计算机二级 Python 考试知识点大全

1. Python 语言概述与开发环境

• Python 特点：解释型、面向对象、动态数据类型、高级语言。
• 开发环境：IDLE（官方自带）、PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 等。
• 运行方式：交互式（命令行）、脚本式（.py 文件）。
• 程序基本结构：模块导入、语句执行、缩进表示代码块。

2. Python基础语法

2.1 注释

• 单行注释：# 注释内容。
• 多行注释：使用三个单引号 ''' 或三个双引号 """ 包裹。

2.2 缩进

Python 使用缩进表示代码块（通常为 4 个空格），同一代码块必须保持相同缩进量。

2.3 语句分隔

• 一般一行一条语句，分号 ; 可分隔多条语句（不推荐）。
• 行尾反斜杠 \ 可实现续行（括号内的内容可自动跨行）。

2.4 标识符与关键字

• 标识符命名规则：字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。
• 关键字（保留字）：and, as, assert, async, await, break, class, continue, def, del, elif, else, except, False, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda, None, nonlocal, not, or, pass, raise, return, True, try, while, with, yield 等。

2.5 变量与常量

• 变量无需声明，直接赋值即创建。
• 常量通常用大写字母命名（仅为约定，Python 没有真正的常量）。
• 动态类型：变量类型随赋值改变。

2.6 输入输出

• 输出：print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
  示例：print("Hello", "World", sep="-", end="!") → Hello-World!。
• 输入：input([prompt]) 返回字符串，可通过int()等转换类型。

3. 数据类型

3.1 数字类型

• 整数 int：任意大小，支持二进制（0b）、八进制（0o）、十六进制（0x）。
• 浮点数 float：双精度，有精度限制。科学计数法：1.2e-3。
• 复数 complex：a+bj，实部 a，虚部 b（j 或 J 表示虚部）。
• 常用操作：+, -, *, /（浮点除）、//（整除）、%（取余）、**（幂）。
• 类型转换：int(x), float(x), complex(x)。
• math 库：提供数学函数，如math.sqrt, math.sin, math.pi等。

3.2 字符串

• 定义：单引号、双引号、三引号（可跨行）。

• 转义字符：\n 换行，\t 制表，\\ 反斜杠，\' 单引号等。原始字符串 r"..." 忽略转义。

• 索引：正向 0 开始，反向 -1 开始。s[i] 获取单个字符。

• 切片：s[start:stop:step]，包含 start，不包含 stop。省略 start 默认为 0，省略 stop 默认为末尾，省略 step 默认为 1。

• 常用方法（均为不可变操作）：

  • len(s)：长度。
  • s.upper(), s.lower(), s.capitalize(), s.title()。
  • s.strip([chars])：去除两端指定字符（默认空白）。
  • s.split(sep=None, maxsplit=-1)：分割为列表。
  • sep.join(iterable)：连接。
  • s.replace(old, new[, count])：替换。
  • s.find(sub), s.rfind(), s.index(), s.rindex()。
  • s.count(sub)。
  • s.startswith(prefix), s.endswith(suffix)。
  • s.isalpha(), s.isdigit(), s.isalnum(), s.isspace()等。
  • s.center(width), s.ljust(), s.rjust()。
  • s.format()：格式化字符串（见下）。

• 字符串格式化：

  • %格式化："%d %s" % (num, string)

    • 这是 Python 中最古老的字符串格式化方式，借鉴自 C 语言的 printf 风格。
    • 常用的格式符包括：%d（整数）、%s（字符串）、%f（浮点数）、%x（十六进制）等。
    • 可以在格式符中添加宽度和精度控制，例如：%10s（右对齐，宽度 10）、%.2f（保留两位小数）、%-10s（左对齐）。
    • 当有多个变量时，必须用元组包裹；也可以使用字典进行命名替换，例如："%(name)s is %(age)d" % {"name": "Tom", "age": 20}。
    • 示例：

      name = "Alice"
      age = 30
      print("Name: %s, Age: %d" % (name, age))          # Name: Alice, Age: 30
      print("Pi: %.3f" % 3.14159)                        # Pi: 3.142
      

