內(nèi)存池
引用計數(shù)：引用計數(shù)是一種非常高效的內(nèi)存管理手段，當一個Python對象被引用時其引用計數(shù)增加1,
當其不再被一個變量引用時則計數(shù)減1,當引用計數(shù)等于0時對象被刪除。弱引用不會增加引用計數(shù)
垃圾回收：
1.引用計數(shù)
引用計數(shù)也是一種垃圾收集機制，而且也是一種最直觀、最簡單的垃圾收集技術(shù)。當Python的某個對象的引用計數(shù)降為0時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了。比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數(shù)變?yōu)?，如果引用被刪除，對象的引用計數(shù)為0,那么該對象就可以被垃圾回收。不過如果出現(xiàn)循環(huán)引用的話，引用計數(shù)機制就不再起有效的作用了。
2.標記清除
調(diào)優(yōu)手段
1.手動垃圾回收
2.調(diào)高垃圾回收閾值
3.避免循環(huán)引用
67 內(nèi)存泄露是什么？如何避免？
內(nèi)存泄漏指由于疏忽或錯誤造成程序未能釋放已經(jīng)不再使用的內(nèi)存。內(nèi)存泄漏并非指內(nèi)存在物理上的消失，而是應(yīng)用程序分配某段內(nèi)存后，由于設(shè)計錯誤，導(dǎo)致在釋放該段內(nèi)存之前就失去了對該段內(nèi)存的控制，從而造成了內(nèi)存的浪費。
有__del__()函數(shù)的對象間的循環(huán)引用是導(dǎo)致內(nèi)存泄露的主兇。不使用一個對象時使用: del object 來刪除一個對象的引用計數(shù)就可以有效防止內(nèi)存泄露問題。
通過Python擴展模塊gc 來查看不能回收的對象的詳細信息。
可以通過 sys.getrefcount(obj) 來獲取對象的引用計數(shù)，并根據(jù)返回值是否為0來判斷是否內(nèi)存泄露
68 python常見的列表推導(dǎo)式？
[表達式 for 變量 in 列表] 或者 [表達式 for 變量 in 列表 if 條件]
69 簡述read、readline、readlines的區(qū)別？
read 讀取整個文件
readline 讀取下一行
readlines 讀取整個文件到一個迭代器以供我們遍歷
70 什么是Hash（散列函數(shù)）？
散列函數(shù)（英語：Hash function）又稱散列算法、哈希函數(shù)，是一種從任何一種數(shù)據(jù)中創(chuàng)建小的數(shù)字“指紋”的方法。散列函數(shù)把消息或數(shù)據(jù)壓縮成摘要，使得數(shù)據(jù)量變小，將數(shù)據(jù)的格式固定下來。該函數(shù)將數(shù)據(jù)打亂混合，重新創(chuàng)建一個叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指紋。散列值通常用一個短的隨機字母和數(shù)字組成的字符串來代表
71 python函數(shù)重載機制？
函數(shù)重載主要是為了解決兩個問題。
1。可變參數(shù)類型。
2。可變參數(shù)個數(shù)。
另外，一個基本的設(shè)計原則是，僅僅當兩個函數(shù)除了參數(shù)類型和參數(shù)個數(shù)不同以外，其功能是完全相同的，此時才使用函數(shù)重載，如果兩個函數(shù)的功能其實不同，那么不應(yīng)當使用重載，而應(yīng)當使用一個名字不同的函數(shù)。
好吧，那么對于情況 1 ，函數(shù)功能相同，但是參數(shù)類型不同，python 如何處理？答案是根本不需要處理，因為 python 可以接受任何類型的參數(shù)，如果函數(shù)的功能相同，那么不同的參數(shù)類型在 python 中很可能是相同的代碼，沒有必要做成兩個不同函數(shù)。
那么對于情況 2 ，函數(shù)功能相同，但參數(shù)個數(shù)不同，python 如何處理？大家知道，答案就是缺省參數(shù)。對那些缺少的參數(shù)設(shè)定為缺省參數(shù)即可解決問題。因為你假設(shè)函數(shù)功能相同，那么那些缺少的參數(shù)終歸是需要用的。
好了，鑒于情況 1 跟 情況 2 都有了解決方案，python 自然就不需要函數(shù)重載了。
