Python 全栈 191 问（附答案）

作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...

现在想一下，你真正从中学到多少：

• 正则会用了吗？
• __getitem__用过吗？
• callable对象怎么实现的？
• 还在觉得yield可有可无吗？
• 还觉得装饰器与你没有毛关系吗？
• NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？
• Pandas 的 isin, set_index, reindex使用过吗？
• EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗？如何思考、如何分析、思维方法呢？
• pivot_table, crosstab 是摆设吗？
• 离散、连续事件的期望等于求和、求积分，体会到重要性了吗？
• 机器学习调调包，越来越心虚，可是算法那些数学公式看到就头大，怎么办？放弃它？跳过它？改行？
• 神经网络能拟合任意函数，奥妙在哪里？这有多神秘？
• ...

影响事物发展的机理永远都在里面，在表层靠下一点，比别多人多想一点。有没有能完整回答上面问题，教人以渔的教材。我推荐好朋友例子君写的：

《Python 全栈 60 天精通之路》

这个专栏 Day1~ Day38 就已经完整解决下面的 191 个问题，Day39~Day61 精彩继续... 而现在订阅它只需七折，49 元.

1. 什么是动态语言？
2. Python 常用的两个命名规则？
3. 说说 Python 的缩进原则
4. 说出几个 Python 关键字
5. 运算符 //，运算符 ** ，运算符 := 完成何操作？
6. 十六进制的整数前缀？
7. 列举几个容器对象
8. join 方法使用举例
9. 正则表达式 [\da-zA-Z]表示什么含义？
10. dir() 的含义
11. 列举几个魔法方法
12. @property 使用举例
13. 什么是可变 (mutable) 容器? 举三个例子
14. list 的 append 和 insert 有何区别？
15. list 的 pop 方法作用？
16. list 的 copy() 方法功能
17. Python 中如何实现深拷贝？
18. 列表 a，切片 a[:-1] 实现什么功能？，a[::-1] 又实现什么功能？
19. 列表 a, 切片 a[1:5:2] 实现什么功能？
20. (1) 是元组吗？(1,) 是什么类型？
21. 元组能增删元素吗？
22. 怎么判断 list 内有无重复元素？
23. 列表如何反转？
24. 如何找出列表中的所有重复元素？
25. 如何使用列表创建出斐波那契数列？使用 yield 又怎么创建 ？
26. 找出列表中出镜最多的元素，可能有多个
27. a = [1,2,3,4,5]，如何一行代码返回：[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)]
28. sample 函数实现何功能？
29. shuffle 函数实现什么功能？
30. uniform 函数实现什么功能？
31. 说说你知道的创建字典的几种方法？
32. 字典视图是什么？
33. 所有对象都能作为字典的键吗？
34. 集合内的元素可以为任意类型吗？
35. 什么是可哈希类型？举几个例子
36. 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？
37. 怎么找出字典的最大键？
38. 如何求出字典的最大值？
39. 如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一？
40. 给定 n 个集合，如何使用 max 函数求出包含元素最多的集合？
41. 找出字典前 n 个最大值对应的键
42. 怎么一行代码合并两个字典？
43. 怎么理解函数原型 max(iterable,*[, key, default]) ？
44. max 函数的 key 参数怎么使用，举例说明
45. divmod 函数返回值？
46. id 函数返回什么类型的对象？
47. all, any 函数各自实现何功能？
48. 十进制转二进制，转十六进制的函数各叫什么？
49. 什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？
50. range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？
51. zip 函数能实现功能？
52. 如何动态地删除类上的某个属性？
53. 又如何判断类上是否有某个属性？
54. super 函数使用举例
55. callable 函数实现功能，举个例子
56. 字符串I_love_python 使用哪个函数返回 ['I', 'love', 'python'] ？
57. strip() 方法实现什么功能？
58. 正则方法 match 与 search 有何不同？
59. 如何使用正则表达式，匹配浮点数？
60. 使用正则表达式，如何匹配出正整数？
61. re.sub(r'\d+', '666',"hello 12345, hello 456321")，返回的字符串
62. 说说贪心捕获和非贪心捕获的区别？
63. 文件读写操作，常见的乱码问题，怎么解决？
64. 文件读写模式 r, w, a 分别指什么？
65. os.path.split('./data/py/test.py')，返回值是什么？
66. 如何优雅地提取文件后缀？
67. 使用 Python ，如何重命名某个文件？
68. 关于文件压缩、加密，在专栏会涉及到。
69. time 模块，time.local_time() 返回值是什么？对象的类型是？
