▍1、什么是Python？为什么它会如此流行？
Python是一种解释的、高级的、通用的编程语言。
Python的设计理念是通过使用必要的空格与空行，增强代码的可读性。
它之所以受欢迎，就是因为它具有简单易用的语法。
▍2、为什么Python执行速度慢，我们如何改进它？
Python代码执行缓慢的原因，是因为它是一种解释型语言。它的代码在运行时进行解释，而不是编译为本地语言。 为了提高Python代码的速度，我们可以使用CPython、Numba，或者我们也可以对代码进行一些修改。 1. 减少内存占用。 2. 使用内置函数和库。 3. 将计算移到循环外。 4. 保持小的代码库。 5. 避免不必要的循环
▍3、Python有什么特点？
1. 易于编码
2. 免费和开源语言
3. 高级语言
4. 易于调试
5. OOPS支持
6. 大量的标准库和第三方模块
7. 可扩展性(我们可以用C或C++编写Python代码)
8. 用户友好的数据结构
▍4、Python有哪些应用？
1. Web开发
2. 桌面GUI开发
3. 人工智能和机器学习
4. 软件开发
5. 业务应用程序开发
6. 基于控制台的应用程序
7. 软件测试
8. Web自动化
9. 基于音频或视频的应用程序
10. 图像处理应用程序
▍5、Python的局限性？
1. 速度
2. 移动开发
3. 内存消耗(与其他语言相比非常高)
4. 两个版本的不兼容(2，3)
5. 运行错误(需要更多测试，并且错误仅在运行时显示)
6. 简单性
▍6、Python代码是如何执行的？
首先，解释器读取Python代码并检查是否有语法或格式错误。
如果发现错误，则暂停执行。如果没有发现错误，则解释器会将Python代码转换为等效形式或字节代码。
然后将字节码发送到Python虚拟机(PVM)，这里Python代码将被执行，如果发现任何错误，则暂停执行，否则结果将显示在输出窗口中。
▍7、如何在Python中管理内存？
Python内存由Python的私有headspace管理。
所有的Python对象和数据结构都位于一个私有堆中。私用堆的分配由Python内存管理器负责。
Python还内置了一个的垃圾收集器，可以回收未使用的内存并释放内存，使其可用于headspace。
▍8、解释Python的内置数据结构？
Python中主要有四种类型的数据结构。
列表：列表是从整数到字符串甚至另一个列表的异构数据项的集合。列表是可变的。列表完成了其他语言中大多数集合数据结构的工作。列表在[ ]方括号中定义。
例如：a = [1,2,3,4]
集合：集合是唯一元素的无序集合。集合运算如联合|，交集&和差异，可以应用于集合。{}用于表示一个集合。
例如：a = {1,2,3,4}
元组：Python元组的工作方式与Python列表完全相同，只是它们是不可变的。()用于定义元组。
例如：a =（1,2,3,4）
字典：字典是键值对的集合。它类似于其他语言中的hash map。在字典里，键是唯一且不可变的对象。
例如：a = {'number'：[1,2,3,4]}
▍9、解释//、％、* *运算符？
//(Floor Division)-这是一个除法运算符，它返回除法的整数部分。
例如：5 // 2 = 2
％(模数)-返回除法的余数。
例如：5 ％ 2 = 1
**(幂)-它对运算符执行指数计算。a ** b表示a的b次方。
例如：5 ** 2 = 25、5 ** 3 = 125
▍10、Python中的单引号和双引号有什么区别？
在Python中使用单引号(' ')或双引号(" ")是没有区别的，都可以用来表示一个字符串。
这两种通用的表达方式，除了可以简化程序员的开发，避免出错之外，还有一种好处，就是可以减少转义字符的使用，使程序看起来更简洁，更清晰。
▍11、Python中append，insert和extend的区别?