  • format() 方法："{} {}".format(value1, value2)，可指定位置{0}, {1}，或关键字{name}，以及格式说明符{:.2f}

    • 从 Python 2.6 开始引入，是一种更强大、灵活的格式化方式。

    • 位置参数："{0} {1}".format("Hello", "World") 或省略数字按顺序填充 "{} {}".format("Hello", "World")。

    • 关键字参数："{name} is {age}".format(name="Bob", age=25)，使代码意图更清晰。

    • 格式说明符：通过冒号 : 指定格式，例如：

      • {:.2f}：浮点数保留两位小数。
      • {:>10}：右对齐，宽度 10。
      • {:<10}：左对齐。
      • {:^10}：居中对齐。
      • {:+d}：显示正负号。
      • {:.0%}：百分比格式。

    • 支持访问对象的属性或字典键：

      person = {"name": "Eve", "age": 28}
      print("Name: {p[name]}, Age: {p[age]}".format(p=person))
      

    • 还可以通过下标或切片访问列表元素："{0[0]}".format(lst)。

    • 示例：

      name = "Charlie"
      age = 35
      print("Name: {}, Age: {}".format(name, age))          # Name: Charlie, Age: 35
      print("Pi: {:.2f}".format(3.14159))                    # Pi: 3.14
      print("Score: {:>10}".format(95))                      # Score:         95
      

  • f-string（Python 3.6+）：f"{value:.2f}"

    • 格式化字符串字面量（formatted string literal），在字符串前加 f 或 F，花括号 {} 内可直接嵌入变量或表达式。
    • 直接嵌入变量：f"My name is {name}"，其中 name 是当前作用域中的变量。
    • 支持任意表达式：可以在花括号内进行计算、调用方法或函数，例如：

      a, b = 5, 3
      print(f"{a} + {b} = {a + b}")          # 5 + 3 = 8
      print(f"{name.upper()} has {len(name)} letters.")
      

    • 格式说明符：与 format() 方法相同，例如：f"{pi:.2f}"、f"{num:>10}"。
    • 嵌套花括号：可以在 f-string 内部再使用花括号，但要注意引号冲突，通常用不同引号区分。
    • 性能：f-string 在运行时求值，但通常比 format() 更快，因为它是编译时转换成的字符串构建操作。
    • 示例：

      name = "David"
      age = 40
      print(f"Name: {name}, Age: {age}")                   # Name: David, Age: 40
      print(f"Pi to 2 decimals: {3.14159:.2f}")            # Pi to 2 decimals: 3.14
      print(f"Uppercase: {name.upper()}")                   # Uppercase: DAVID
      

3.3 类型转换与初始化

• int(), float(), str(), bool(), list(), tuple(), set(), dict()等。

4. 运算符与表达式

4.1 运算符分类

• 算术运算符：+, -, *, /, //, %, **。
• 赋值运算符：=, +=, -=, *=, /=, //=, %=, **=。
• 比较运算符：==, !=, >, <, >=, <=，返回布尔值。
• 逻辑运算符：and, or, not。
• 位运算符：&（与），|（或），^（异或），~（取反），<<（左移），>>（右移）。
• 成员运算符：in, not in（用于序列、集合、字典的键）。
• 身份运算符：is, is not（比较对象内存地址）。

4.2 运算符优先级

从高到低（简略）：

1. 幂运算 **。
2. 正负号 +x, -x。
3. 乘法、除法、取余 *, /, //, %。
4. 加法、减法 +, -。
5. 移位 <<, >>。
6. 按位与 &。
7. 按位异或 ^。
8. 按位或 |。
9. 比较运算符 in, not in, is, is not, <, <=, >, >=, !=, ==。
10. 逻辑非 not。
11. 逻辑与 and。
12. 逻辑或 or。
13. 赋值运算符 =, += 等。

