python相关知识点

1. enumerate用于将可迭代对象拆包成元组

比如list、dic、range

list = [0,1,2,3]  
dic = {'a':1,'b':2,'c':3}
for a in enumerate(list):
　　print(a)
# 输出为 (0,0) (1,1) (2,2) (3,3)

for a in enumerate(dic):
　　print(a)
# 输出为 (0,'a') (1,'c') (2,'f') 这就与键值无关了

2.  is 表示两个对象之间地址是否相同，==表示两个对象里的数据是否相同

3.  赋值 =   浅拷贝 copy   深拷贝 deepcopy

• 赋值相当于把对象的地址赋给变量，没有生成新的对象     id不变
• 浅拷贝相当于对原对象打上新标签，仅拷贝对象本身，不会对对象中的子对象进行拷贝，浅拷贝没有生成新的对象　　id改变
• 深拷贝是真正意义上的复制，会新开辟一块空间，生成新的对象　　id改变

对于不可变类型，如元组、数值、字符串等，怎么拷贝id都不变，且修改原对象，拷贝的对象内容不改变，因为原对象修改后地址变了，但拷贝对象地址还是原先的

 4. python的内存管理机制

python不需要像c、c++语言需要手动释放内存，会自动进行垃圾回收

这样的优点是不需要手动释放、不会出现内存泄漏、空指针等问题

　　   缺点是垃圾回收机制是作为一个线程存在的，需要占用资源，且不具有实时性，什么时候调用是不确定的，需要垃圾回收线程获得CPU资源时再回收

python的垃圾回收机制以计数法为主，分代回收为辅

其中计数法就是对于一个对象，有一个计数器，建立时计数器+1，具体操作时对计数器进行+-，当计数器归0了就回收

5. python的 *args 和 **kwargs

*args 和 **kwargs是python中的可变参数，当参数不确定的时候，可以使用

*args （arguments）表示位置参数，是一个元组，可以表示任意多个参数    相当于把输入的多个位置参数打包成元组

*kwargs  （keywords arguments）表示关键字参数，是一个字典，同时使用args和kwargs时，保证args在kwargs前　　相当于把输入的多个关键词参数打包成字典

这里说一下* 和 ** 的作用，*可以把元组拆分，**可以把字典拆分

6. python平行赋值的原理

a,b = b,a

将等号左侧打包成元组，再赋给右边

7. python中pop的时间复杂度

pop()的时间复杂度是O(1)

pop(i)的时间复杂度是O(n)

对于双端队列collections.deque()的popleft()，时间复杂度为O(1)

8. 调用函数加不加括号的区别

加括号表示函数调用，执行函数

不加括号表示绑定事件，把函数的地址赋给变量， 事件触发才执行函数

9. python中的魔法函数

魔法函数是python中的一种高级语法，允许在类中自定义函数，并绑定到类的特殊方法中；python中以双下划线开头和结尾的函数为魔法函数。

魔法函数可以帮助类增强一些功能，这样在特定情况下可以被python直接调用，不需要直接调用。

魔法函数可以写到任意一个类中，与继承无关

常用的魔法函数：

（1）构造函数 __init__(self)

　　用于对象初始化，不能return，写了也没用

（2）字符串表示  __str__和__repr__

　　二者都是用于输出实例对象的，都可以使用print调用，其中__str__是面向用户的，__repr__是面向程序员的？　　实际上不是print调用了__str__，而是print调用了str，str调用了__str__

　　当类中同时有__str__和__repr__时，print输出的是__str__中返回的

　　在命令行中，__repr__直接输出对象或print输出相同，都按类中定义的来，__str__直接输出对象输出的是类的地址，print输出的是类中定义的东西

（3）集合序列相关

　　__len__：通过len()函数调用，获取实例对象的长度

　　__getitem__: 让对象实现迭代功能，可以把他看作for i in range()

class aa():
    def __init__(self, *arg):
            self.list = arg
    
    def __getitem__(self, index):
            img = cv2.imread(self.list[index])
            return img

　　__contains__:通过in来调用，判断数据是否在类中

class aa():
    def __init__(self, *arg):
            self.list = arg
    
    def __contains__(self, x):
            return x in self.list

　　__setitem__(self, key, value): 将键值对存进类中指定的地方  aa['s'] = 1

　　__deliten__(self, key):删除键值对 del调用

（4）可调用 __call__ 可以将类变成函数直接调用  即aa()直接调用__call__里的东西

 

10. python的异常处理

 

11. python抛出异常raise

在指定位置人为主动抛出异常，因为有些时候程序正常运行也有异常，就需要认为设置，通常与try一起用

python常见的异常：

• AttributeError : 当试图访问的对象属性不存在时引发的异常
• IndexError : 索引超出序列范围引发的异常
• KeyError : 字典中不存在该关键字时的异常
• NameError : 访问一个未声明变量时，引发的异常
• TypeEError : 不同类型数据之间的无效操作
• ZeroDivisionError : 除法中除数为0引发的异常
• ValueError : 传入无效的参数

12. 上下文管理器with

with .. as 是简化版的try  finally

with语句中包含__enter__()和__exit__()两种方法

with后面的语句执行后，将进入__enter__,返回值被as后的值继承，with后面的代码块全部执行完或者出现错误时，进去__exit__

如在打开文件时，使用  f = open() 和 with open() as f，第一种方法需要自己关,f.close()，释放内存，而with as 可以帮你关

13. python的装饰器

函数里可以定义函数，函数也可以作为返回值

装饰器本质上是一个python的函数(其实就是闭包，可以访问其他函数的内部变量)，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

 

 使用装饰器的时候就在定义函数前 @装饰器的名称

 当使用多个装饰器的时候，装饰器按先后顺序来，内外部 外外部 内内部 外内部

 带参数的装饰器

 

类装饰器

类装饰器就是返回了一个具有函数功能的实例对象，类中必须实现__call__方法

参数会被传到__call__，再由__call__传给类内的其他函数

 

14. map的作用

map(function, iterable)

map函数会将指定的函数作用于指定的序列中的元素，并返回一个迭代器对象

可用的函数如 int、str等自带的，也可以自己定义，如

dic = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}

l1 = list( map( lambda x: x * x ,  dic.values()) )

print(l1)

>>> [1,4,9,16]

15. zip的作用

将可迭代的对象作为参数，将对象中的元素打包成一个个元组，然后返回对象(python2返回的是列表，python3返回的是对象，需要自己动手改成想要的格式)

如

list1 = [1,2,3,4]
print(list(zip(list1)))
>>> [(1,),(2,),(3,),(4,)]


list1 = [1,2,3,4]
list2 = [5,6,7,8]
print(list(zip(list1,list2)))
>>> [(1,5),(2,6),(3,7),(4,8)]
print(dict(zip(list1,list2)))
>>> {1:5,2:6,3:7,4:8}

16. 判断是否为指定类型

isinstance(object, type)

17. python中，所有异常类的父类是 BaseException

18. numpy.minimum的广播机制   

当两个矩阵维度不一致的时候，np会自动将矩阵进行广播，但是需要矩阵a能广播到矩阵b