70. 如何格式化时间字符串？'2020-02-22 11:19:19' 对应的时间格式串是 '%Y-%M-%d %H:%m:%S' ，正确吗？
71. 列举 datetime 模块中的四个类？
72. 使用 datetime 模块，打印出当前时间，显示格式：yyyy年-mm月-dd日 HH:mm:ss
73. datetime.strptime('2020-02-22 15:12:33','%Y-%m-%d %H:%M:%S') 实现什么功能？
74. 如何计算出还有几天是女朋友生日？
75. 如何绘制出年、月的日历图？
76. 如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年？
77. 如何获取月的第一天、最后一天、月有几天？
78. 介绍 Python 四种常用的开发环境
79. 说说Python 包安装常见问题及总结
80. 说说Web, 爬虫，打包的常用工具包
81. 聊聊数据分析、机器学习和深度学习的常用框架
82. PyInstaller 打包的完整过程
83. 使用列表生成式，如何得到12 个随机数
84. for , if 和列表生成式结合，碰撞出哪些火花？
85. zip 和列表生成式
86. 列表生成式实现筛选分组，函数分组等更多实用案例
87. 关键字 is 的功能是什么？
88. 对于自定义类型，判断成员是否位于序列类型中，怎么做？
89. 使用 == 判断对象的相等性，需要区分哪些情况？编码实现：对象的 user_id 相等，则认为对象相等
90. yield 理解从哪四个方面入手？
91. 函数带有 yield 便是生成器，那么它还是迭代器吗？
92. yield 和 send 碰撞出哪些火花？
93. yield 使用举例
94. 关键词 nonlocal常用于函数嵌套中，实现什么作用？
95. global 关键字在哪些场景发挥重要作用
96. Python 函数的五类参数都指哪些？
97. 如何区分参数是位置参数还是关键字参数？
98. f(*a,**b) 可变位置参数，可变关键字参数怎么传参?
99. 参数传递常见的以下 3 个异常，怎么理解？
    • SyntaxError: positional argument follows keyword argument
    • TypeError: f() got an unexpected keyword argument 'a'
    • TypeError: f() takes 0 positional arguments but 1 was given
100. 函数参数传递的 6 个规则都在专栏中做了详细总结
101. sorted 函数用法解析
102. filter 函数用法举例
103. map 函数使用技巧
104. reduce 函数用法及注意事项
105. 迭代器协议之 iter 和 next 方法
106. Python 的枚举对象
107. 如何感性认识多线程？
108. Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题
109. 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例
110. 列表和迭代器有何区别？
111. 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？
112. 通过累积迭代器、漏斗迭代器、克隆迭代器，彻底弄明白迭代器和生成器
113. 如何遍历整个目录与子目录，抓取 .py 文件
114. 单机 4 G 内存，如何处理 10 G 文件？
115. lambda 函数的形参和返回值使用案例
116. 多用 NamedTuple ，让代码更可读
117. Counter 计数的功能非常好用
118. 使用 DefaultDict 自动创建一个被初始化的字典
119. 使用装饰器太魔幻，始终不知道怎么使用，该怎么浅显易懂的攻破？
120. 装饰器都用在哪里，可否举几个例子？
121. wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变
122. 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。
123. Python 的列表与快速实现元素之坑
124. 删除列表的元素，O(1) 空间复杂度如何做到？
125. 函数的参数默认为 [], 会出现哪些奇特的问题？
126. {} 和 () 创建对象之坑
127. Python 解包带来哪些方便？
128. OOP 编程，魔术方法 getattr 和 setattr 怎么使用？注意事项有哪些？
129. OOP 编程，对象的中括号访问机制，怎么实现的？魔术方法 __getitem__帮助实现
130. Python 的 API 文档中，经常看到 array-like 之类的词汇，这背后是 Python 的鸭子类型，该如何理解？
131. Python 界的领袖 Tim Peters 说过：“元类就是深度的魔法，99%的用户应该根本不必为此操心。” 作为程序员，相信还是很好奇元类，那么元类的必知知识都有哪些？
132. 开放的服务或 API, 被其他系统调用，怎能不掌握 Python 对象的序列化知识呢！
133. 除了 print, print, 我们还应该掌握 logging 模块，它的设计理念又是怎样的。换位思考，日志管理模块设计者会考虑哪些日志管理问题？
134. 作为程序员，使用什么工具和方法绘制出框架目录结构图？
135. Flask 模板引擎 jinja2 基本使用介绍
136. Flask 注册蓝本、路由处理函数、前端 html + css + javascript 必知知识介绍
137. 实战 Flask 前后端项目：带自动提升优先级的计算器