5. 程序控制结构

5.1 条件分支

• if 语句：

  if condition:
      # 代码块
  elif condition:
      # 代码块
  else:
      # 代码块
  

• 条件表达式（三元运算符）：x if condition else y。

5.2 循环

• while 循环：

  while condition:
      # 代码块
  else:   # 循环正常结束（未break）时执行
      # 代码块
  

• for 循环：常用于遍历序列（列表、字符串、元组、字典、集合等）或 range() 对象。

  for variable in iterable:
      # 代码块
  else:
      # 循环正常结束时执行
  

• range(start, stop, step)：生成整数序列，start默认0，step默认1，不包含stop。

• 循环控制：

  • break：跳出整个循环。
  • continue：跳过本次循环剩余语句，进入下一次迭代。
  • pass：占位语句，什么都不做。

6. 异常处理

• 基本结构：

  try:
      # 可能引发异常的代码
  except SomeException as e:
      # 处理特定异常
  except (AnotherException, OtherException) as e:
      # 处理多个异常
  except:
      # 处理所有其他异常（不推荐）
  else:
      # 无异常发生时执行
  finally:
      # 无论是否异常都会执行（清理资源）
  

• raise语句：手动抛出异常，raise ExceptionType("message")。
• 常见异常类型：ZeroDivisionError, TypeError, ValueError, IndexError, KeyError, FileNotFoundError, AttributeError, ImportError 等。
• 断言：assert condition, message，条件为假时引发 AssertionError。

7. 组合数据类型

7.1 列表（list）

• 创建：[1, 2, 3] 或 list(iterable)。
• 索引与切片：同字符串。
• 常用方法：
  • lst.append(x)：末尾添加元素。
  • lst.extend(iterable)：扩展列表。
  • lst.insert(i, x)：在位置 i 插入 x。
  • lst.remove(x)：删除第一个值为 x 的元素。
  • lst.pop([i])：删除并返回位置 i 的元素（默认最后一个）。
  • lst.clear()：清空。
  • lst.index(x[, start[, end]])：返回第一个值为 x 的索引。
  • lst.count(x)：统计 x 出现次数。
  • lst.sort(key=None, reverse=False)：原地排序。
  • lst.reverse()：原地反转。
  • lst.copy()：浅拷贝。
• 列表推导式：[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]。
• 多维列表：列表嵌套。

7.2 元组（tuple）

• 创建：(1, 2, 3) 或 tuple(iterable)，单元素元组需加逗号 (1,)。
• 不可变性：元素、操作不可修改，但若元素是可变对象（如列表），其内容可变。
• 常用操作：索引、切片、count(), index()。
• 元组赋值：a, b = b, a（交换变量）。

7.3 字典（dict）

• 创建：{key1: value1, key2: value2} 或 dict(key=value) 或 dict(zip(keys, values))。
• 键的要求：必须是不可变类型（数字、字符串、元组等）。
• 访问：d[key]（键不存在引发 KeyError），d.get(key, default)（不存在返回 default）。
• 常用方法：
  • d.keys(), d.values(), d.items()：返回视图对象，分别为键、值、键值对。
  • d.update(other_dict)：合并字典。
  • d.pop(key[, default])：删除并返回值。
  • d.popitem()：删除并返回最后插入的键值对（Python 3.7+ 有序）。
  • d.setdefault(key, default)：若键不存在，设置默认值并返回。
  • d.clear()：清空。
  • d.copy()：浅拷贝。
  • d.fromkeys(seq, value)：类方法，从序列创建字典。
• 字典推导式：{key_expr: value_expr for item in iterable if condition}

7.4 集合（set）

• 创建：{1, 2, 3} 或 set(iterable)，空集合必须用set()。
• 特点：无序、不重复。
• 常用操作：
  • 添加：s.add(x), s.update(iterable)。
  • 删除：s.remove(x)（不存在引发KeyError），s.discard(x)（不存在不报错），s.pop()（随机删除），s.clear()。
  • 集合运算：交集 & 或 s.intersection(t)，并集 | 或 s.union(t)，差集 - 或 s.difference(t)，对称差集 ^ 或 s.symmetric_difference(t)。
  • 子集/超集判断：s.issubset(t), s.issuperset(t), s.isdisjoint(t)。
• 集合推导式：{expr for item in iterable if condition}。

