本文列出53个Python面试问题,并且提供了答案,供数科学家和软件工程师们参考。
本着这种精神,这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码,因此这对科学家和工程师均适用。
在此例中,直接通过赋值将a赋给了b,此时,仅仅是为该列表增加了一个引用b,a与b指向内存中同一个区域,通过a改变列表的值也同时影响b。请注意,这里有一个坑,很多人在初始化语句中写a = b = [],这是错误的,会导致任意一个变动都会在a与b中同步,而且会很难debug。正确写法应该是分别初始化。
一、 type() 1、创建类的两种方式 方式一 class MyClass(object): def func(self,name): print(name) myc = MyClass() print(MyClass, type(MyClass)) print(myc, type(myc)) 我们创建了一个名为MyClass的类,并实例化了这个类,得到其对象myc 上面代码打印的结果为: <class '__main__.MyClass'> <class 'type'>
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/ClassesAndStructures.html
注意事项:本博客是我早起自己写的python笔记word版本,现在转成博客形式,由于ipython文件找不到了,很多代码都会以图片形式出现,不过放心不影响学习,对于比较长的程序例子我回重新贴好代码放入。
本文将列举了一些在面试当中经常被提及的经典Python考问题并且提供了答案,献给那些已经毕业的应届大学生们以及其他求职者们
我来了,今天又烦恼了一会,又去河边听水声了,回来想清楚了,感觉还是太浮躁了,得静下心来好好读书了,事业,副业还是得寻找,希望不要给自己太大压力吧
字符串是对象。列表对象。函数对象。甚至模块也是对象。任何东西都是一个对象,因为它可以赋值给一个变量或作为参数传递给一个函数。
弱引用键的映射类。当不再有对键的强引用时,字典中的条目将被丢弃。这可用于将附加数据与应用程序其他部分所拥有的对象相关联,而无需向这些对象添加属性。这对于覆盖属性访问的对象特别有用。
Python3.9 刚刚发布不久,Python3.10 的第二个 alpha 版本也已于 11 月初发布。透过这个版本,我们或许可以一窥 Python 的未来改变。
字典(dict, dictionary的简写)是Python中另一个非常重要的内置数据类型,是Python中映射类型(Mapping Type),它把“键”(key)映射到“值”(value),通过key可以快速找到value,它是一种“键值对”(key-value)数据结构。
Python 解释器内置了许多函数和类型,列表如下(按字母排序)(省略了几个我没用过或者不常用的)。
注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,有 内存管理、垃圾回收机制,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,__del__ 的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解,从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
内建函数名 (表达形式) 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True(或 iterable 为空),则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True,则返回True。如果iterable为空,则返回False ascii(object)
在C#中,readonly特性用于声明一个只读字段。一个只读字段可以在声明时或在构造函数内部进行初始化,一旦被赋予了初始值,它就不能被改变。
调用:1、类中调用:类名.属性名 ,更改原公有属性值
更快的Python(Python Faster Way)使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解,从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
https://github.com/createamind/Planet/issues/3
这两种语言非常流行且功能强大,但是它们之间确实存在关键差异,我们将在这里详细介绍它们
views视图函数属于MTV中逻辑处理的部分 视图函数包含着两个对象,HttpRequest对象和HttpResponse对象
1、面向对象介绍: 世界万物,皆可分类 世界万物,皆为对象 只要是对象,就肯定属于某种类 只要是对象,就肯定有属性 2、 面向对象的几个特性: class类: 一个类即对一类拥有相同属性的对象的抽象,
1、通过模块调用 2、使用__new__方法 3、使用装饰器 4、使用元类(metaclass)
实参是一个字符串,以及可选的 globals 和 locals。globals 实参必须是一个字典。locals 可以是任何映射对象。
