110道題整理(1-60)

#一、一行代碼實現1--100之和
'''
#print(sum(range(1,101)))
#注意：range(n,m) 能取n,可是不能取m
'''

#二、如何在一個函數內部修改全局變量
'''
a = 1
def change():
global a
a = 2
print(a)
change()
print(a)
注意：用global關鍵字修改全局變量
'''

#三、列出5個python標準庫
"""
1.os 和操做相關的函數
2.sys 用於命令行參數
3.math 數學運算
4.datetime 處理日期時間
5.re 正則
"""

#四、字典如何刪除鍵和合並兩個字典
'''
dic1 = {"name":"allen","age":20,"gender":"male"}
dic2 = {"age":22}
刪除鍵"gender"
del dic1["gender"]
print(dic1)
並兩個字典
dic1.update(dic2)
print(dic1)
'''

#5.談下python的GIL
#談下多線程
#談下多進程
'''
1.GIL是什麼？
GIL是python的全局解釋器鎖。
2.用來幹什麼的？
舉個例子：假如一個進程當中有多個線程在執行，當一個線程運行程序的時候
會霸佔python解釋器，至關於加了一把鎖，GIL。使得該進程內的其餘
線程沒法運行，等到該線程運行完才能夠運行。
3.有特殊狀況嗎？
若是該線程運行過程當中遇到了耗時操做，則解釋器解開，使其餘線程
運行。因此在多線程中，線程的運行是有前後順序的，不是同時運行。
4.補充：多進程
多進程中由於每一個進程都能被系統分配資源，至關於每一個進程有了一個
python解釋器，因此多進程能夠實現多個進程的同時運行。缺點是
進程系統資源開銷大。
'''

#六、python實現列表去重的方法
'''
list1 = [1,2,3,2,1]
s = list(set(list1))
print(s)
注意：set內不能有重複
'''

#七、fun(*args,**kwargs)中的*args,**kwargs什麼意思？
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都是用來接收函數的參數的
*args:接收非鍵值對形式的可變數量的參數列表給函數
*kwargs:接不定長度的鍵值對形式的參數給函數
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#八、python2和python3的range（100）的區別
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python2 返回的是列表
python3 返回的是迭代器
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#九、一句話解釋什麼樣的語言可以用裝飾器?
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函數能做爲參數傳遞的語言能使用裝飾器

# 時間裝飾器
def cal_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
# print("%s running time: %s secs." % (func.__name__, start_time - end_time))
print("%s 函數執行時間是: %s 秒" % (func.__name__, start_time - end_time))
return result

return wrapper
'''

#十、python內建數據類型有哪些
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int
bool
str
list
dict
tuple
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#十一、簡述面向對象中__new__和__init__區別
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__init__是初始化方法，建立對象後，就馬上被默認調用了，可接收參數
__init__有一個參數self
__init__不須要返回值

__new__至少要有一個參數cls，表明當前類，此參數在實例化時由Python解釋器自動識別
__new__必需要有返回值，返回實例化出來的實例，
若是__new__建立的是當前類的實例，會自動調用__init__函數

class Dog:
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def run(self):
print('我家的%s,今年%s了,如今在奔跑'%(self.name,self.age))
if __name__ == '__main__':
dog = Dog('軟糖',4)
dog.run()
'''

#十二、簡述with方法打開處理文件幫我咱們作了什麼？
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幫咱們作finally中f.close()
'''

#1三、列表[1,2,3,4,5],請使用map()函數輸出[1,4,9,16,25]，並使用列表推導式提取出大於10的數，最終輸出[16,25]
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list1 = [1,2,3,4,5]
print(list(map(lambda x: x**2 ,list1 ))) #[1, 4, 9, 16, 25]
list2 = list(map(lambda x: x**2 ,list1 ))
list3 = [i for i in list2 if i>10] #[16, 25]
print(list3)
'''

