Python基础复习小点
#简述列举了解的编程语言，及语言见的区别
# 1.# python简单，python开发效率快，python代码简介，python跨平台，python学习成本比较低
# 2.列举Python2和Python3的区别？
# py3：
# print()
# unicode
# 类：新式类
# range（） -- 可迭代对象
# input() -- 获取的内容全都是字符串
# 除法 -- 浮点数
# readlines（） -- 列表
# 没有long（长整型）
# py2：
# print
# ascii
# 类：经典类，新式类
# range（） -- 列表
# xrange（） -- 可迭代对象
# raw_input（） -- 获取的内容全都是字符串
# input() “alex”
# 除法 -- 整数
# xreadlines -- 返回一个迭代器
# 3.
# or and运算#
# 1 7
# 4. 两个列表，一个列表中是元组
# 5.
# a，b = b，a
# 6. 标准：三引号可以进行换行，单引号和双引号需要配合使用
# 7.
# is 判断的是两边的内存地址
# == 判断的是两边的值
# 8.元祖列表转换
# tuple（list）
# list（tuple）
# 9.如何实现字符串的反转
# name='老男孩'
# print(name[::-1])
# 10.两个set如何获取交集、并集、差集？
# &
# |
# -
# 11.那些情况下, y != x - (x-y)会成立?
# x = {2}
# y = {1}
# print(y != x - (x-y))
# 两个非空的集合，并且集合中的元素不能相同，并且也不能是x的子集
# 12.python中如何拷贝一个对象
# lst = [1,2,3,4,5,6,7]
# import copy
# lst3 = lst.copy() # 浅拷贝
# lst1 = copy.copy(lst) # 浅拷贝
# lst2 = lst[:] # 浅拷贝
# 13.
# 赋值: 多个变量指向同一内存地址
# a = 10
# b = a
# c = b
# a = 10 + 5
# print(a,b,c) # 15 10 10
# # 浅拷贝:
# lst = [1,2,3,4,[5,6,],78]
# lst1 = lst[:]
# lst1.append(0)
# print(lst1) # [1,2,3,4,[5,6,],78,0]
# print(lst) # [1,2,3,4,[5,6,],78]
# 浅拷贝:
# lst = [1,2,3,4,[5,6,],78]
# lst1 = lst[:]
# lst1[-2].append(0)
# print(lst1) # [1,2,3,4,[5,6,0],78,0]
# print(lst) # [1,2,3,4,[5,6,0],78]
# # 浅拷贝:
# lst = [1,2,3,4,[5,6,],78]
# lst1 = lst[:]
# lst1[-2] = 12
# print(lst1) # [1,2,3,4,12,78,0]
# print(lst) # [1,2,3,4,[5,6,0],78]
# 浅拷贝:
# lst = [1,2,3,4,[5,6,],78]
# lst1 = lst[:]
# lst[-2] = 12
# print(lst1) # [1,2,3,4,[5,6],78,0]
# print(lst) # [1,2,3,4,12,78]
# 浅拷贝: 只拷贝第一层元素的内存地址
# 深拷贝:
# import copy
# lst = [1,2,[3,4],5]
# lst1 = copy.deepcopy(lst)
# lst.append(10)
# print(lst) # [1,2,[3,4],5,10]
# print(lst1) # [1,2,[3,4],5,]
# import copy
# lst = [1,2,[3,4],5]
# lst1 = copy.deepcopy(lst)
# lst[-2].append(10)
# print(lst) # [1,2,[3,4,10],5,]
# print(lst1) # [1,2,[3,4],5]
# import copy
# lst = [1,2,[3,4],5]
# lst1 = copy.deepcopy(lst)
# lst[-2] = 52
# print(lst) # [1,2,52,5,]
# print(lst1) # [1,2,[3,4],5]
# import copy
# lst = [1,2,[3,4,[1,[]]],5]
# lst1 = copy.deepcopy(lst)
# lst[-2] = 52
# print(lst) # [1,2,52,5,]
# print(lst1) # [1,2,[3,4],5]
import copy
# dic = {"key":[12,23]}
# dic1 = dic.copy()
# dic["key"].append(15)
# print(dic)
# print(dic1)
# 深拷贝,不管嵌套多少层.不可变数据类型共有,可变数据类型开辟新的空间
# 17.使用列表实现斐波那契
# 用Python显示一个斐波那契数列
# lst = [1,1]
# for i in range(100):
# lst.append(lst[-1] + lst[-2])
# print(lst)
# a = dict(zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5)))
# print(dict([(1,2),(3,4)]))
# print(dict(a=1,b=2,c=3))
# lambda 和 def lambda的名字是lamdba 匿名函数：一句话函数， 简单、高效、运行完释放
# print((lambda x:x)(15)) 不赋值变量接受 15
# 22.*arg`和`**kwarg`作用?
# *args : 接收多余位置参数,以元组的形式显示, 可以修改名字,但是不建议修改
# **kwargs: 接收多余关键字参数,以字典的形式显示
# 23. 在函数中设置全局变量
# global
# 24.
# lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
# def func(x):
# return x > 5
# print(list(filter(func,lst))) # 高阶函数 -- 帮咱们实现了一个for循环
# 模拟filter
# def foo(x):
# """指定过滤的规则"""
# return x > 5
#
# def f(func,iter):
# lst = []
# for i in iter:
# if func(i):
# lst.append(i)
# return lst
#
# print(f(foo,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
# print(list(map(str,[3,4,5,5,6,7]))) # 映射
# from functools import reduce
# print(reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4,5]))
# Python递归的最大层数？
# 官方:1000
# 实际测试:998
# 什么是迭代器？什么是可迭代对象？
# 迭代器: 具有__iter__和__next__的就是迭代器
# 可迭代对象: 具有__iter__方法的就是可迭代对象
#在没有后续元素时，next()会抛出一个 StopIteration 异常。