72 手寫一個判斷時間的裝飾器
import datetime
class TimeException(Exception):
def __init__(self, exception_info):
super().__init__()
self.info=exception_info
def __str__(self):
return self.info
def timecheck(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if datetime.datetime.now().year==2019:
func(*args, **kwargs)
else:
raise TimeException("函數(shù)已過時")
return wrapper
@timecheck
def test(name):
print("Hello {}, 2019 Happy".format(name))
if __name__=="__main__":
test("backbp")
73 使用Python內(nèi)置的filter()方法來過濾？
list(filter(lambda x: x % 2==0, range(10)))
74 編寫函數(shù)的4個原則
1.函數(shù)設(shè)計要盡量短小
2.函數(shù)聲明要做到合理、簡單、易于使用
3.函數(shù)參數(shù)設(shè)計應(yīng)該考慮向下兼容
4.一個函數(shù)只做一件事情，盡量保證函數(shù)語句粒度的一致性
75 函數(shù)調(diào)用參數(shù)的傳遞方式是值傳遞還是引用傳遞？
Python的參數(shù)傳遞有：位置參數(shù)、默認參數(shù)、可變參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)。
函數(shù)的傳值到底是值傳遞還是引用傳遞、要分情況：
不可變參數(shù)用值傳遞：像整數(shù)和字符串這樣的不可變對象，是通過拷貝進行傳遞的，因為你無論如何都不可能在原處改變不可變對象。
可變參數(shù)是引用傳遞：比如像列表，字典這樣的對象是通過引用傳遞、和C語言里面的用指針傳遞數(shù)組很相似，可變對象能在函數(shù)內(nèi)部改變。
76 如何在function里面設(shè)置一個全局變量
globals() # 返回包含當前作用余全局變量的字典。 global 變量 設(shè)置使用全局變量
77 對缺省參數(shù)的理解 ？
缺省參數(shù)指在調(diào)用函數(shù)的時候沒有傳入?yún)?shù)的情況下，調(diào)用默認的參數(shù)，在調(diào)用函數(shù)的同時賦值時，所傳入的參數(shù)會替代默認參數(shù)。
*args是不定長參數(shù)，它可以表示輸入?yún)?shù)是不確定的，可以是任意多個。
**kwargs是關(guān)鍵字參數(shù)，賦值的時候是以鍵值對的方式，參數(shù)可以是任意多對在定義函數(shù)的時候
不確定會有多少參數(shù)會傳入時，就可以使用兩個參數(shù)
78 帶參數(shù)的裝飾器?
帶定長參數(shù)的裝飾器
def new_func(func):
def wrappedfun(username, passwd):
if username=='root' and passwd=='123456789':
print('通過認證')
print('開始執(zhí)行附加功能')
return func()
else:
print('用戶名或密碼錯誤')
return
return wrappedfun
@new_func
def origin():
print('開始執(zhí)行函數(shù)')
origin('root','123456789')
帶不定長參數(shù)的裝飾器
def new_func(func):
def wrappedfun(*parts):
if parts:
counts=len(parts)
print('本系統(tǒng)包含 ', end='')
for part in parts:
print(part, ' ',end='')
print('等', counts, '部分')
return func()
else:
print('用戶名或密碼錯誤')
return func()
return wrappedfun
79 為什么函數(shù)名字可以當做參數(shù)用?