append：在列表末尾添加新元素。
insert：在列表的特定位置添加元素。
extend：通过添加新列表来扩展列表。
numbers = [1,2,3,4,5] numbers.append(6) print(numbers) >[1,2,3,4,5,6] ## insert(position,value) numbers.insert(2,7) print(numbers) >[1,2,7,3,4,5,6] numbers.extend([7,8,9]) print(numbers) >[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9] numbers.append([4,5]) >[1,2,7,3,4,5,6,7,8,9,[4,5]]
▍12、break、continue、pass是什么？
break：在满足条件时，它将导致程序退出循环。
continue：将返回到循环的开头，它使程序在当前循环迭代中的跳过所有剩余语句。
pass：使程序传递所有剩余语句而不执行。
▍13、区分Python中的remove，del和pop？
remove：将删除列表中的第一个匹配值，它以值作为参数。
del：使用索引删除元素，它不返回任何值。
pop：将删除列表中顶部的元素，并返回列表的顶部元素。
numbers = [1,2,3,4,5] numbers.remove(5) > [1,2,3,4] del numbers[0] >[2,3,4] numbers.pop() >4
▍14、什么是switch语句。如何在Python中创建switch语句？
switch语句是实现多分支选择功能，根据列表值测试变量。
switch语句中的每个值都被称为一个case。
在Python中，没有内置switch函数，但是我们可以创建一个自定义的switch语句。
switcher = {
1: "January",
2: "February",
3: "March",
4: "April",
5: "May",
6: "June",
7: "July",
8: "August",
9: "September",
10: "October",
11: "November",
12: "December"
}
month = int(input())
print(switcher.get(month))
> 3
march
▍15、举例说明Python中的range函数?
range：range函数返回从起点到终点的一系列序列。
range(start, end, step)，第三个参数是用于定义范围内的步数。
# number
for i in range(5):
print(i)
> 0,1,2,3,4
# (start, end)
for i in range(1, 5):
print(i)
> 1,2,3,4
# (start, end, step)
for i in range(0, 5, 2):
print(i)
>0,2,4
▍16、==和is的区别是？
==比较两个对象或值的相等性。
is运算符用于检查两个对象是否属于同一内存对象。
lst1 = [1,2,3] lst2 = [1,2,3] lst1 == lst2 >True lst1 is lst2 >False
▍17、如何更改列表的数据类型？
要将列表的数据类型进行更改，可以使用tuple()或者set()。
lst = [1,2,3,4,2]
# 更改为集合
set(lst) ## {1,2,3,4}
# 更改为元组
tuple(lst) ## (1,2,3,4,2)
▍18、Python中注释代码的方法有哪些？
在Python中，我们可以通过下面两种方式进行注释。
1. 三引号'''，用于多行注释。
2. 单井号#，用于单行注释。
▍19、!=和is not运算符的区别？
!=如果两个变量或对象的值不相等，则返回true。 is not是用来检查两个对象是否属于同一内存对象。
lst1 = [1,2,3,4] lst2 = [1,2,3,4] lst1 != lst2 >False lst1 is not lst2 >True
▍20、Python是否有main函数？
是的，它有的。只要我们运行Python脚本，它就会自动执行。
▍21、什么是lambda函数？
Lambda函数是不带名称的单行函数，可以具有n个参数，但只能有一个表达式。也称为匿名函数。
a = lambda x, y：x + y print(a(5, 6)) > 11
▍22、iterables和iterators之间的区别？
iterable：可迭代是一个对象，可以对其进行迭代。在可迭代的情况下，整个数据一次存储在内存中。
iterators：迭代器是用来在对象上迭代的对象。它只在被调用时被初始化或存储在内存中。迭代器使用next从对象中取出元素。
# List is an iterable
lst = [1,2,3,4,5]
for i in lst:
print(i)
# iterator
lst1 = iter(lst)
next(lst1)
>1
next(lst1)
>2
for i in lst1:
print(i)
>3,4,5
▍23、Python中的Map Function是什么？
map函数在对可迭代对象的每一项应用特定函数后，会返回map对象。
▍24、解释Python中的Filter？
过滤器函数，根据某些条件从可迭代对象中筛选值。
# iterable
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
def even(num):
if num%2==0:
return num
# filter all even numbers
list(filter(even,lst))
---------------------------------------------
[2, 4, 6, 8, 10]
▍25、解释Python中reduce函数的用法？
reduce()函数接受一个函数和一个序列，并在计算后返回数值。
from functools import reduce a = lambda x,y:x+y print(reduce(a,[1,2,3,4])) > 10
▍26、什么是pickling和unpickling？
pickling是将Python对象(甚至是Python代码)，转换为字符串的过程。
unpickling是将字符串，转换为原来对象的逆过程。
