python复习基础题目

第一部分必答题（每题2分）

简述列举了解的编程语言及语言间的区别？
- 编译型语言：一次性全部编译成二进制码，再去执行
- 解释性语言：编译一句，运行一句
  - python 解释型，简洁高效，容易上手
  - Java 混合型（JVM,JIT编译器）学习成本高，开发周期长 WEB方向
  - C 编译型底层语言，只有面向过程，没有面向对象
  - C ++ 编译型底层语言，既有面向过程，又有面向对象
  - go 编译型应用在区块链，高并发高可用，游戏方向
列举Python2和Python3的区别？
- python2
  - print 不带括号
  - range 返回的是列表
  - 默认编码——ASCII 编码
  - 两种类经典类、新式类
    - class Car():pass 经典类（多继承中搜索原则深度优先）
    - class Car(object):pass 新式类（多继承中搜索原则广度优先）
  - 除法：结果是整数，地板除
  - int，long()
  - input 得到的数据是原始数据类型
- python3
  - print("123")
  - range 返回的是本身，可迭代对象
  - 默认编码——utf-8
  - 都是新式类
  - 除法：得到的结果是小数
  - 只有整型
  - input 得到的就是字符串类型

看代码写结果

v1 = 1 or 2
v2 = 3 and 7 or 9 and 0

>>>
1
7

解析：
# 逻辑运算符优先级 () > not > and > or
# 逻辑短路
and 全真则真,一假则假
or  一真则真,全假则假

True or 表达式  => True  (单个运算符和多个运算符的情况,都可以直接判定结果)
False and 表达式 => False(单个运算符的时候可以)

# 布尔值为假的十种情况: bool() => False
    0,0.0,False,0j,'',[],(),set(),{},None

v1 = 1 or 2
print(v1) # 1

v2 = 3 and 7 or 9 and 0 
# v2 = 7 or  0
# v2 = 7
print(v2)

"""
数据类型:
    Number(int , float , complex , bool)
    容器:str list tuple set dict
    
# 复数 : 用在数据分析,人工智能中
complexvar = 3 + 4j
3 : 实数
4j: 虚数
j: 如果有一个数,他的平方等于-1 ,那么这个数就是j,科学家认为有,表达高精度类型
"""

比较以下值有什么不同？

v1 = [1,2,3]
v2 = [(1),(2),(3)]
v3 = [(1,),(2,),(3,)]

>>>
v1和v2是一样的，都是一个列表
v3是一个列表中有三个元组

用一行代码实现数值交换。

a = 1
b = 2

>>>
a,b = b,a

# 通用
tmp = a
a = b
b = tmp

Python中单引号、双引号、三引号的区别？

单双引号没有区别,三引号可以支持跨行
在互相嵌套时需注意:里外不能使用相同的引号

is和==的区别？

is 是判断两边内存地址和值是否相同
== 判断两边的值是否相同

python里如何实现tuple和list的转化？

# int float complex bool str list tuple set dict 
# 强制转换

>>>
list(数据) tuple(数据)

如何实现字符串 name='老男孩'的反转？
- ```
# name[start:end:step] 语法
name[::-1]
```

两个set如何获取交集、并集、差集？

交集 &
intersection
差集 -
difference
并集 |
union
对称差集 ^
symmetric_difference

那些情况下, y != x - (x-y)会成立?

>>>
非空集合且不为子父关系的两个集合

y != x-(x-y)
x = {"a","b","c"}
y = {"b","d"}

if y != x-(x-y):
    print("ok")

Python中如何拷贝一个对象？

>>>
import copy
针对于列表的拷贝,还可以使用[:] , [::],浅拷贝的一种方式

lst1 = [1,2,3]
lst2 = lst1[:]
lst1.append(4)
print(lst2)

简述赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？

#赋值   : 将变量和值在内存中形成映射指向关系
#浅拷贝 : 只拷贝第一级里所有的元素 copy.copy
#深拷贝 : 为所有层级的元素都单独开辟新空间 copy.deepcopy() (地址:原不可变数据只是暂时的指向,可变的数据独立开辟新空间)

