🌊 作者主页:海拥 🌊 作者简介:🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1:什么是 Python,使用它有什么好处,你对 PEP 8 有什么理解? Q-2:以下 Python 代码片段的输出是什么?证明你的答案。 Q-3:如果程序不需要动作但在语法上需要它,可以在 Python 中使用的语句是什么? Q-4:在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么? Q-5:Python 中可用的内置类
Q-1:什么是 Python,使用它有什么好处,你对 PEP 8 有什么理解? Q-2:以下 Python 代码片段的输出是什么?证明你的答案。 Q-3:如果程序不需要动作但在语法上需要它,可以在 Python 中使用的语句是什么? Q-4:在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么? Q-5:Python 中可用的内置类型有哪些? Q-6:如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析? Q-7:什么时候使用 Python 装饰器? Q-8:列表和元组的主要区别是什么? Q-9:Python 如何处理内存管理? Q-10:lambda 和 def 之间的主要区别是什么? Q-11:使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID? Q-12:你认为以下代码片段的输出是什么?代码中有错误吗? Q-13:Python 中有 switch 或 case 语句吗?如果不是,那么相同的原因是什么? Q-14:Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么? Q-15:Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句? Q-16:Python 中的字符串是什么? Q-17:Python 中的切片是什么? Q-18:Python 中的 %s 是什么? Q-19:字符串在 Python 中是不可变的还是可变的? Q-20:Python 中的索引是什么? Q-21:Python 中的文档字符串是什么? Q-22:Python 编程中的函数是什么? Q-23:Python 中有多少基本类型的函数? Q-24:我们如何用 Python 编写函数? Q-25:Python 中的函数调用或可调用对象是什么? Q-26:Python 中的 return 关键字是做什么用的? Q-27:Python 中的“按值调用”是什么? Q-28:Python 中的“按引用调用”是什么? Q-29:trunc() 函数的返回值是多少? Q-30:Python 函数必须返回一个值吗? Q-31:Python 中的 continue 有什么作用? Q-32:Python 中 id() 函数的用途是什么? Q-33:*args 在 Python 中有什么作用? Q-34:**kwargs 在 Python 中做什么? Q-35:Python 有 Main() 方法吗? Q-36: __ Name __ 在 Python 中有什么作用? Q-37:Python 中“end”的目的是什么? Q-38:什么时候应该在 Python 中使用“break”? Q-39:Python 中的 pass 和 continue 有什么区别? Q-40:len() 函数在 Python 中有什么作用? Q-41:chr() 函数在 Python 中有什么作用? Q-42:ord() 函数在 Python 中有什么作用? Q-43:Python 中的 Rstrip() 是什么? Q-44:Python 中的空格是什么? Q-45:Python 中的 isalpha() 是什么? Q-46:你如何在 Python 中使用 split() 函数? Q-47:Python 中的 join 方法有什么作用? Q-48:Title() 方法在 Python 中有什么作用? Q-49:是什么让 CPython 与 Python 不同? Q-50:哪个包是最快的 Python 形式? Q-51:Python 语言中的 GIL 是什么? Q-52:Python 如何实现线程安全? Q-53:Python 如何管理内存? Q-54:Python 中的元组是什么? Q-55:Python 编程中的字典是什么? Q-56:Python 中的 set 对象是什么? Q-57:字典在 Python 中有什么用? Q-58:Python 列表是链表吗? Q-59:Python 中的 Class 是什么? Q-60:Python 类中的属性和方法是什么? Q-61:如何在运行时为 Class 属性赋值? Q-62:Python 编程中的继承是什么? Q-63:Python 中的组合是什么? Q-64:Python 程序中的错误和异常是什么? Q-65:你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常? Q-66:你如何为 Python 中的预定义条件引发异常? Q-67:什么是 Python 迭代器? Q-68:Iterator 和 Iterable 有什么区别? Q-69:什么是 Python 生成器? Q-70:Python 中的闭包是什么? Q-71:Python 中的装
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中,我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案,希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
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作为一个 Python 新手,你必须熟悉基础知识。在本文中我们将讨论一些 Python 面试的基础问题和高级问题以及答案,以帮助你完成面试。包括 Python 开发问题、编程问题、数据结构问题、和 Python 脚本问题。让我们来深入研究这些问题
回答:解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此,Python是一种解释型语言。
[root@localhost 20171227]# python exit.py
通过对网络资料的收集整理,本文列出了100道python的面试题以及答案,你可以根据需求阅读测试。
Q:按测试内容划分,测试有哪些种类? Q:软件测试的流程是怎么样的? Q:你印象最深刻的BUG是?
https://data-flair.training/blogs/python-tutorial/
pyenv是一个forked自ruby社区的简单、低调、遵循UNIX哲学的Python环境管理工具, 它可以轻松切换全局解释器版本, 同时结合vitualenv插件可以方便的管理对应的包源.