Python 常见错误: 单元素的元组: (1)并不是元组,实际上是在多处重载了小括号,比如在表达式里,小括号的作用是分组,(1,)这个才是单元素的元组。 模块: import module 是将模块的名字设置为一个隐含的名字空间变量。 from module import method 导入到当前的全部命名空间里。 对于第二种方法并不是只有一个函数被导入,,其实整个模块也已经被导入。但只是那个函数的引用被保存了起来,所以 from...import 这种语法并不能带来性能上的差异,也没节省什么内存。 能不能重复导入一个模块, 有两个模块a,b 都导入了c模块,当a导入到b时,c是不是被导入了两次? Python有导入模块和加载模块之分,一个模块可以被导入多次,但只会被加载一次,当python碰到一个已经被加载模块又被导入时,他会跳过加载过程,所以无需担心额外消耗内存的问题。 Package: Package是Python在文件系统上发布一组模块的一种方式,使用常见的点分方式来访问子模块,每个目录下都有一个__init__.py文件,这告诉python解释器这些目录下的文件应该被当作是一个子package而不是普通文件。一般情况下都是空文件,也可以做一些初始化的工作,对于点分访问的方式可以使用别名来少打几个字母啦。。 可改变性: “传引用”或“传值”通常不适用于Python,取而代之的是对象是可变的还是不可变的 。可改变性指的是一个对象的值是否改变。整数和字符串以及元组是不可变的,列表、字典、类、类实例等是可变的。 对方法调用的影响:如果调用的函数有任何可变对象,通常是直接修改的,直接修改其数据结构而不是返回一个修改后对象的拷贝, 复制对象和可变性: 不可变对象是被复制的,可变对象是复制了一个对他们的引用。 复制又分为浅拷贝和深拷贝,浅拷贝只复制了一个对可变对象的引用。 构造函数VS 初始化程序: python和传统OOP语言的一个区别是它没有显式的构造函数的概念,python里没有new关键字因为我们并没有真的实例化你的类。python会在创建实例并调用初始化程序。__init__方法。 实例的属性是可以动态分配的,即使是在类定义已经完成甚至创建实例以后,可以在运行时动态的创建属性。
Swift有另一种方法来构建称为类的复杂数据类型。它们看起来类似于结构体,但有许多重要的区别,包括:
传统表明,新语言中的第一个程序应在屏幕上打印“Hello,world!”字样。在Swift中,这可以在一行中完成:
在Python编程中,有时我们需要创建一个可以像字典一样进行操作的对象。这种对象可以像访问字典中的元素一样访问其属性。一个很好的解决方案是使用easydict库。
最近很多读者想学习使用python来制作游戏,其中最经典的工具包就是Pygame ,如果单纯只看之前分享的是个游戏代码案例,直接来制作一款游戏有些难度
JavaScript和Python这两种语言非常流行和强大,但它们在部分语法的使用上却有着一些不同,如果你恰好对这些区别对比感兴趣,那么这篇文章中的内容可能会为你提供一些帮助。
来源:j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/779743 介绍 在Python中,所有以“__”双下划线包起来的方法,都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述,但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法, __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而,当调用 x = SomeCl
Python类中有些方法名、属性名的前后都添加__双下画线,这种方法、属性通常属于Python的特殊方法和特殊属性。通过重写这些方法或直接调用这些方法来实现特殊功能。今天来聊聊构造方法__new__实际程序的应用场景。
專 欄 ❈Pytlab,Python中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈—— 前言 最近使用描述符对自己的催化动力学模拟程序进行了改进,在Python描述符的帮助下实现
今天在网上看到一篇关于python语言中类和元类(metaclass)的一些讲解和简单运用,感觉对python入门的童鞋非常有帮助,分享出来,希望大家喜欢。 (一) python中的类 今天看到一篇好文,然后结合自己的情况总结一波。 这里讨论的python类,都基于python2.7x以及继承于object的新式类进行讨论。 首先在python中,所有东西都是对象。这句话非常重要要理解元类我要重新来理解一下python中的类。 class Trick(object): pass 当python在执行带class语句的时候,会初始化一个类对象放在内存里面。例如这里会初始化一个Trick对象。 这个对象(类)自身拥有创建对象(通常我们说的实例,但是在python中还是对象)的能力。 为了方便后续理解,我们可以先尝试一下在新式类中最古老厉害的关键字type。 input: class Trick(object): pass print type('123') print type(123) print type(Trick()) output: <type 'str'> <type 'int'> <class '__main__.Trick'> 可以看到能得到我们平时使用的 str, int, 以及我们初始化的一个实例对象Trick() 但是下面的方法你可能没有见过,type同样可以用来动态创建一个类 type(类名, 父类的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性的字典(名称和值)) 这个怎么用呢,我要用这个方法创建一个类 让我们看下下面的代码 input: print type('trick', (), {}) output: <class '__main__.trick'> 同样我们可以实例化这个类对象 input: print type('trick', (), {})() output: <__main__.trick object at 0x109283450> 可以看到,这里就是一个trick的实例对象了。 同样的这个方法还可以初始化创建类的父类,同时也可以初始化类属性: input: class FlyToSky(object): pass pw = type('Trick', (FlyToSky, ), {'laugh_at': 'hahahaha'}) print pw().laugh_at print pw.__dict__ print pw.__bases__ print pw().__class__ print pw().