"""
可变数据: list set dict
不可变数据: int float bool complex str tuple
"""

import copy
lst1 = [1,2,3,[4,5,6]]
lst2 = copy.deepcopy(lst1)
lst1[0] = 100
print(lst1)
print(lst2)

print(id(lst1[0]))
print(id(lst2[0]))

pass的作用？
- 占位

阅读代码写结果。

import copy
a = [1,2,4,5,['b','c']]
b = a
c = copy.copy(a)
d = copy.deepcopy(a)

a.append(5)
a[4].append('d')

print(b)
print(c)
print(a)

>>>
print(a) [1,2,4,5,['b','c',"d"],5]
print(b) [1,2,4,5,['b','c',"d"],5]
print(c) [1,2,4,5,['b','c',"d"]]

用Python实现9 * 9 乘法表。

"""
有行又有列,脑海里瞬间想到两层循环
一层循环控制行
一层循环控制列
"""
# 方法一
i = 1
while i<=9:
   # 这个位置写代码
   j = 1
   while j<= i:
      # "谁"*"谁"="谁"
      print("%d*%d=%2d" % (i,j,i*j),end=" ")
      j+=1
      
   # 打印换行
   print()    
   i+=1

# 方法二
for i in range(1,10):
   for j in range(1,i+1):
      print("%d*%d=%2d" % (i,j,i*j),end=" ")
   print()

用Python显示一个斐波那契数列。

# 斐波那契数列：1 1 2 3 5 8 13 21 ...
# 方法一
lst = [1,1]
for i in range(10):
   lst.append(lst[-1] + lst[-2])
print(lst)

# 方法二
a,b = 0,1
for i in range(10):
   print(b)
   a,b = b,a+b

# 方法三
def fib(n):
   if n <= 2:
      return 1
   # 上一个值 + 上上个值
   return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(6))

如何删除列表中重复的值？
- ```
list(set(lst))
```

一个大小为100G的文件etl_log.txt, 要读取文件中的内容, 写出具体过程代码？

fp = open("文件名","模式","编码集")
for i in f:
    print(i)
    
"""
fp 是迭代器
from collections import Iterator,Iterable

# 在遍历fp时,文件按照一行一行进行读取;
for i in fp:
    code ... 

"""

a = dict(zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))) 请问a是什么？

a = {"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}

# 强转字典的条件:等长的二级容器,配合强转字典的两个函数 zip , enumerate
# zip  拉链
a = dict( zip( ("a","b") , [1,2] ) )
print(a)
# enumerate  枚举
a = dict( enumerate( ["a","b"] ))
a = dict( enumerate( ["a","b"] ,start = 10 ))
print(a)

lambda关键字的作用？

lambda 匿名函数 : 用一句话表达:只有返回值的无名函数
lambda 参数 : 返回值

`*arg`和`**kwarg`作用?

# *arg   普通收集参数 :   收集多余的没人要的普通实参
# **kwarg 关键字收集参数: 收集多余的没人要的关键字实参

如何在函数中设置一个全局变量 ?

>>>
global  有该全局变量,修改当前变量,没有改全局变量,定义一个全局变量;


def func():
   global a
   a = 90
func()
print(a)

filter、map、reduce的作用？

"""
三目(元)运算符  True   if 条件表达式 else False
"""

# filter => 过滤数据
iterable : 可迭代对象(range ,容器类型数据 , 迭代器)
filter(func,iterable)  => 返回迭代器

lst = [1,2,3,4,5]
it = filter(lambda x : True   if x % 2 == 0 else False , lst )
print(list(it))


# map -> 处理(映射)数据
map(func,iterable) => 返回迭代器

lst = [1,2,3]
it = map(lambda x : x*3 , lst)
print(list(it))

# reduce -> 计算数据
from functools import reduce
# reduce(func,iterable) => 最后计算的值
# [5,4,8,8] => 5488
lst = [5,4,8,8]
res = reduce(lambda x,y : x*10 + y ,lst )
print(res , type(res))