#1四、python中生成隨機整數、隨機小數、0--1之間小數方法
'''
#隨機整數
import random
r1 = random.randint(5,15)
print(r1)
#生成5個隨機小數
import numpy as np
r2 = np.random.randn(5)
print(r2)
#0--1之間小數方法
r3 = random.random()
print(r3)
#random.random()不能傳遞值
'''

#15.避免轉義給字符串加哪一個字母表示原始字符串？
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r , 表示須要原始字符串，不轉義特殊字符
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#1六、<div class="nam">中國</div>，用正則匹配出標籤裏面的內容（「中國」），其中class的類名是不肯定的
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import re
str1 = """<div class="nam">中國</div>"""
ret = re.findall('<div class=".*">(.*?)</div>',str1)
print(ret)
'''

#1七、python中斷言方法舉例
"""
a = 2
assert(a > 1)
print('ok') #ok
b = 2
assert(b > 3)
print('ok')
"""

#1八、數據表student有id,name,score,city字段，其中name中的名字可有重複，須要消除重複行,請寫sql語句
#select distinct name from student

#10個Linux經常使用命令
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ls cd pwd ps rm mkdir gzip grep du df touch mv more tail
'''

#20、python2和python3區別？列舉5個
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1.python2 range(1,5) 返回的是列表，python3 返回的是迭代器
2.python2 使用print 既能夠用小括號，也能夠空格
python3必須使用小括號
3.python2中使用ascii編碼，python3使用utf-8編碼
4.python2中若是顯示正常中文，引入coding聲明，python3不須要
5.python2中是raw_imput函數，python3中是input函數
6.python2中unicode表示字符串序列，str表示字節序列
python3中str表示字符串序列，byte表示字節序列
'''

import time

#2一、列出python中可變數據類型和不可變數據類型，並簡述原理
'''
不可變數據類型：int型、字符串型str和元組tuple

不容許變量的值發生變化，若是改變了變量的值，至關因而新建了一個對象，內存中會有新地址，
而對於相同的值的對象，在內存中則只有一個地址

總結：變量的值不變，則內存地址不變
a = 1
b = 1
print(id(a))    140703722169168
print(id(b))    140703722169168
-------------
可變數據類型：列表list和字典dict；

容許變量的值發生變化，即若是對變量進行append、+=等這種操做後，
只是改變了變量的值，而不會新建一個對象，變量引用的對象的地址也不會變化
不過對於相同的值的不一樣對象，在內存中都有本身的地址

總結：變量名不變，則內存地址不變

a = [1,2]
b = [1,2]
print(id(a))        1194884883080
print(id(b))        1194884883144
'''

#2二、s = "ajldjlajfdljfddd"，去重並從小到大排序輸出"adfjl"

'''
s = "ajldjlajfdljfddd"
s = set(s)
s = list(s)
s.sort(reverse=False)
s = "".join(s)
#s = str(s)      #['a', 'd', 'f', 'j', 'l']
print(s)         #adfjl
注意：
    1.字符串去重用set方法
    2.去重以後，必須轉化爲列表，是由於sort函數只能接收list類型的數據
    3.sort方法沒有返回值，不要用變量接收
    4.sort以後，用 "".join() 變成字符串
    5.從小到大排列：reverse=False
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#2三、用lambda函數實現兩個數相乘
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ret = lambda a,b:a*b
print(ret(3,4))
'''

#2四、字典根據鍵從小到大排序
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sort 與 sorted 區別：

    sort 是應用在 list 上的方法，屬於列表的成員方法
    sorted 能夠對全部可迭代的對象進行排序操做
    list 的 sort 方法返回的是對已經存在的列表進行操做，
    內建函數 sorted 方法返回的是一個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操做。
    sort使用方法爲ls.sort()，而sorted使用方法爲sorted(ls)

    sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
    sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)

    reverse：True反序；False 正序
    
print(dic.items())      #[('name', 'zs'), ('age', 18), ('city', '深圳'), ('tel', '1362626627')]

dic={"name":"zs","age":18,"city":"深圳","tel":"1362626627"}
lis = sorted(dic.items(),key=lambda d:d[0],reverse=False)
print(lis)
    