Python中一切皆對象，函數(shù)名是函數(shù)在內(nèi)存中的空間，也是一個對象
80 Python中pass語句的作用是什么？
在編寫代碼時只寫框架思路，具體實現(xiàn)還未編寫就可以用pass進行占位，是程序不報錯，不會進行任何操作。
81 有這樣一段代碼，print c會輸出什么，為什么？
a=10 b=20 c=[a] a=15
答：10對于字符串，數(shù)字，傳遞是相應(yīng)的值
82 交換兩個變量的值？
a, b=b, a
83 map函數(shù)和reduce函數(shù)？
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4]) # 使用 lambda # [1, 4, 9, 16] reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) # 相當于 ((1 * 2) * 3) * 4 # 24
84 回調(diào)函數(shù)，如何通信的?
回調(diào)函數(shù)是把函數(shù)的指針(地址)作為參數(shù)傳遞給另一個函數(shù)，將整個函數(shù)當作一個對象，賦值給調(diào)用的函數(shù)。
85 Python主要的內(nèi)置數(shù)據(jù)類型都有哪些？ print dir( ‘a(chǎn) ’) 的輸出？
內(nèi)建類型：布爾類型，數(shù)字，字符串，列表，元組，字典，集合
輸出字符串'a'的內(nèi)建方法
86 map(lambda x:xx，[y for y in range(3)])的輸出？
[0, 1, 4]
87 hasattr() getattr() setattr() 函數(shù)使用詳解？
hasattr(object,name)函數(shù):
判斷一個對象里面是否有name屬性或者name方法，返回bool值，有name屬性（方法）返回True，否則返回False。
class function_demo(object): name='demo' def run(self): return "hello function" functiondemo=function_demo() res=hasattr(functiondemo, "name") # 判斷對象是否有name屬性，True res=hasattr(functiondemo, "run") # 判斷對象是否有run方法，True res=hasattr(functiondemo, "age") # 判斷對象是否有age屬性，F(xiàn)alse print(res)
getattr(object, name[,default])函數(shù)：
獲取對象object的屬性或者方法，如果存在則打印出來，如果不存在，打印默認值，默認值可選。注意：如果返回的是對象的方法，則打印結(jié)果是：方法的內(nèi)存地址，如果需要運行這個方法，可以在后面添加括號().
functiondemo=function_demo() getattr(functiondemo, "name")# 獲取name屬性，存在就打印出來 --- demo getattr(functiondemo, "run") # 獲取run 方法，存在打印出方法的內(nèi)存地址 getattr(functiondemo, "age") # 獲取不存在的屬性，報錯 getattr(functiondemo, "age", 18)# 獲取不存在的屬性，返回一個默認值
setattr(object, name, values)函數(shù)：
給對象的屬性賦值，若屬性不存在，先創(chuàng)建再賦值
class function_demo(object): name="demo" def run(self): return "hello function" functiondemo=function_demo() res=hasattr(functiondemo, "age") # 判斷age屬性是否存在，F(xiàn)alse print(res) setattr(functiondemo, "age", 18) # 對age屬性進行賦值，無返回值 res1=hasattr(functiondemo, "age") # 再次判斷屬性是否存在，True
綜合使用
class function_demo(object): name="demo" def run(self): return "hello function" functiondemo=function_demo() res=hasattr(functiondemo, "addr") # 先判斷是否存在 if res: addr=getattr(functiondemo, "addr") print(addr) else: addr=getattr(functiondemo, "addr", setattr(functiondemo, "addr", "北京首都")) print(addr)
88 一句話解決階乘函數(shù)？
reduce(lambda x,y : x*y,range(1,n+1))
89 對設(shè)計模式的理解，簡述你了解的設(shè)計模式？
設(shè)計模式是經(jīng)過總結(jié)，優(yōu)化的，對我們經(jīng)常會碰到的一些編程問題的可重用解決方案。一個設(shè)計模式并不像一個類或一個庫那樣能夠直接作用于我們的代碼，反之，設(shè)計模式更為高級，它是一種必須在特定情形下實現(xiàn)的一種方法模板。
常見的是工廠模式和單例模式
90 請手寫一個單例
#python2 class A(object): __instance=None def __new__(cls,*args,**kwargs): if cls.__instance is None: cls.__instance=objecet.__new__(cls) return cls.__instance else: return cls.__instance
91 單例模式的應(yīng)用場景有那些？
單例模式應(yīng)用的場景一般發(fā)現(xiàn)在以下條件下：
資源共享的情況下，避免由于資源操作時導(dǎo)致的性能或損耗等，如日志文件，應(yīng)用配置。
控制資源的情況下，方便資源之間的互相通信。如線程池等，1,網(wǎng)站的計數(shù)器 2,應(yīng)用配置 3.多線程池 4數(shù)據(jù)庫配置 數(shù)據(jù)庫連接池 5.應(yīng)用程序的日志應(yīng)用...