什么是匿名函数？匿名函数有什么作用？

lambda 匿名函数 : 用一句话表达只有返回值的无名函数
lambda 参数 : 返回值

Python递归的最大层数？

>>>
官方说法1000 , 实际测试 994 ~ 1000

import sys
sys.setrecursionlimit(999999) # 修改递归的最大深度

什么是迭代器？什么是可迭代对象？

>>>
# 具有__iter__() 和 __next__()这两个方法的是迭代器
# 具有__iter__()方法就是可迭代对象

# dir(数据) 可以查看该数据的内部系统成员
# 可迭代对象 => 迭代器  把不能直接被next获取 => 可直接获取到该数据的一个过程

什么是生成器？

>>>
生成器的本质就是迭代器,可以自定义迭代的逻辑

创建方式两种:
   (1)生成器表达式 (推导式)  (i for i in range(3))
   (2)生成器函数   (含有yield关键字)

什么是装饰器及应用场景？

# 装饰器的本质就是闭包
# 在不修改原有代码的前提下,额外增加新功能就是装饰器

# 应用:登录认证,property类,框架(django,flask,@app.route("/",methdos=["GET","POST"]))

什么是反射及应用场景？

>>>
通过字符串去操作类对象 或者 模块中的属性方法

hasattr getattr setattr delattr
应用: 可以配合用户的操作或者输入,调用其中的成员,api接口中

写一个普通的装饰器。

'''
闭包:内函数使用了外函数的局部变量,外函数把内函数返回出来的过程叫做闭包
这个内函数叫做闭包函数;
特点:如果内函数使用了外函数的局部变量,那么该变量于内函数发生绑定,延长该变量的生命周期
'''

def wrapper(func):
   def inner(*args,**kwargs):
      res = func(*args,**kwargs)
      print("and you")
      return res
      
   return inner

@wrapper
def func():
   print("i am fine 3q")

func()

写一个带参数的装饰器。

def outer(n):
   def wrapper(func):
      def inner1(*args,**kwargs):
         res = func(*args,**kwargs)
         print("我是大王")
         return res
         
      def inner2(*args,**kwargs):
         res = func(*args,**kwargs)
         print("大王叫我来巡山")
         return res
      
      if n == "alex":
         return inner1
      else:
         return inner2
         
   return wrapper


@outer("alex123") # outer("alex123") => wrapper =>@wrapper
def func():
   print("i am fine 3q")
   
func()

求结果

def num():
  return [lambda x:i*x for i in range(4)]
print([m(2) for m in num()])

>>>
[6,6,6,6]

解析：
"""
def出现的位置是函数的定义处
函数() 出现的位置是函数的调用处
(1)调用的时候,才会把函数中的代码,从上到下执行一遍,否则不执行
(2)里面的func是一个闭包函数,延长了当前变量i的生命周期,最后一次i的值3,所以再去调用时候拿的3
"""
# lambda 转化
def num():
    lst = []
    for i in range(4):
        def func(x):
            return i*x
        lst.append(func)
    return lst
    
lst = num()
print(lst)

lst = [ m(2)   for m in num()  ]
lst = [ m(2)   for m in lst  ]
lst = [ i*x   for m in lst  ]
lst = [3 * 2 for m in lst]
lst = [6,6,6,6]

def(a, b=[])这种写法有什么陷阱？

>>>
b身上的默认值是列表,如果使用原来默认的参数,调用func函数
会把几次调用的值都存放在同一个默认列表里

"""
默认参数: 
   如果调用时,用户给实参了,那么使用用户的
   如果调用时,用户没给实参,那么使用默认的(早已存在内存中的这个列表)
   
默认值会提前在内存中驻留,在使用时,才能调取,在定义函数的时候就提前开辟了空间
"""

看代码写结果

def func(a,b=[]):
    b.append(a)
    return b

v1 = func(1)
v2 = func(2,[10,20])
v3 = func(3)
print(v1,v2,v3)

>>>
[1,3]  [10, 20, 2]  [1, 3]

看代码写结果

def func(a,b=[]):
    b.append(a)
    return b

v1 = func(1)
print(v1)
v2 = func(2,[10,20])
print(v2)
v3 = func(3)
print(v3)

>>>
[1]
[10, 20, 2] 
[1, 3]

请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数。

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 = ？

>>>
# 方法一
ip = "10.3.9.12"
strvar = ""
for i in ip.split("."):
    bin_str = str(bin(int(i)))[2:]
    # 总长度是8 原字符串居右
    strvar += bin_str.rjust(8,"0")
print(strvar)
    
