python notes
  • 匿名函数：为了解决那些功能很简单的需求而设计的一句话函数 函数名 = lambda 参数 ：返回值

  •  pass的作用

    pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句

  • # a == str3 True    ==  ---> 只需要内容相等
# a is str3 False   is  ---> 只需要内存地址相等
  • https://www.cnblogs.com/abclife/p/11483372.html

  • 谈谈Python的深浅拷贝？以及实现方法和应用场景。

    浅拷贝只是增加了一个指针指向一个存在的地址，

    而深拷贝是增加一个指针并且开辟了新的内存，这个增加的指针指向这个新的内存，
    采用浅拷贝的情况，释放内存，会释放同一内存，深拷贝就不会出现释放同一内存的错误

     

  • Python的可变类型和不可变类型？

    可变数据类型：列表、字典、可变集合

    不可变数据类型：数字、字符串、元组、不可变集合

  • 列举常见的内置函数

    abs（）

    返回数字的绝对值

    map

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    根据函数对指定序列做映射
    map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

    返回值：
    　　Python2  返回列表
    　　Python3  返回迭代器

    例子1：
def mul(x):
    return x*x
n=[1,2,3,4,5]
res=list(map(mul,n))
print(res)  #[1, 4, 9, 16, 25]

    例子2：abs()  返回数字的绝对值
    ret = map(abs,[-1,-5,6,-7])
    print(list(ret))
    # [1, 5, 6, 7]
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    filter

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    filter()函数接收一个函数 f(函数)和一个list（可迭代对象），这个函数 f的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，
filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。
def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

v=list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))
print(v)  #[1, 7, 9, 17]
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    map与filter总结

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    # filter 与 map 总结
# 参数: 都是一个函数名 + 可迭代对象
# 返回值: 都是返回可迭代对象
# 区别:
# filter 是做筛选的，结果还是原来就在可迭代对象中的项
# map 是对可迭代对象中每一项做操作的，结果不一定是原来就在可迭代对象中的项
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    isinstance\type

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    isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。
isinstance() 与 type() 区别：
type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。
isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance()。
# 例一
    a = 2
    print(isinstance(a,int))   # True
    print(isinstance(a,str))   # False

# type() 与 isinstance() 区别
class A:
    pass

class B(A):
    pass

print("isinstance",isinstance(A(),A))   # isinstance True
print("type",type(A())  == A)    # type True

print('isinstance',isinstance(B(),A) )   # isinstance True
print('type',type(B()) == A)     #  type False
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    zip 拉链函数

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    # zip 拉链函数，
# 将对象中对应的元素打包成一个个元组，
# 然后返回由这些元组组成的列表迭代器。
# 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。
print(list(zip([0,1,3],[5,6,7],['a','b'])))
# [(0, 5, 'a'), (1, 6, 'b')]
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    zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
>>>a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(a,c)              # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zip(*zipped)          # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
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    reduce

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    '''
reduce()  函数
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积
函数将一个数据集合(链表、元组等)中的所有数据进行下列操作
'''

注意：
Python3已经将reduce() 函数从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 fucntools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x + y

print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))
#  15

print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]))  # 15

print(reduce(add,range(1,101)))
#  5050

     

     

     

    内置函数：map、reduce、filter的用法和区别

    map:根据函数对指定序列做映射

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    map
参数
接收两个参数：一个是函数，一个是序列（可迭代对象）
返回值
Python2 返回列表
Python3 返回迭代器

# 例子：
# abs() 函数返回数字的绝对值
# 新的内容的个数等于原内容的个数
# ret = map(abs,[-1,-5,6,-7])
# print(list(ret))
# [1, 5, 6, 7]
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    filter:过滤函数 新的内容少于等于原内容的时候。才能使用filter

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    filter() 函数用于过滤序列，过滤不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的心列表

参数：
function  函数
iterable  可迭代对象
返回值:
返回列表

# 筛选大于10的数
def is_odd(x):
    if x>10:
        return True

ret = filter(is_odd,[1,4,5,7,8,9,76])  # 为迭代器
print(list(ret))
# [76]
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    reduce:对于序列内所有元素进行累计操作

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    '''
reduce()  函数
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积
函数将一个数据集合(链表、元组等)中的所有数据进行下列操作
'''

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x + y

print(reduce(add,[1,2,3,4,5]))
#  15

print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]))  # 15

print(reduce(add,range(1,101)))
#  5050

     

     

     

    re的match和search区别？

    re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

    re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

     

     

    什么是正则的贪婪匹配？

    匹配一个字符串没有节制，能匹配多少就去匹配多少，知道没有匹配的为止

     

     

     

    #  <generator object <genexpr> at 0x00000000020CEEB8> 生成器
# 在Python中，有一种自定义迭代器的方式，称为生成器（Generator）。
# 定义生成器的两种方式：
# 1.创建一个generator，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：
# generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，
    没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。
# 2.定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，
    而是一个generator



    如何实现 “1,2,3” 变成 [‘1’,’2’,’3’]

    list("1,2,3".split(','))


    如何实现[‘1’,’2’,’3’]变成[1,2,3]

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    [int(x) for x in ['1','2','3']]


python 里如何把['1','2','3'] 变成[1,2,3]

a = ['1','2','3']
b = [int(i) for i in a]
print(b)
# [1, 2, 3]

    一行代码实现删除列表中重复的值

    list(set([1, 2, 3, 4, 45, 1, 2, 343, 2, 2]))

    请用代码简答实现stack

    • Stack() 创建一个新的空栈
    • push(item) 添加一个新的元素item到栈顶
    • pop() 弹出栈顶元素
    • peek() 返回栈顶元素
    • is_empty() 判断栈是否为空
    • size() 返回栈的元素个数

     

     

    常用字符串格式化哪几种？

    1.占位符%

    %d 表示那个位置是整数；%f 表示浮点数；%s 表示字符串。

    print('Hello,%s' % 'Python')
print('Hello,%d%s%.2f' % (666, 'Python', 9.99)) # 打印：Hello,666Python10.00

    2.format

    print('{k} is {v}'.format(k='python', v='easy'))  # 通过关键字
print('{0} is {1}'.format('python', 'easy'))      # 通过关键字









 posted on 2021-06-28 21:15  zennpumpkin  阅读(38)  评论(0)  编辑  收藏  举报