8. 函数

8.1 函数定义与调用

• 定义：def 函数名(参数列表): 缩进函数体，return 返回（无 return 返回 None）。
• 文档字符串：函数体内首行用 """docstring""" 说明。

8.2 参数传递

• 位置参数：按顺序传递。
• 默认参数：def func(a, b=1):，默认参数必须放在位置参数之后。
• 可变参数：
  • *args：接收任意数量位置参数，打包为元组。
  • **kwargs：接收任意数量关键字参数，打包为字典。
• 关键字参数：调用时用 key=value 形式。
• 命名关键字参数：def func(a, *, b, c):，星号后的参数必须以关键字形式传递。也可用 *args 后的参数自动成为命名关键字。
• 参数解包：
  • func(*list)：将列表解包为位置参数。
  • func(**dict)：将字典解包为关键字参数。

8.3 变量作用域

• 局部变量：函数内定义，仅在函数内有效。
• 全局变量：函数外定义，函数内若需修改需用global声明。
• 嵌套函数与 nonlocal：在嵌套函数中修改外层函数的变量需用 nonlocal。
• LEGB 规则：Local → Enclosing → Global → Built-in。

8.4 匿名函数（lambda）

• lambda 参数: 表达式，返回函数对象。常用于简单操作，如 sorted(list, key=lambda x: x[1])。

8.5 高阶函数

• map(func, iterable)：将函数应用于每个元素，返回迭代器。
• filter(func, iterable)：过滤，返回使 func 为 True 的元素。
• reduce(func, iterable[, initial])：从 functools 导入，累积计算。

9. 文件操作

9.1 文件打开与关闭

• open(file, mode='r', encoding=None)：返回文件对象。
  • mode 常见值：
    • 'r'：只读（默认）。
    • 'w'：写入，先清空文件。
    • 'x'：独占创建，文件已存在则失败。
    • 'a'：追加。
    • 'b'：二进制模式。
    • 't'：文本模式（默认）。
    • '+'：读写。
  • 示例：'rb', 'w+', 'a+b'。
• f.close()：关闭文件（推荐使用 with 语句自动关闭）。

9.2 文件读取

• f.read(size)：读取 size 个字符（文本）或字节（二进制），无参读全部。
• f.readline()：读取一行，包括换行符。
• f.readlines()：读取所有行，返回列表（每行包含换行符）。
• 迭代文件对象：for line in f: 逐行读取。

9.3 文件写入

• f.write(s)：写入字符串，返回写入字符数。
• f.writelines(lines)：写入字符串列表，不自动添加换行符。

9.4 文件指针

• f.tell()：返回当前指针位置（字节数，文本模式下可能不准确）。
• f.seek(offset, whence)：移动指针。whence=0 从开头，1 从当前位置，2 从末尾（二进制模式下可用）。

9.5 with 语句

• 自动管理上下文，退出时自动关闭文件。

  with open('file.txt', 'r') as f:
      data = f.read()
  

9.6 CSV 文件处理

• csv 模块：

  import csv
  with open('data.csv', 'r') as f:
      reader = csv.reader(f)
      for row in reader:
          print(row)
  with open('out.csv', 'w', newline='') as f:
      writer = csv.writer(f)
      writer.writerow(['name', 'age'])
      writer.writerows([['Alice', 20], ['Bob', 21]])
  

• DictReader/DictWriter：处理带标题行的 CSV。

9.7 JSON 文件处理

• json 模块：

  import json
  # 写入
  data = {'name': 'Alice', 'age': 20}
  with open('data.json', 'w') as f:
      json.dump(data, f, indent=4)
  # 读取
  with open('data.json', 'r') as f:
      data = json.load(f)
  # 字符串与Python对象转换：json.dumps(), json.loads()
  