# 把二进制字符串转换成十进制,默认转换时,是十进制
print(int(strvar,2))

# 方法二
ip = "10.3.9.12"
strvar = ""
for i in ip.split("."):
    # format 将整型转化成二进制,不够8位的拿0补位
    strvar += format(int(i) , "08b")
print(int(strvar,2))

'''
# ljust   原字符串居左,填充符号
# rjust   原字符串居右,填充符号
'''

请查找一个目录下的所有文件（可能存在文件嵌套）。

# 方法一 (递归写法)
import os
def getallsize(pathvar):
   size = 0
   lst = os.listdir(pathvar)
   print(lst)
   for i in lst:
      pathvar2 = os.path.join(pathvar,i)
      print(pathvar2)
      
      # 判断是否是文件
      if os.path.isfile(pathvar2):
         size += os.path.getsize(pathvar2)
      # 判断是否是文件夹
      elif os.path.isdir(pathvar2):
         size += getallsize(pathvar2)

      print(size)
   
   return size
   
# "E:\串讲基础\day2\test\1.txt"
pathvar = r"E:\串讲基础\day2\test"
res = getallsize(pathvar)
# print(res)

# 方法二
import os 
# os.walk() => 生成器
pathvar = r"E:\串讲基础\day2\test"
gen = os.walk(pathvar)

for root,dirs,files in gen:
   for name in files:
      pathvar = os.path.join(root,name)
      print(pathvar)

求结果

import math
print (math.floor(5.5))

>>>
5

# round n.5 奇进偶不进
print(round(4.5))
print(round(5.5))
print(round(4.52))

是否使用过functools中的函数？其作用是什么？

from functools import reduce
# 在装饰器中使用,如果想要保留原来函数的属性,加上wraps
from functools import wraps

def wrapper(func):
   @wraps(func)
   def inner(*args,**kwargs):
      res = func(*args,**kwargs)
      print("and you")
      return res
      
   return inner

@wrapper
def func():
   print("i am fine 3q")

func()
print(func)

# def abc():
   # pass
# print(abc)

re的match和search区别？

"""
match : 必须从字符串的开头进行匹配
search: 从任意位置开始匹配,匹配到就返回
只匹配一个
"""

用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别?

. 除了\n的任意字符
* 量词,代表匹配0次或者多次,任意个
.*  贪婪匹配
.*? 非贪婪匹配

如何生成一个随机数？

import random
random.random    随机获取 0<= x < 1
random.randrange 随机获取指定范围中的整数,用法上同range
random.uniform   随机获取指定范围中的小数

super的作用？

# 用来解决多继承之间复杂的调用关系使用super
在多继承中,如果出现了多个同名方法
super在调用的时候,会按照mro列表的继承顺序依次调用
类.mro() = > lst

双下划线和单下划线的区别？

class MyClass():
   __abc = 90
   _ppp = 100
"""
封装: 公有public 私有private 受保护的protected
私有: 只能在当前这个类里面使用,不能再子类或者在类外使用
受保护的: 可以在当前这个类或者子类里使用,不能再类外使用
约定俗成在该变量前面加上一个下划线_ , 就表示受保护了
"""

@staticmethod和@classmethod的区别？

一个静态方法,一个类方法
一个静态方法:(无论是对象还是类,都可以调用,不会默认传递任何参数)
一个类方法  :(无论是对象还是类,都可以调用,会默认传递类这个参数)

实现一个单例模式（加锁）。

# 单态模式:这个类无论实例化多少次,都有且只有一个对象
from threading import Lock
class MyClass(object):
   __obj = None
   lock = Lock()
   def __new__(cls,*args,**kwargs):
      with cls.lock:
         if not cls.__obj:
            cls.__obj = object.__new__(cls)
         return cls.__obj
obj1 = MyClass()
obj2 = MyClass()
print(obj1,obj2)

栈和队列的区别？

栈 :  先进后出,或者 后进先出
队列: 先进先出

以下代码输出是什么? 请给出答案并解释。

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 Parent(object):
    x = 1
class Child1(Parent):
    pass
class Child2(Parent):
    pass
# 1 1 1
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
Child1.x = 2
# 1 2 1
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)
Parent.x = 3
# 3 2 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x)

