基礎題整理

1.編譯型語言和解釋性語言的區別?

　　編譯型:編譯後再執行...表明語言有:C,Java,C#

　　解釋性語言:邊解釋變執行...表明語言有:python,PHP

2.運算符總結:

　　①:順序:括號>not>and>or

　　②:規則:and先後都爲真才爲真,or先後有一個爲真就爲真

　　③:取值:and先後都不爲0的狀況,取後面的值,and前面爲0時取0位最終值.

　　　　　 or先後不爲0的狀況下,取後面的值,or前面爲0時 取後面的值爲最終值

　　④:括號與布爾結合: c=1 < (2==2) #False      d=1 < 2 == 2 #True

3.數據類型:以及每一個的5個方法:

　　①:str(字符串)  :split(分割)-->strip(去掉兩邊的空格)-->upper(大寫)-->startwith(以什麼開頭)-->endwith(以什麼結尾)-->lower(小寫)

　　②list(列表): append(追加)-->insert(插入)-->index(索引)-->server(排序)-->pop(刪除,加索引刪除指定索引,不加默認刪除最後一個)

　　③dict(字典):get(根據key獲取value的值)-->items(用於循環，取出全部key和value)-->keys(去除key的全部值)-->values(去除value全部的值)-->pop(刪除)

　　④tuple(元組):Count：查看某個元素出現的次數-->Index：索引

4;參數陷阱:

　　def func(a,b=[])  這種寫法的陷阱:

　　列表是可變數據類型，可能會在過程當中修改裏面的值

 

5;裝飾器 & 帶參數的裝飾器(帶參數的裝飾器能夠使函數執行任意次)

"""
def counter(num):
    def outer(f):
        def inner(*args,**kwargs):
            rets = []
            for i in range(num):
                ret = f(*args,**kwargs)
                rets.append(ret)
            return rets
        return inner
    return outer
@counter(3)
def func():
    print('1111')

rets = func()
print(rets)
"""
6:yield &yield from (節省內存空間)

yield使用 
1）函數中使用yield，能夠使函數變成生成器。一個函數若是是生成一個數組，就必須把數據存儲在內存中，若是使用生成器，則在調用的時候才生成數據，能夠節省內存。

2）生成器方法調用時，不會當即執行。須要調用next()或者使用for循環來執行。
yield from的使用:

1）爲了讓生成器（帶yield函數），能簡易的在其餘函數中直接調用，就產生了yield from。 

"""
def foo():
    yield 55
    yield 66

def func():
    yield 1
    yield from foo()
    yield 2
    yield 3
r1 = func()
for i in r1:
    print(i)
"""

 7;列表生成式

# v1 = [ i for i in range(10)]
# v2 = [ lambda :i for i in range(10)]  匿名函數

# def func():
#     return i
# func_list = []
# for i in range(10):
#     func_list.append(func)
# x = func_list[5]()
# print(x)

8;py2和py3的區別:
①:默認解釋器編碼:py2-> ascii ; py3->utf-8
②:字符串和字節 py2:unicode str=bytes
　　　　　　　　 py3:str字符串 bytes:字節
③經典類和新式類:py2:經典類和新式類(直接或間接繼承object) 
　　　　　　　　 py3:新式類

9;你用過的內置模塊有哪些:
os(使用操做系統函數)--re(正則)--time&datetime(時間模塊)--random(隨機數模塊)--json(序列化)--hashlib(加密模塊)
--logging(日誌模塊)--pickle(序列化)

10第三方模塊;
requests,bs4,pymysql,pymongo,gevent(gevent是能夠很輕鬆地將它的網絡模型分佈到多個進程並行處理的。)
安裝:pip install 軟件名

11常見的雙下劃線方法:

 __call__
    __new__
    __dict__
    __setattr__
    __getattr__
    __delattr__
    __getitem__
    __setitem__
    __delitem__
    __iter__
    __enter__
    __exit__
    
    __init__
    __str__
    __repr__
    __del__

12:單例模式:
　　①什麼是單例模式;單例模式是一種設計模式，是指一個類僅僅能有一個實例。
　　②哪裏使用單例模式?:django admin    數據庫鏈接池
單例模式的書寫:

推薦:        import threading    import time        class Foo(object):        _instance = None        _lock = threading.RLock()            def __new__(cls, *args, **kwargs):            if cls._instance:                return cls._instance            with cls._lock:                if not cls._instance:                    cls._instance = object.__new__(cls)                return cls._instance    def task():        obj = Foo()        print(obj)    for i in range(10):        t = threading.Thread(target=task)        t.start()            time.sleep(100)    obj = Foo()