__class__.__class__ output: hahahaha {'__module__': '__main__', 'laugh_at': 'hahahaha', '__doc__': None} (<class '__main__.FlyToSky'>,) <class '__main__.Trick'> <type 'type'> 下面我将依次理一下上面的内容,在此之前我必须先介绍两个魔法方法: __class__这个方法用于查看对象属于是哪个生成的,这样理解在python中的所有东西都是对象,类对象也是对象。如果按照以前的思维来想的话就是类是元类的实例,而实例对象是类的实例。 __bases__这个方法用于得到一个对象的父类是谁,特别注意一下__base__返回单个父类,__bases__以tuple形式返回所有父类。 好了知道了这两个方法我来依次说一下每行什么意思。 使用type创建一个类赋值给pw type的接受的三个参数的意思分辨是(类的名称, 类是否有父类(), 类的属性字典{}) 这里初始化一个类的实例,然后尝试去获得父类的laugh_at属性值,然后得到结果hahahaha 取一个pw的也就是我们常见类的类字典数据 拿到pw的父类,结果是我们指定的 FlyToSky pw的实例pw()属于哪个类初始化的,可以看到是class Trick 我们再看class trick是谁初始化的? 就是元类type了 (二) 什么是元类以及简单运用 这一切介绍完之后我们总算可以进入正题 到底什么是元类?通俗的就是说,元类就是创建类的类。。。这样听起来是不是超级抽象? 来看看这个 Trick = MetaClass() MyObject = Trick() 上面我们已经介绍了,搞一个Trick可以直接这样 Trick = type('Trick', (), {}) 可以这样其实就是因为,Type实际上是一个元类,用他可以去创建类。什么是元类刚才说了,元类就是创建类的类。也可以说他就是一个类的创建工厂。 类上面的__metaclass__属性,相信愿意了解元类细节的盆友,
题外话:好几个朋友和我提出最好能写一个Python入门的合集版,我会尽快将基础知识分享完,然后重新整理一下过去分享的所有材料。 如果只是想学Python的数据分析,爬虫,不想了解复杂编程,可以略过剩下三篇的文章,本周只分享类的用法!前方高能!一个字“不好理解!” 今日闲扯正文: 正常本期要和大家分享类的使用的,但是自己纠结了好久要不要分享,纠结的原因是类这种用法针对Python编辑游戏或者编辑一些日常应用程序很有用,但是和我想要做的两个方向爬虫和数据分析其实关联不是那么大。
类是面向对象程序设计的一部分。面向对象程序设计或者简称为 OOP 致力于创建可重用代码块称之为类。当你想在你的程序中使用类时,你会从类中创建一个对象,这也是面向对象一词的由来。Python 并不总是面向对象的,但是你会在你的项目中用到对象。为了理解类,你需要理解面向对象的一些基础术语。
有时在处理元组数据时,我们在执行其版本时会遇到问题,原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用,因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
他在一个 Scrapy 项目里面,有两个爬虫 A 和 B,他使用命令scrapy crawl B想启动 B 爬虫,但是发现 A 爬虫也自动运行了。
GIL 是python的全局解释器锁,同一进程中假如有多个线程运行,一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器(加了一把锁即GIL),使该进程内的其他线程无法运行,等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作,则解释器锁解开,使其他线程运行。所以在多线程中,线程的运行仍是有先后顺序的,并不是同时进行。
翻译源 来自:https://docs.python.org/3/library/functions.html
本文将带你走进python3.7的新特性dataclass,通过本文你将学会dataclass的使用并避免踏入某些陷阱。
首先,什么是 Python?根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言,Python 是一种高级编程语言,其设计的核心理念是代码的易读性,以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上,我选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性,用它编码和表达想法非常自然。
Python虽然语法简单,通俗易懂,但是再简单它也是一门语言,就像一棵大树,总有一些树枝是弯弯绕绕的,让新手看完之后一脸懵逼,今天我们就来说说这几个点,反正我学的时候是很困惑的!
在 Python 中,类变量用作字典,称为方法解析顺序 (MRO)。此外,如果一个类缺少一个属性,则该类缺少一个属性。也就是说,如果您修改类中的内容,其他类也不应更改。
Handle (掌控)一个form是非常复杂的工程,需要做很多功能:不同的类型的数据要有不同的渲染;校验数据;获取检验后的干净数据,并将数据反序列化为相应数据类型如时间对象;保存传递给处理程序等等。Django的forms组件就完成了这些复杂的工作,提供方便的操作form的接口API给我们。
Python, 是一个设计优美的解释型高级语言, 它提供了很多能让程序员感到舒适的功能特性. 但有的时候, Python 的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然.
近期又是高考成绩出炉日,又是高校学生毕业季,同学们终于可以在这个暑期躺平了。可这跟我(一位职场老鸟)有什么关系。。。不还得继续搬砖~
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