将一个文件的内容写入到另一个文件、map、reduce、filter函数、正则表达式匹配电话号码、函数引用外部名称空间的情况、 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景、常见的内置函数、

写一段代码, 逐行读入一个中文档案(编码为utf-8), 输出在屏幕上并合并(去掉换行), 输出另外一个档案.
import os


def handler():
    path = input("请输入文件路径：")
    new_file_name = 'new_' + os.path.basename(path)
    try:
        with open(path, 'r', encoding='utf-8') as old_file:
            try:
                while True:
                    line_data = old_file.readline()
                    if line_data:
                        # 输出到屏幕
                        print(line_data, end='')
                        # 写入另一个文件
                        with open(new_file_name, 'a+', encoding='utf-8') as new_file:
                            new_file.write(line_data.strip('\n'))
                    else:
                        print('\n读写完毕')
                        return
            except Exception as e:
                print(e)
    except Exception as e:
        print("文件打开失败")

filter、map、reduce的作用

1）filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 
filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) >>> <filter object at 0x0000000003813828>

2）map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 
map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10]

3）reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

1、a_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 请写出你想到的最精简的代码：
 把每个元素都加1
a_list = list(map(lambda element: element + 1, a_list))
2、 请把偶数去掉
 a_list = list(filter(lambda element: element % 2 == 0, a_list))
3、请把list中的每个元素相乘
from functools import reduce

result = reduce(lambda element1, element2: element1 * element2 , a_list)

请使用正则模块re从一段字符串取得所有的电话号码, 其中电话号码可变。

s="This is our Chinese homepage.我们公司的客服电话号码:02-2511-6530。若要购买商品编号为:05-1423,请来电0928837577。"

import re


def get_phone_number(text):
    # 提取固话没分机号码的正则
    phoneRegex = re.compile(r'''(
           (\d{2}|\(\d{2}\))?    # 匹配区号,'?'表示区号可有可无
           (\s|-|\.)?            # 分隔符 ,比如 02-3333-3333,'?'表示分隔符可有可无
           (\d{4})               # 号码中前面4个数字
           (\s|-|\.)?            # 分隔符
           (\d{4})               # 最后的4个数字
           )''', re.VERBOSE)  # re.VERBOSE:为了正则中写注释

    matches = []  # 匹配成功的邮箱和电话存放到matches列表中

    for groups in phoneRegex.findall(text):  # 遍历匹配到的电话列表
        phoneNum = '-'.join([groups[1], groups[3], groups[5]])  # 统一格式
        matches.append(phoneNum)
    return matches


if __name__ == "__main__":
    text = "This is our Chinese homepage.我们公司的客服电话号码:02-2511-6530。若要购买商品编号为:05-1423,请来电0928837577。"
    print(get_phone_number(text))

# 第一种: 内层函数使用变量接收for循环的i变量
def Foo1():
    list1 = []
    for i in range(4):
        def f(n, m=i):
            return m * n

        list1.append(f)
    return list1


# 第二种: 列表生成式的匿名函式引用for循环的i变量
list2 = [lambda n: n * i for i in range(4)]


# 第三种: for循环闭包的i参数引用
def Foo3():
    list3 = []
    for i in range(4):
        def f(n):
            return i * n

        list3.append(f)
    return list3


# 第四种: 加码, 内层函数引用for循环的i变量并且使用可变参数*args
def Foo4():
    list4 = []
    for i in range(4):
        def f(*args):
            return i * args

        list4.append(f)
    return list4


# 循环遍历每个函数,获取输出的值
for index, func_list in enumerate([Foo1(), list2, Foo3(), Foo4()]):
    print("Foo%d的输出结果:" % (index + 1), end='\t')
    for func in func_list:
        print(func(10), end='\t')
    print() 

解释部分：
第一种情况：内层函数直接把外层函数的变量保存到一个变量中的时候,相当于设置了一个默认值, 那么默认值是一个确定的值,所以保存的是一个值而不是空间。
所以,每一个匿名函数存进去的m的值都是不同的
第二种情况：是第三种情况的一个简写,效果是一样,在这里一并分析就好了.在Python中, 当a函数使用非局部变量的时候,a函数里面保存的是这个非局部变量的内存空间,
 当非局部变量发生变化时, a函数相对应的那个变量也会同时发生变化, 
因为指向的是同一个内存空间.回到我们的例子, Foo3里面for的i相对与f函数来说就是一个非局部变量,
所以生成的每个f函数或者list2列表里面匿名函数的i其实存放的是Foo3里面for的i这个全局变量(对于f来说是全局变量)的地址,
所以外部的i发生变化,引用它的所有的函数的i的也一同更新了,所以才会看到这种现象。
第四种情况：理解了前面的情况,第四种就容易理解多了,可以确定的是,函数列表里面i最后的值都是3。那么,只要理解了定义函数时*args的作用就OK了。
定义函数时*args的作用：把调用函数时传过来的多余的参数放入到一个元组中，
所以如果你打印args的话其实是这样的:(10,) ,那么乘上3, 就是(10, 10, 10)了。

简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景

1）可迭代对象：只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法，那么它就是一个可迭代对象。
2）迭代器：迭代器是通过next()来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个StopIteration异常，所以实际上定义了next()方法的都算是迭代器。
3）生成器：生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用yield来替代return，然后yield会自动构建好next()和iter()
4）生成器最佳应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。

列举常见的内置函数

数学相关

abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) >>> 6

sorted(list) : 排序，返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) >>> (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) >>> 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) >>> 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。 range(1,10) >>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') >>> 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') >>> 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) >>> '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) >>> False str(None) >>> False

bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。
bytes('abc', 'utf-8') 
>>> b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8')
>>> b'\xe7\x88\xac\xe8\x99\xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) >>> [1,2,3]

iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) 
>>> <list_iterator object at 0x0000000003813B00>

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) >>>(1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) >>> {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) >>> {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) >>> '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) >>> '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) >>> '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) >>> 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') >>> 65

相关操作

eval() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') >>> 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') >>> Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) 
>>> <filter object at 0x0000000003813828>

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type()：返回一个对象的类型或新建类。

id()： 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') >>> 7070808359261009780

help()：调用系统内置的帮助系统。

isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。

reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') >>> ['c','b','a']

用尽量多的方法实现单例模式：

1）用new来实现单例

class Singleton(object):
    def __new__(cls):      
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls.instance
2）使用导入模块的方式

class MySingle:
　　def foo(self):
　　　　pass

sinleton = MySingle()
# 在别的地方导入
from mysingle import sinleton
singleton.foo()
3）使用装饰器

def singleton(cls):
    instances = {}
    def getinstance(*args,**kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args,**kwargs)
        return instances[cls]
    return getinstance

@singleton
class MyClass:
    a = 1
4）使用元类（metaclass）

class Singleton2(type):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.__instance = None
        super(Singleton2,self).__init__(*args, **kwargs)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self.__instance is None:
            self.__instance = super(Singleton2,self).__call__(*args, **kwargs)
        return self.__instance


class Foo(object, metaclass=Singleton2):
   pass