参考下面代码片段

class Context:
    pass

with Content() as ctx:
    ctx.do_something()
请在Context类下添加代码完成该类的实现

>>>
# 面向对象的上下文管理是with语法的具体实现
class Context():
    def __enter__(self):
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        # 相当于在最后,执行了文件的关闭操作,fp.close()
        print("abc123")
    def do_something(self):
        print(1111)

with Context() as ctx:
    ctx.do_something()
    print(ctx)

# 自动实现了关闭操作
# with open("文件") as fp:
#   res = fp.read()

第二部分可选题

如何获取列表中第二大的值？

# 去重
lst = set([98,1,100,3,-100,50,100,100])
res = sorted(lst)
res_new = res[-2]
print(res_new)

简述Python内存管理机制。

计数器,垃圾回收,内存池
# 一.计数器
特点:引用技术如果是0,把这个值从内存中释放掉
a = 100
b = a
print(b)
del b
缺点:在维护引用计数时,又可能数据产生循环引用,造成数据不能删除,造成内存泄漏
lst1 = [1,2]
lst2 = [5,6]
lst1.append(lst2)
lst2.append(lst1)
del lst1
print(lst1)
print(lst2)
# print(lst1)
# print(lst2)

# 二.垃圾回收:引用计数为主,标记清除和分带回收为辅
标记清除 : 检测标记该对象,避免出现循环引用不能删除的现象
分带回收 :
   把内存中的数据分成三个区域: 新生代0,老年代1,永久代2
   新生代0数据超过700 , 或者老年代1,永久代2数据超过10,自动触发内存中的垃圾回收机制
   新生代0触发将清除所有三代的区域
   老年代1触发会清理1,2代
   永久代2触发只会清理自己


# 三.内存池
# 在同一个文件当中 (python3.6)
# -->Number 部分
   1.对于整型而言，-5~正无穷范围内的相同值 id一致
   2.对于浮点数而言，非负数范围内的相同值 id一致
   3.布尔值而言,值相同情况下，id一致
   4.复数在 实数+虚数 这样的结构中永不相同(只有虚数的情况例外)
# -->容器类型部分
   5.字符串 和 空元组 相同的情况下，地址相同
   6.列表，元组，字典，集合无论什么情况 id标识都不同 [空元组例外]
# 在不同的文件当中
   小数据池 ; 比如整型默认开辟 -5~256 这么多数据提前在内存中驻留

简述Python的垃圾回收机制。

# 二.垃圾回收:引用计数为主,标记清除和分带回收为辅
标记清除 : 检测标记该对象,避免出现循环引用不能删除的现象
分带回收 :
   把内存中的数据分成三个区域: 新生代0,老年代1,永久代2
   新生代0数据超过700 , 或者老年代1,永久代2数据超过10,自动触发内存中的垃圾回收机制
   新生代0触发将清除所有三代的区域
   老年代1触发会清理1,2代
   永久代2触发只会清理自己

请用两个队列来实现一个栈。

"""
栈   : 先进后出,后进先出
队列 : 先进先出,后进后出
"""

from queue import Queue

class Stack():
   def __init__(self):
      self.master_queue = Queue()
      self.minor_queue = Queue()
      
   def push(self,val):
      # 入栈
      self.master_queue.put(val)
   
   def pop(self):
      # 出栈
      # 如果队列中没有任何值,直接返回None
      if self.master_queue.qsize()  == 0 :
         return None

      while True:
         # 当队列总长度为1的时候,循环终止,把最后一个元素拿出来,为了满足栈后进先出的特点
         if self.master_queue.qsize() == 1:
            value = self.master_queue.get()
            break
         
         #  剩下还没有拿出来的元素,暂时放在2号队列中存储
         self.minor_queue.put(self.master_queue.get())
         """
            minor_queue(1)
            master_queue(2 3 4)
            
            minor_queue(2)
            master_queue(3 4)

            minor_queue(3)
            master_queue(4)
         """
      # 交换队列,重新循环,继续去最后一个值,如法炮制
      self.master_queue,self.minor_queue = self.minor_queue,self.master_queue
      return value

obj = Stack()
obj.push("a")
obj.push("b")
obj.push("c")

print(obj.pop()) # c
print(obj.pop()) # b
print(obj.pop()) # a
print(obj.pop()) # a