▍27、解释*args和**kwargs？
*args，是当我们不确定要传递给函数参数的数量时使用的。
def add（* num）：
sum = 0
for val in num：
sum = val + sum
print（sum）
add（4,5）
add（7,4,6）
add（10,34,23）
---------------------
9
17
67
**kwargs，是当我们想将字典作为参数传递给函数时使用的。
def intro(**data):
print("
Data type of argument:",type(data))
for key, value in data.items():
print("{} is {}".format(key,value))
intro(name="alex",Age=22, Phone=1234567890)
intro(name="louis",Email="a@gmail.com",Country="Wakanda", Age=25)
--------------------------------------------------------------
Data type of argument: <class 'dict'>
name is alex
Age is 22
Phone is 1234567890
Data type of argument: <class 'dict'>
name is louis
Email is a@gmail.com
Country is Wakanda
Age is 25
▍28、解释re模块的split()、sub()、subn()方法？
split()：只要模式匹配，此方法就会拆分字符串。
sub()：此方法用于将字符串中的某些模式替换为其他字符串或序列。
subn()：和sub()很相似，不同之处在于它返回一个元组，将总替换计数和新字符串作为输出。
import re
string = "There are two ball in the basket 101"
re.split("W+",string)
---------------------------------------
['There', 'are', 'two', 'ball', 'in', 'the', 'basket', '101']
re.sub("[^A-Za-z]"," ",string)
----------------------------------------
'There are two ball in the basket'
re.subn("[^A-Za-z]"," ",string)
-----------------------------------------
('There are two ball in the basket', 10)
▍29、Python中的生成器是什么？
生成器(generator)的定义与普通函数类似，生成器使用yield关键字生成值。
如果一个函数包含yield关键字，那么该函数将自动成为一个生成器
# A program to demonstrate the use of generator object with next() A generator function def Fun(): yield 1 yield 2 yield 3 # x is a generator object x = Fun() print(next(x)) ----------------------------- 1 print(next(x)) ----------------------------- 2
▍30、如何使用索引来反转Python中的字符串?
string = 'hello' string[::-1] >'olleh'
▍31、类和对象有什么区别？
类(Class)被视为对象的蓝图。类中的第一行字符串称为doc字符串，包含该类的简短描述。
在Python中，使用class关键字可以创建了一个类。一个类包含变量和成员组合，称为类成员。
对象(Object)是真实存在的实体。在Python中为类创建一个对象，我们可以使用obj = CLASS_NAME()
例如：obj = num()
使用类的对象，我们可以访问类的所有成员，并对其进行操作。
class Person:
""" This is a Person Class"""
# varable
age = 10
def greets(self):
print('Hello')
# object
obj = Person()
print(obj.greet)
----------------------------------------
Hello
▍32、你对Python类中的self有什么了解？
self表示类的实例。
通过使用self关键字，我们可以在Python中访问类的属性和方法。
注意，在类的函数当中，必须使用self，因为类中没有用于声明变量的显式语法。
▍33、_init_在Python中有什么用？
“__init__”是Python类中的保留方法。
它被称为构造函数，每当执行代码时都会自动调用它，它主要用于初始化类的所有变量。
▍34、解释一下Python中的继承？
继承(inheritance)允许一个类获取另一个类的所有成员和属性。继承提供代码可重用性，可以更轻松地创建和维护应用程序。
被继承的类称为超类，而继承的类称为派生类/子类。
▍35、Python中OOPS是什么？
面向对象编程，抽象(Abstraction)、封装(Encapsulation)、继承(Inheritance)、多态(Polymorphism)
▍36、什么是抽象？
抽象(Abstraction)是将一个对象的本质或必要特征向外界展示，并隐藏所有其他无关信息的过程。
▍37、什么是封装？
封装(Encapsulation)意味着将数据和成员函数包装在一起成为一个单元。
它还实现了数据隐藏的概念。
▍38、什么是多态？
多态(Polymorphism)的意思是「许多形式」。
子类可以定义自己的独特行为，并且仍然共享其父类/基类的相同功能或行为。
▍39、什么是Python中的猴子补丁？
猴子补丁(monkey patching)，是指在运行时动态修改类或模块。
from SomeOtherProduct.SomeModule import SomeClass
def speak(self):
return "Hello!"