10. 标准库

10.1 turtle 库（绘图）

• 基本命令：
  • 运动：forward(d), backward(d), right(angle), left(angle), goto(x,y), setheading(angle), circle(radius)。
  • 画笔控制：penup(), pendown(), pensize(width), pencolor(color), fillcolor(color), begin_fill(), end_fill()。
  • 窗口：setup(width, height), bgcolor(color), title(), done()。
  • 速度：speed(s)。
  • 画笔初始化：home() 回到原点、方向正右。
• 示例：画正方形。

10.2 random 库

• 实现算法：梅森旋转算法。
• 常用函数：
  • random()：返回 [0.0, 1.0) 随机浮点数。
  • randint(a, b)：返回 [a, b] 整数。
  • randrange(start, stop, step)：返回 range 中的随机元素。
  • uniform(a, b)：返回 [a, b] 随机浮点数。
  • choice(seq)：从序列随机选一个。
  • sample(pop, k)：从总体随机选取k个不重复元素。
  • shuffle(lst)：原地打乱列表。
  • seed(a)：初始化随机种子。

10.3 time 库

• 时间获取：
  • time()：返回当前时间戳（秒）。
  • ctime([secs])：将时间戳转为字符串。
  • gmtime([secs])：返回 UTC 的 struct_time。
  • localtime([secs])：返回本地 struct_time。
• 时间格式化：
  • strftime(format, t)：将 struct_time 转为字符串，任何占位符保留 0。
  • strptime(string, format)：将字符串转为 struct_time。
• 程序计时：
  • sleep(secs)：延迟。
  • perf_counter()：高精度性能计数器，常用于测量时间差。

10.4 datetime 库（扩展）

• date, time, datetime, timedelta 类。
• 示例：datetime.now(), date.today(), timedelta(days=1)。

10.5 sys 与 os库

• sys：
  • sys.argv：命令行参数列表。
  • sys.exit()：退出程序。
  • sys.path：模块搜索路径。
  • sys.stdin/stdout/stderr：标准输入输出错误。
• os：
  • os.getcwd()：当前工作目录。
  • os.chdir(path)：切换目录。
  • os.listdir(path)：列出目录内容。
  • os.mkdir(), os.makedirs()：创建目录。
  • os.remove(), os.rmdir()：删除文件/空目录。
  • os.path模块：路径操作，如 os.path.join(), os.path.exists(), os.path.isfile(), os.path.isdir(), os.path.splitext() 等。

11. 第三方库

11.1 jieba 库（中文分词）

• 主要函数：
  • jieba.cut(s, cut_all=False)：生成器，精确模式。
  • jieba.cut(s, cut_all=True)：全模式。
  • jieba.cut_for_search(s)：搜索引擎模式。
  • jieba.lcut()：返回列表。
  • 添加自定义词典：jieba.load_userdict(file)。
  • 调整词频：jieba.suggest_freq(('词语', '词性'))。
• 示例：list(jieba.cut("中华人民共和国"))。

11.2 wordcloud 库（词云）

• 基本用法：

  from wordcloud import WordCloud
  wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', width=800, height=600, background_color='white')
  wc.generate(text)   # text为字符串
  wc.to_file('wordcloud.png')
  

• 常用参数：max_words, stopwords, mask（形状掩码）等。

11.3 pyinstaller 库（打包）

• 命令：pyinstaller -F script.py 打包成单个 exe 文件（Windows）。
• 常用选项：-w 无控制台窗口，-i icon.ico 设置图标，-F 只输出一个打包文件。

11.4 requests 库（HTTP 请求）

• 主要方法：get(), post(), put(), delete() 等。
• 参数：params, data, json, headers, cookies。
• 响应：r.status_code, r.text, r.json(), r.content。
• 异常处理：requests.exceptions.RequestException。