'''

#2五、利用collections庫的Counter方法統計字符串每一個單詞出現的次數
# "kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"
'''
from collections import Counter
s = "kjalfj;ldsjafl;hdsllfdhg;lahfbl;hl;ahlf;h"
s = Counter(s)
print(s)
'''

#2六、字符串a = "not 404 found 張三 99 深圳"，每一個詞中間是空格，
# 用正則過濾掉英文和數字，最終輸出"張三  深圳"
'''
思路：
    1.先用正則找出不符合要求的數據
    2.再根據原始的數據，遍歷兩個列表，把其中共同的部分刪掉
    
import re
a = "not 404 found 張三 99 深圳"
b = a.split(" ")
ret = re.findall('\d+|[a-zA-Z]+',a)
for i in ret:   #['not', '404', 'found', '99']
    if i in b:  #['not', '404', 'found', '張三', '99', '深圳']
        b.remove(i)
bb = " ".join(b)
print(ret)
print(bb)   
--------------------
匹配小數的代碼
import re
aa = "not 404 55.66 found 張三 99 深圳"
bb = aa.split(" ")
ret = re.findall('\d+\.?\d*|[a-zA-Z]+',aa)
for i in ret:
    if i in bb:
        bb.remove(i)
cc = " ".join(bb)
print(ret)
print(cc)
 
'''

#27.filter方法求出列表全部奇數並構造新列表，
# a =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
'''
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
a = list(filter(lambda x:x%2==1,a))
print(a)        #filter(lambda x:x%2==1,a)
'''

#2八、列表推導式求列表全部奇數並構造新列表，
# a =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
'''
a =  [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
ret = [i for i in a if i%2==1]
print(ret)
'''

#2九、正則re.complie做用
'''
re.compile是將正則表達式編譯成一個對象，加快速度，並重復使用
text = "apple's price is $9.94,orange's price is $12.5"
#先編譯號提取的內容
r_obj = re.compile('\d+\.?\d*')
#直接傳入編譯內容和文本便可
ret = re.search(r_obj,text)
print(ret.group())
ret2 = re.findall(r_obj,text)
print(ret2)
'''


#30、a=（1，）b=(1)，c=("1") 分別是什麼類型的數據？
'''
a=(1,)
b=(1)
c=("1")
print(type(a))  #typle
print(type(b))  #int
print(type(c))  #str
'''

#3一、兩個列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合併爲[1,2,2,3,6,7,8,9]
'''
l1 = [1,5,7,9]
l2 = [2,2,6,8]
l1.extend(l2)

l1.sort(reverse=False)
print(l1)       #[1, 2, 2, 5, 6, 7, 8, 9]

'''

#3二、用python刪除文件和用linux命令刪除文件方法
'''
python：os.remove(文件名)
linux:       rm  文件名
'''

#3三、log日誌中，咱們須要用時間戳記錄error,warning等的發生時間，
# 請用datetime模塊打印當前時間戳 「2018-04-01 11:38:54」
'''
import datetime
a = str(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print(a)    #2019-04-16 17:27:33

#若是加上星期的話：
a = str(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))\
    + '  星期' + str(datetime.datetime.now().isoweekday())
print(a)
'''

#3四、數據庫優化查詢方法
'''
外鍵，索引，聯合查詢，選擇特定字段等等
'''

#35.請列出你會的任意一種統計圖（條形圖、折線圖等）繪製的開源庫，第三方也行
'''
pychart、matplotlib
'''

#3六、寫一段自定義異常代碼
'''
def foo():
    try:
        for i in range(6):
            if i > 3:
                raise Exception("數字大於3了")
            print(i)
                
    except Exception as e:
        print(e)
if __name__ == '__main__':
    foo()
'''

#37.正則表達式匹配中，（.*）和（.*?）匹配區別？
'''
（.*）是貪婪匹配，會把知足正則的儘量多的日後匹配

（.*?）是非貪婪匹配，會把知足正則的儘量少匹配
'''