SomeClass.speak = speak
▍40、Python支持多重继承吗？
Python可以支持多重继承。多重继承意味着，一个类可以从多个父类派生。
▍41、Python中使用的zip函数是什么？
zip函数获取可迭代对象，将它们聚合到一个元组中，然后返回结果。
zip()函数的语法是zip(*iterables)
numbers = [1, 2, 3]
string = ['one', 'two', 'three']
result = zip(numbers,string)
print(set(result))
-------------------------------------
{(3, 'three'), (2, 'two'), (1, 'one')}
▍42、解释Python中map()函数？
map()函数将给定函数应用于可迭代对象(列表、元组等)，然后返回结果(map对象)。
我们还可以在map()函数中，同时传递多个可迭代对象。
numbers = (1, 2, 3, 4) result = map(lambda x: x + x, numbers) print(list(result))
▍43、Python中的装饰器是什么？
装饰器(Decorator)是Python中一个有趣的功能。
它用于向现有代码添加功能。这也称为元编程，因为程序的一部分在编译时会尝试修改程序的另一部分。
def addition(func):
def inner(a,b):
print("numbers are",a,"and",b)
return func(a,b)
return inner
@addition
def add(a,b):
print(a+b)
add(5,6)
---------------------------------
numbers are 5 and 6
sum: 11
▍44、编写程序，查找文本文件中最长的单词
def longest_word(filename):
with open(filename, 'r') as infile:
words = infile.read().split()
max_len = len(max(words, key=len))
return [word for word in words if len(word) == max_len]
print(longest_word('test.txt'))
----------------------------------------------------
['comprehensions']
▍45、编写程序，检查序列是否为回文
a = input("Enter The sequence")
ispalindrome = a == a[::-1]
ispalindrome
>True
▍46、编写程序，打印斐波那契数列的前十项
fibo = [0,1] [fibo.append(fibo[-2]+fibo[-1]) for i in range(8)] fibo > [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
▍47、编写程序，计算文件中单词的出现频率
from collections import Counter
def word_count(fname):
with open(fname) as f:
return Counter(f.read().split())
print(word_count("test.txt"))
▍48、编写程序，输出给定序列中的所有质数
lower = int(input("Enter the lower range:"))
upper = int(input("Enter the upper range:"))
list(filter(lambda x:all(x % y != 0 for y in range(2, x)), range(lower, upper)))
-------------------------------------------------
Enter the lower range:10
Enter the upper range:50
[11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]
▍49、编写程序，检查数字是否为Armstrong
将每个数字依次分离，并累加其立方(位数)。
最后，如果发现总和等于原始数，则称为阿姆斯特朗数(Armstrong)。
num = int(input("Enter the number:
"))
order = len(str(num))
sum = 0
temp = num
while temp > 0:
digit = temp % 10
sum += digit ** order
temp //= 10
if num == sum:
print(num,"is an Armstrong number")
else:
print(num,"is not an Armstrong number")
▍50、用一行Python代码，从给定列表中取出所有的偶数和奇数
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] odd, even = [el for el in a if el % 2==1], [el for el in a if el % 2==0] print(odd,even) > ([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])