11.5 numpy 库（数值计算）

• 数组创建：np.array(list), np.zeros(), np.ones(), np.arange(), np.linspace()。
• 数组属性：ndim（维度）, shape（形状）, size, dtype。
• 索引与切片：类似列表，支持多维。
• 运算：向量化运算，广播机制。
• 常用函数：np.sum(), np.mean(), np.max(), np.min(), np.dot(), np.linalg.inv() 等。

11.6 pandas 库（数据分析）

• Series：一维带标签数组。
• DataFrame：二维表格。
  • 读取：pd.read_csv(), pd.read_excel()。
  • 查看：df.head(), df.info(), df.describe()。
  • 选择：df[col], df.loc[], df.iloc[]。
  • 处理缺失值：dropna(), fillna()。
  • 分组聚合：groupby(), agg()。
  • 合并：merge(), concat()。

11.7 matplotlib 库（数据可视化）

• pyplot 模块：
  • plt.plot(x, y)：折线图。
  • plt.scatter(x, y)：散点图。
  • plt.bar(x, height)：条形图。
  • plt.hist(data, bins)：直方图。
  • plt.pie(sizes)：饼图。
  • 设置：plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend(), plt.grid()。
  • 显示：plt.show()。
  • 保存：plt.savefig('plot.png')。

12. 面向对象编程

12.1 类与对象

• 定义类：

  class ClassName(父类):
      class_variable = 值   # 类属性
      def __init__(self, 参数):   # 构造方法
          self.instance_variable = 参数   # 实例属性
      def method(self):
          # 实例方法
  

• 创建对象：obj = ClassName(参数)。
• 访问属性：obj.属性，obj.方法()。

12.2 类属性与实例属性

• 类属性：所有实例共享，通过类名或实例访问（实例访问时若同名实例属性会覆盖）。
• 实例属性：每个实例独有，通过 self定义。

12.3 方法类型

• 实例方法：第一个参数为 self。
• 类方法：使用 @classmethod 装饰，第一个参数为 cls。
• 静态方法：使用 @staticmethod 装饰，无特殊参数。
• 特殊方法（魔术方法）：__init__, __str__, __repr__, __len__, __add__ 等。

12.4 继承

• 单继承：class 子类(父类):。
• 方法重写：子类定义与父类同名方法。
• 调用父类方法：super().方法名()。
• 多重继承：class 子类(父类1, 父类2):，方法解析顺序（MRO）遵循 C3 算法，可用 类名.__mro__ 查看。

12.5 访问控制

• Python 没有严格的私有机制，约定以单下划线_开头表示“保护”，以双下划线__开头表示“私有”（名称修饰为_类名__变量）。

13. 程序设计基本方法

13.1 算法概念

• 算法：解决问题的有限步骤。
• 特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
• 复杂度：时间复杂度（大 O 表示法）、空间复杂度。

13.2 基本算法

• 枚举法：穷举所有可能。
• 递归：函数自调用，注意递归深度（Python 默认 1000）。
• 分治法：分解、解决、合并（如归并排序、快速排序）。
• 贪心算法：每步选最优，局部最优不一定全局最优。
• 动态规划：保存子问题解，避免重复计算（如斐波那契、背包问题）。

13.3 常见数据结构（简单介绍）

• 栈：后进先出，可用列表模拟（append 入栈，pop 出栈）。
• 队列：先进先出，可用 collections.deque实现高效两端操作。
• 链表：手动定义节点类。
• 二叉树：节点类包含左子、右子，遍历（前序、中序、后序、层次）。

14. Python计算生态扩展

• 网络爬虫：requests、BeautifulSoup（解析 HTML）、scrapy 框架、grab。
• Web 开发：Flask、Django、Tornado、Pylons。
• 科学计算：numpy、scipy。
• 机器学习：scikit-learn、tensorflow、pytorch、mxnet。
• 图形界面：tkinter（内置）、PyQt、wxPython。
• 游戏开发：pygame。
• 数据库：SQLAlchemy、SQLite、MySQL。
• 图像字符识别：PyOCR。
• 图像处理：PIL。
• 文本处理：pdfminer。
• 数据可视化：mayavi、TVTK。