[a,b,c]
[a,b]
[a]
[]

请用Python实现一个链表。

# 线性表: 相当于一条直线,没有分支

#创建链表

class Node():
   def __init__(self, value, next):
      self.value = value
      self.next = next


head = Node("头", None)
last = head

for i in range(5):  # v0 v1 v2 v3 v4
   node = Node("v%s" % i, None)
   last.next = node
   last = node

# 查看链表的关系
print(head.value)
print(head.next.value)
print(head.next.next.value)
print(head.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.next.value)


# print(head.next)
print("<========>")

请用Python实现链表的逆转。

def reverse_link_list(head):
   # 要是空的,或者None,直接返回head
   if not head or not head.next:
      return head

   # 获取上一个节点对象
   prev_node = None
   # 获取下一个节点对象
   next_node = head.next
   # 获取当前节点对象
   current_node = head

   while True:
      # 修改next,所指向的对象
      current_node.next = prev_node
      # 如果下一个阶段对象是None
      if not next_node:  # not None
         break

      # 重新获取上一个对象,即把当前丢向单独存一份,以准备第二次循环时插进next属性中
      prev_node = current_node
      # 重新获取当前对象 , 即把下一个对象单独存储起来(下个)
      current_node = next_node
      # 重新获取下一个对象,即把下一个对象单独存储起来,所指向的下个新对象赋值给next_node(下下个)
      next_node = current_node.next
   return current_node


head = reverse_link_list(head)

print(head.value)
print(head.next.value)
print(head.next.next.value)
print(head.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.value)
print(head.next.next.next.next.next.value)

posted @ 2020-02-26 12:09 Xuan_ZL 阅读(727) 评论(0) 编辑收藏举报

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Li_Xuan

python复习基础题目

第一部分 必答题（每题2分）

简述列举了解的编程语言及语言间的区别？

列举Python2和Python3的区别？

看代码写结果

比较以下值有什么不同？

用一行代码实现数值交换。

Python中单引号、双引号、三引号的区别？

is和==的区别？

python里如何实现tuple和list的转化？

如何实现字符串 name='老男孩'的反转？

两个set如何获取交集、并集、差集？

那些情况下, y != x - (x-y)会成立?

Python中如何拷贝一个对象？

简述 赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？

pass的作用？

阅读代码写结果。

用Python实现9 * 9 乘法表。

用Python显示一个斐波那契数列。

如何删除列表中重复的值？

一个大小为100G的文件etl_log.txt, 要读取文件中的内容, 写出具体过程代码？

a = dict(zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))) 请问a是什么？

lambda关键字的作用？

*arg和**kwarg作用?

如何在函数中设置一个全局变量 ?

filter、map、reduce的作用？

什么是匿名函数？匿名函数有什么作用？

Python递归的最大层数？

什么是迭代器？什么是可迭代对象？

什么是生成器？

什么是装饰器及应用场景？

什么是反射及应用场景？

写一个普通的装饰器。

写一个带参数的装饰器。

求结果

def(a, b=[])这种写法有什么陷阱？

看代码写结果

看代码写结果

请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数。

请查找一个目录下的所有文件（可能存在文件嵌套）。

求结果

是否使用过functools中的函数？其作用是什么？

re的match和search区别？

用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别?

如何生成一个随机数？

super的作用？

双下划线和单下划线的区别？

@staticmethod和@classmethod的区别？

实现一个单例模式（加锁）。

栈和队列的区别？

以下代码输出是什么? 请给出答案并解释。

参考下面代码片段

第二部分 可选题

如何获取列表中第二大的值？

简述Python内存管理机制。

简述Python的垃圾回收机制。

请用两个队列来实现一个栈。

请用Python实现一个链表。

请用Python实现链表的逆转。

公告

第一部分必答题（每题2分）

如何实现字符串 `name='老男孩'`的反转？

简述赋值、浅拷贝、深拷贝的区别？

`*arg`和`**kwarg`作用?

第二部分可选题