#38.簡述Django的orm
'''
ORM，全拼Object-Relation Mapping，意爲對象-關係映射
實現了數據模型與數據庫的解耦，經過簡單的配置就能夠輕鬆更換數據庫，
而不須要修改代碼只須要面向對象編程,orm操做本質上會根據對接的數據庫引擎，
翻譯成對應的sql語句,全部使用Django開發的項目無需關心程序底層使用的
是MySQL、Oracle、sqlite....，若是數據庫遷移，只須要更換
Django的數據庫引擎便可
'''

#3九、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代碼展開該列表，得出[1,2,3,4,5,6]
'''
l = [[1,2],[3,4],[5,6]]
ll = [j for i in l for j in i]
print(ll)
'''

#40、x="abc",y="def",z=["d","e","f"],
# 分別求出x.join(y)和x.join(z)返回的結果
'''
x="abc"
y="def"
z=["d","e","f"]

m = x.join(y)
print(m)    #dabceabcf

n = x.join(z)
print(n)    #dabceabcf
'''

import time

#4一、舉例說明異常模塊中try except else finally的相關意義
'''
try..except..else沒有捕獲到異常，執行else語句
try..except..finally不論是否捕獲到異常，都執行finally語句

'''

#4二、python中交換兩個數值
'''
a=1
b=2
a,b = b,a
print(a)    #2
print(b)    #1

'''

#4三、舉例說明zip（）函數用法
'''
zip()函數在運算時，會以一個或多個序列（可迭代對象）作爲參數，
返回一個元組的列表。同時將這些序列中並排的元素配對。
zip()參數能夠接受任何類型的序列

a = [1,2]
b = [3,4]
ret = [i for i in zip(a,b)]
print(ret)      #[(1, 3), (2, 4)]

A = "ab"
B = "xyz"
ret2 = [i for i in zip(A,B)]
print(ret2)     #[('a', 'x'), ('b', 'y')]

'''

#4四、a="張明 98分"，用re.sub，將98替換爲100
'''
import re
a="張明 98分"
a = re.sub('\d+','100',a)
print(a)

'''

#4五、寫5條經常使用sql語句
'''
#select * from 表名
#show databases
#show tables
#update 表名 set 字段 where id=6
#delete from 表名 where id=6
 
'''

#4六、a="hello"和b="你好"編碼成bytes類型
'''
a=b"hello"
b="你好".encode()
print(a,b)
print(type(a),type(b))

英文字母直接加上b便可
中文用encode()
'''

#47.[1,2,3]+[4,5,6]的結果是多少？
'''
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = a + b
print(c)    #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
兩個列表相加，等價於extend
'''

#4八、提升python運行效率的方法
'''
一、使用生成器，由於能夠節約大量內存
二、循環代碼優化，避免過多重複代碼的執行
三、核心模塊用Cython  PyPy等，提升效率
四、多進程、多線程、協程
五、多個if elif條件判斷，能夠把最有可能先發生的條件放到前面寫，
這樣能夠減小程序判斷的次數，提升效率

'''

#4九、簡述mysql和redis區別
"""
redis： 內存型非關係數據庫，數據保存在內存中，速度快
mysql：關係型數據庫，數據保存在磁盤中，檢索的話，
會有必定的Io操做，訪問速度相對慢

"""

#50、遇到bug如何處理
'''
1.經過print（）打印,分段檢測程序是否有問題
2.若是涉及一些第三方框架，會去查官方文檔
三、對於bug的管理與歸類總結
四、導包問題、

'''

#5一、正則匹配，匹配日期2018-03-20
'''
url='https://sycm.taobao.com/bda/tradinganaly/overview/get_summary.json?dateRange=2018-03-20%7C2018-03-20&dateType=recent1&device=1&token=ff25b109b&_=1521595613462'
import re
ret1 = re.findall('\d{4}-\d{2}-\d+',url)
print(ret1)

ret2 = re.findall('dateRange=(.*?)%7C(.*?)&date',url)
print(ret2)

'''

