Python笔试面试题小结

 更新时间:2019年09月07日 00:18:10   作者:TM0831   我要评论

这篇文章主要介绍了Python笔试面试题的一些相关代码,需要的朋友可以参考下

1.字符串处理

  将字符串中的数字替换成其两倍的值,例如:

修改前:"AS7G123m (d)F77k"

修改后:"AS14G246m (d)F154k"

  个人思路:先用正则表达式将其中的数字匹配出来进行乘2操作,然后将字符串根据其中的数字进行切割,得到一个字符列表,最终将乘以2后的数字和原有的字符进行拼接得到最后的结果。(我脑子比较笨,想不到别的,如果您有更好更简便的方法,希望可以分享一下!)

import re

text = "AS7G123m (d)F77k"
nums = re.findall(r'(\d+)', text) # 取出字符串中数字
double_nums = [2 * int(i) for i in nums]  # 乘以2
the_str = [] # 字符列表
for i in nums:
  the_str.append(text.split(i, 1)[0])
  text = text.split(i, 1)[1]
result = "" # 结果
for i in range(len(double_nums)):
  result += the_str[i] + str(double_nums[i])
result += text
print(result)

2.Python传参是值传递还是引用传递?

  答案是Python中传递参数是引用传递,那么要证明是引用传递呢?可以参考下面这个例子:

 def f(x):
   print(id(x))
   
 
 a = 1
 print(id(a))
 f(a)
 # 140716760159264
 # 140716760159264

这里分别打印了两个地址,一个是对象a的地址,一个是传入的参数x的地址,可以看到两个地址是一样的,这也就说明Python中的传参使用的引用传递!需要注意的是:对于不可变类型,在函数中对其操作并不会对原对象产生影响,但对于可变类型,在函数中对其操作则可能会改变其值,如下:

1)传入的参数是不可变类型:

 def f(x):
   x += "666" # 这里会创建一个新的对象
   print(x)
 
 
 s = "777" # 字符串不可变
 print(s)
 f(s)
 print(s)
 
 # 777
 # 777666
 # 777

2)传入的参数是可变类型:

def f(x):
   x.append(4) # 修改原对象的值
   print(x)
 
 
 s = [1, 2, 3] # 列表可变
 print(s)
 f(s)
 print(s)

# [1, 2, 3]
# [1, 2, 3, 4]
# [1, 2, 3, 4]

3.浅拷贝与深拷贝的那些事

  在Python中,浅拷贝与深拷贝是一定要分清楚的!对于浅拷贝和深拷贝,可以这么理解:

  1)浅拷贝:创建一个对象,但其中包含的是原对象中所包含项的引用,如果用引用的方式修改了其中的对象,就会对原对象进行改变。

  2)深拷贝:创建一个对象,并且递归复制原对象中所包含的对象,此时修改数据不会对原对象产生影响。

  在下面的代码中包含了赋值、浅拷贝和深拷贝,在Python中赋值即引用对象,所以对c操作也就是对原对象a进行操作,对于浅拷贝对象b和d,对其中的引用进行操作会改变对a中的对象,而对深拷贝对象e进行操作就与原对象a无关了。

 import copy
 
 a = [1, [2], 3]
 b = a[:] # 使用切片操作,浅拷贝
 c = a # 赋值操作,即引用
 d = a.copy() # 浅拷贝
 e = copy.deepcopy(a) # 深拷贝
 
 b.append(4)
 c.append(5)
 d.append(6)
 d[1].append(2)
 e.append(7)
 e[1].append(3)
 
 print(a) # [1, [2, 2], 3, 5]
 print(b) # [1, [2, 2], 3, 4]
 print(c) # [1, [2, 2], 3, 5]
 print(d) # [1, [2, 2], 3, 6]
 print(e) # [1, [2, 3], 3, 7]

 4.Python一行式能干嘛?

  下面是一些Python一行式的示例,从中可以看出Python是非常简洁和强大的!

  1)一行代码输出一百以内的奇数:

print([x for x in range(100) if x % 2])

  2)一行代码求水仙花数:

print([x for x in range(100, 1000) if int(str(x)[0])**3 + int(str(x)[1])**3 + int(str(x)[2])**3 == x])

  3)一行代码打印九九乘法表:

print("".join(["{} * {} = {}\t".format(x, y, x * y) if x != y else "{} * {} = {}\n".format(x, y, x * y) for x in range(1, 10) for y in range(1, x + 1)]))

  4)一行代码实现IP地址转换,如将192.168.12.1转换成0b11000000 10101000 00001100 00000001:

print("0b"+" ".join(("00000000" + bin(int(i)).replace("0b", ""))[-8:] for i in ip.split(".")))

  5)一行代码求1到10的和:

from functools import reduce; print(reduce(lambda x, y: x + y, [i for i in range(1, 11)]))

 5.下面这段代码的结果是什么?

def mul():
return [lambda x: x * i for i in range(4)]


print([m(2) for m in mul()])

以上这段代码输出的结果是[6, 6, 6, 6],而不是[0, 2, 4, 6]!

  产生这个问题的原因在于Python闭包的延迟绑定。这意味着内部函数被调用时,参数的值在闭包内进行查找。所以当mul()返回的函数被调用时,i的值会在返回的函数里查找,而for循环完成后i的值为3,也就是i最终赋值为3。因此,每次返回的函数乘以传入的值就是最后的结果,得到的结果就是[6, 6, 6, 6]。

  如果要解决这个问题,可以参考以下方法:

  1)使用Python生成器。

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

2)创造一个闭包,利用默认函数进行绑定。

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

这篇文章先介绍到这,后期脚本之家小编会为大家分享更多的文章。

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