# iter() 和 __iter__()
# next() 和 __next__()
# 什么是生成器？
# 生成器的本质的就是迭代器,函数体出现yield就是生成器
#只是在需要返回数据的时候使用 yield 语句
# 区分生成器和迭代器:
# 1.通过内存地址
# 2.通过send()方法 生成器有send
#使用生成器最好的场景就是当你需要以迭代的方式去遍历一个巨大的数据集合。比如：一个巨大的文件/一个复杂的数据库查询等。
#而迭代器是不具有上述的特性的，不适合去处理一些巨大的类序列对象，所以建议优先考虑使用生成器来处理迭代的场景。
# 什么是装饰器及应用场景？
# 装饰器:在不改变原函数的代码以调用方式,额外增加一些功能
# 装饰器:
# django - 中间件
# csrf
# 面向对象
# flask路由 -- 有参装饰器
# 自定义登录系统
# 什么是反射及应用场景？
# 反射:通过字符串的方式调用对象
# 应用场景:
# ....
# 写一个普通的装饰器。 pass
# 写一个带参数的装饰器。 pass
# def auth(argv):
# def wrapper(func):
# def inner(*args, **kwargs):
# if argv:
# print("我来了")
# func(*args, **kwargs)
# print("wo zou le")
# else:
# func(*args, **kwargs)
# return inner
# return wrapper
#
# @auth(False)
# def foo():
# print(11)
#
# foo()
# def num():
# return [lambda x:i*x for i in range(4)]
# print([m(2) for m in num()])
# [6,6,6,6]
import random
"""
如 10.3.9.12 转换规则为：
10 00001010
3 00000011
9 00001001
12 00001100
再将以上二进制拼接起来计算十进制结果：00001010 00000011 00001001 00001100 = ？
"""
# ip = "10.3.9.12"
# s = ""
# for i in ip.split("."):
# s += format(int(i),"08b")
# print(int(s,2))
# ip = "10.3.9.12"
# import socket,struct
# print(struct.unpack("!I",socket.inet_aton(ip))[0])
# import math # 数学
# print(math.floor(5.9)) # 地板 向下取整
# print(math.ceil(4.1)) # 天花板 向上取整
# re的match和search区别？
# match 从头开始匹配,匹配到第一个就停止了
# search 从任意位置进行匹配,匹配到第一个就停止了
# 用Python匹配HTML tag的时候,<.*>和<.*?>有什么区别?
#表达式 .* 就是单个字符匹配任意次，即贪zd婪匹配。
#表达式 .*? 是满足条件的情况只匹配一次，即最小匹配.
# random.random() 获取0-1随机小数，不包括1和0
# random.randint(1,5) 1-5 包括1 、5
# print(random.randrange(1,20,2)) 随机出奇数
# print(random.choice([1,2,3,4,5]))
# print(random.choices([1,2,3,4,5],k=5)) 选多个 会重复
# print(random.sample([1,2,3,4,5],k=5)) 选多个，不重复
# random.shuffle([1,2,3,4,5]) 打散
# super() 按照mro的顺序进行继承
# 双下划线和单下划线的区别？
# 双下划线 -- 魔法方法(双下方法)
# 单下划线 -- 私有方法 私有方法不能进行继承
# @staticmethod和@classmethod的区别
# @staticmethod : 静态方法
# @classmethod : 类方法
# 实现一个单例模式 (加锁)
# 栈和队列的区别？
# class Parent(object):
# x = 1
#
# class Child1(Parent):
# pass
#
# class Child2(Parent):
# pass
#
# print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
#
# Child1.x = 2
# print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
#
# Parent.x = 3
# print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
# class Context: # 上下文管理
#
# def do_something(self):
# print(111)
#
# def __enter__(self):
# return self
#
# def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
# pass
#
# with Context() as ctx:
# ctx.do_something()
# 请在Context类下添加代码完成该类的实现
# lst = [1,2,[]] * 3
# lst[-1].append(10)
# print(lst)
# 多个装饰器，装饰一个函数
# def wrapper(func):
# def inner(*args,**kwargs):
# print("is 123")
# func(*args,**kwargs)
# print("345")
# return inner
#
# def wrapper1(func):
# def inner1(*args,**kwargs):
# print("7")
# func(*args,**kwargs)
# return inner1
#
# def wrapper2(func):
# def inner2(*args,**kwargs):
# func(*args,**kwargs)
# print("15")
# return inner2
#
# @wrapper2
# @wrapper1
# @wrapper # foo = wrapper(foo)
# def foo(): # 先执行里被装饰函数最近的那个装饰器
# print("is foo")
#
# foo()
Dylan
浙公网安备 33010602011771号