#5二、list=[2,3,5,4,9,6]，從小到大排序，不準用sort，輸出[2,3,4,5,6,9]
'''
list=[2,3,5,4,9,6]

def buble_sort(data_list):
    for i in range(len(data_list)-1):
        exchange = False
        for j in range(len(data_list)-1-i):
            if data_list[j] > data_list[j+1]:
                data_list[j],data_list[j+1] = data_list[j+1],data_list[j]
        if not exchange:
            break

if __name__ == '__main__':
    data_list = list
    buble_sort(data_list)
    print(data_list)    #[2, 3, 4, 5, 6, 9]

'''

#5三、寫一個單列模式
'''
尚未搞設計模式
'''

#5四、保留兩位小數
'''
待解決

'''

#5五、求三個方法打印結果

#5六、列出常見的狀態碼和意義
'''
200 OK 
請求正常處理完畢

303 See Other 
臨時重定向，指望使用GET定向獲取

403 Forbidden 
請求資源被拒絕

404 Not Found 
沒法找到請求資源（服務器無理由拒絕）

500 Internal Server Error 
服務器故障或Web應用故障

'''

#5七、分別從前端、後端、數據庫闡述web項目的性能優化
'''
前端優化：

一、減小http請求、例如製做精靈圖

二、html和CSS放在頁面上部，javascript放在頁面下面，由於js加載比HTML和Css加載慢，因此要優先加載html和css,以防頁面顯示不全，性能差，也影響用戶體驗差


後端優化：

一、緩存存儲讀寫次數高，變化少的數據，好比網站首頁的信息、商品的信息等。應用程序讀取數據時，通常是先從緩存中讀取，若是讀取不到或數據已失效，再訪問磁盤數據庫，並將數據再次寫入緩存。

二、異步方式，若是有耗時操做，能夠採用異步，好比celery

三、代碼優化，避免循環和判斷次數太多，若是多個if else判斷，優先判斷最有可能先發生的狀況



數據庫優化：

一、若有條件，數據能夠存放於redis，讀取速度快

二、創建索引、外鍵等

'''

#5八、使用pop和del刪除字典中的"name"字段，dic={"name":"zs","age":18}

'''
dic = {"name":"zs","age":18}

del dic["name"]
print(dic)      #{'age': 18}

v = dic.pop("name")
print(v)        #zs
print(dic)      #{'age': 18}  

'''

#5九、列出常見MYSQL數據存儲引擎
'''
InnoDB：
    支持事務處理，支持外鍵,支持崩潰修復能力和併發控制。
    若是須要對事務的完整性要求比較高（好比銀行），要求實現併發控制（好比售票），
    那選擇InnoDB有很大的優點。若是須要頻繁的更新、刪除操做的數據庫，也能夠選擇InnoDB，
    由於支持事務的提交（commit）和回滾（rollback）。 
    
MyISAM：
     插入數據快，空間和內存使用比較低。若是表主要是用於插入新記錄和讀出記錄，
     那麼選擇MyISAM能實現處理高效率。
     若是應用的完整性、併發性要求比 較低，也可使用。
     
MEMORY： 
       全部的數據都在內存中，數據的處理速度快，可是安全性不高。
       若是須要很快的讀寫速度，對數據的安全性要求較低，能夠選擇MEMOEY。
       它對錶的大小有要求，不能創建太大的表。
       因此，這類數據庫只使用在相對較小的數據庫表。    
'''

#60、計算代碼運行結果，zip函數歷史文章已經說了，
# 得出[("a",1),("b",2)，("c",3),("d",4),("e",5)]

'''

A = zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))
A0 = dict(A)    #A0 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]     # []
A3 = [A0[s] for s in A0]        # [1, 2, 3, 4, 5]

print("A0",A0)

print(list(zip(("a","b","c","d","e"),(1,2,3,4,5))))

print(A2)

print(A3)


ret1 = dict([["name","zs"],["age",18]])
print(ret1)

ret2 = dict([("name","zs"),("age",18)])
print(ret2)

'''