92 用一行代碼生成[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
print([x*x for x in range(1, 11)])
93 對裝飾器的理解，并寫出一個計時器記錄方法執(zhí)行性能的裝飾器？
裝飾器本質(zhì)上是一個callable object ，它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函數(shù)對象。
import time
from functools import wraps
def timeit(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start=time.clock()
ret=func(*args, **kwargs)
end=time.clock()
print('used:',end-start)
return ret
return wrapper
@timeit
def foo():
print('in foo()'foo())
94 解釋以下什么是閉包？
在函數(shù)內(nèi)部再定義一個函數(shù)，并且這個函數(shù)用到了外邊函數(shù)的變量，那么將這個函數(shù)以及用到的一些變量稱之為閉包。
95 函數(shù)裝飾器有什么作用？
裝飾器本質(zhì)上是一個callable object，它可以在讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼的變動的前提下增加額外的功能。裝飾器的返回值也是一個函數(shù)的對象，它經(jīng)常用于有切面需求的場景。比如：插入日志，性能測試，事務(wù)處理，緩存。權(quán)限的校驗等場景，有了裝飾器就可以抽離出大量的與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼并發(fā)并繼續(xù)使用。
詳細參考：https://manjusaka.itscoder.com/2018/02/23/something-about-decorator/
96 生成器，迭代器的區(qū)別？
迭代器是遵循迭代協(xié)議的對象。用戶可以使用 iter() 以從任何序列得到迭代器（如 list, tuple, dictionary, set 等）。另一個方法則是創(chuàng)建一個另一種形式的迭代器 —— generator 。要獲取下一個元素，則使用成員函數(shù) next()（Python 2）或函數(shù) next() function （Python 3） 。當沒有元素時，則引發(fā) StopIteration 此例外。若要實現(xiàn)自己的迭代器，則只要實現(xiàn) next()（Python 2）或 __next__()（ Python 3）
生成器（Generator），只是在需要返回數(shù)據(jù)的時候使用yield語句。每次next()被調(diào)用時，生成器會返回它脫離的位置（它記憶語句最后一次執(zhí)行的位置和所有的數(shù)據(jù)值）
區(qū)別： 生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因為自動創(chuàng)建iter()和next()方法，生成器顯得特別簡潔，而且生成器也是高效的，使用生成器表達式取代列表解析可以同時節(jié)省內(nèi)存。除了創(chuàng)建和保存程序狀態(tài)的自動方法，當發(fā)生器終結(jié)時，還會自動拋出StopIteration異常。
97 X是什么類型?
X=(i for i in range(10))
X是 generator類型
98 請用一行代碼 實現(xiàn)將1-N 的整數(shù)列表以3為單位分組
N=100 print ([[x for x in range(1,100)] [i:i+3] for i in range(0,100,3)])
99 Python中yield的用法?
yield就是保存當前程序執(zhí)行狀態(tài)。你用for循環(huán)的時候，每次取一個元素的時候就會計算一次。用yield的函數(shù)叫g(shù)enerator,和iterator一樣，它的好處是不用一次計算所有元素，而是用一次算一次，可以節(jié)省很多空間，generator每次計算需要上一次計算結(jié)果，所以用yield,否則一return，上次計算結(jié)果就沒了
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內(nèi)與您取得聯(lián)系。