138. Python 已经提供了很多丰富的内置包，我们为什么还要学习 NumPy 呢？NumPy 数值计算：更快，案例解读
139. 5 种创建 NumPy 数组的常用方法
140. arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍
141. NumPy 索引和选择功能强大，不仅支持切片操作，还支持布尔型按条件筛选操作。
142. 使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组
143. 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数
144. 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集
145. NumPy 二维数组交换 2 列，反转行，如何实现？
146. NumPy 的灵魂：shape 与 reshape，提供直观的 6 幅图理解，其中一幅：
147. 线性代数中，矩阵的乘法操作在 NumPy 中怎么实现？
148. NumPy 实现统计学的描述性变量：求平均值、标准差、方差、最大值、求和、累乘、累和。
149. 总结 NumPy 常用的方法：flatten, newaxis, repeat, tile, vstack, hstack, concatenate, c_, argmax, argmin
150. NumPy 使用方便的诀窍：广播规则，那么广播规则的规律如何总结？
151. 手动实现案例：实践广播规则，加深印象
152. 借助 NumPy 的 vectorize 实现 Python 的向量化操作例子
153. 使用 NumPy, 求神经网络的 softmax 层的概率得分值
154. 使用 NumPy 求两个特征的相关系数
155. 如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充
156. Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等 5 个方面总结
157. Pandas 两大核心数据结构：Series 和 DataFrame 的增加、删除、修改和访问
158. Pandas 更加强大的索引访问机制总结
159. Pandas 的 iterrows, itertuples 性能比较
160. set_index, reset_index, reindex 使用总结
161. 数据预览操作：info 和 describe 使用总结
162. Pandas 数据 null 值检查
163. 空值补全，使用列的平均值、中位数、众数填充。
164. Pandas 做特征工程之 删除列
165. Pandas 增加特征列的方法
166. Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结
167. LabelEncoder 编码和 get_dummies 方法总结
168. Pandas 的 melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子
169. Pandas 的 pivot 和 pivot_table 透视使用案例
170. Pandas 的 crosstab 频次透视函数使用例子
171. 给定两个 DataFrame，它们至少存在一个名称相同的列，如何连接两个表？使用merge 函数连接两个 DataFrame，连接方式共有 4 种，分别为：left, right, inner,outer. 如何区分这 4 种连接关系
172. Kaggle 数据集 EDA 实战，总结单变量分析的思维模式
173. Kaggle 数据集 EDA 实战，双变量分析的思维模式，使用 pivot_table, groupby, matplotlib, seaborn 绘制 barplot图, catplot 图，pairplot 图
174. 分类型变量处理技巧总结
175. 读取时抽样 1% 样本的处理技巧
176. 与时间序列相关的问题，平时挺常见。如何用 Pandas 快速生成时间序列数据？
177. Pandas 使用 apply(type) 做类型检查
178. Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧
179. 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。
180. 分类中出现次数较少的值，如何统一归为 others，该怎么做到？
181. 某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，该如何做到？
182. 步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？
183. DataFrame 上快速对某些列展开特征工程，使用 map 如何做到？
184. Pandas 结合使用 where 和 isin 搞点事情，加快处理效率
185. Matplotlib 的几大绘图相关的核心对象，对象间的逻辑关系总结
186. Matplotlib 绘图分为这 18 步：导入；数据；折线图；线条颜色；线型；标题；x、y轴 label；文本；注解；显示中文；双 data；legend；网格；数据范围；x 轴日期格式自适应；双轴；双图或多图排布；嵌入图
187. Pyecharts 快速入门第 1例
188. Pyecharts 万物皆 options，参数配置方法总结
189. Pyecharts 中 y 轴靠右参数配置之道
190. 14 步配置一个完美的柱状图
191. Pyecharts 绘制的 10 类图总结：仪表盘；漏斗图；日历图；图；水球图；饼图；极坐标图；词云图；系列柱状图；热力图