下载地址:https://www.djangoproject.com/download/
Python 是最成功的解释型语言之一。当你编写 Python 脚本时,它不需要在执行前进行编译。很少有其他解释性语言是 PHP 和 Javascript。
True:表示非空的量(比如:string,tuple,list,set,dictonary)所有非零数。
步骤: 打印商品内容 引导用户选择商品 验证输入是否合法 将用户选择商品通过choice取出来 如果钱够,用本金saving减去该商品价格 将该商品加入购物车 循环遍历购物车里的商品,购物车存放的是已买商品 product_list=[ ('Mac电脑',9500), ('windows电脑',800), ('法拉利',8800000), ('python入门教程',100), ('华为',6000), ] saving=input('please input
Python,无疑是当下最火爆、最热门、应用最广泛的编程语言。大佬潘石屹也说过,56岁的生日礼物就是从头开始学Python编程。的确,Python被广泛应用于各行各业,之前我就发表过《人力和财务都可以学的Python数据分析实战》文章。今天,有幸得知一位保安也在学习Python。所以说,学习Python永远不迟,而行动就应该是现在!
python基本数据类型 1.python课程简介 2.数据类型 3.序列类型 1.python简介 1.python是一门编程语言,是一门完全面向对象的编程语言 2.如果对语言进行分类,那么python是一门强类型,动态的语言(若类型:比如int可以编程float,python中数值类型不可变;动态类型:编译时不需要知道变量类型,python中变量无类型) 2.数值类型 数值类型就是我们平常用来做计算的数字类型,在python中有如下几种数据类型 #整型 int #浮点型 float #布尔型 boo
python网页抓取功能非常强大,使用urllib或者urllib2可以很轻松的抓取网页内容。但是很多时候我们要注意,可能很多网站都设置了防采集功能,不是那么轻松就能抓取到想要的内容。 今天我来分享下载python2和python3中都是如何来模拟浏览器来跳过屏蔽进行抓取的。
Index:Elasticsearch用来存储数据的逻辑区域,它类似于关系型数据库中的database 概念。一个index可以在一个或者多个shard上面,同时一个shard也可能会有多个replicas。
A:可以使用sub()方法来进行查询和替换,sub方法的格式为:sub(replacement, string[, count=0])
Python 之禅有一句话叫 “Simple is better than complex.”,简单,到底能多简单,一行代码?
提到自动化解决方案,相信大部分人会想到用 Python 语言,只需要根据功能场景,编写 Python 脚本即可
在filter() 等方法中,查询使用的关键字参数是通过 “SQL AND” 连接起来的。如果你要执行更复杂的查询(例如,由 SQL OR 语句连接的查询),可以使用 Q 对象。 一个 Q 对象 (django.db.models.Q) 用于压缩关键字参数集合。
在 线程队列Queue / 线程队列LifoQueue 文章中分别介绍了先进先出队列Queue和先进后出队列LifoQueue,而今天给大家介绍的是最后一种:优先队列PriorityQueue,对队列中的数据按照优先级排序,那么具体怎么用呢?
我们继续伯克利CS61A公开课之旅,这一次是它的第九次实验课。昨天的期中测试过后,这门课关于Python的编程基础以及面向对象的部分就算是讲完了,接下来就到了Scheme和数据处理的部分。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
线程替代方案 subprocess 完全跳过线程,使用进程 是派生进程的主要替代方案 python2.4后引入 multiprocessiong 使用threading接口派生,使用子进程 允许为多核或者多cpu派生进程,接口跟threading非常相似 python2.6后引入 concurrent.futures - 新的异步执行模块 - 任务级别的操作 - python3.2后引入多进程 进程间通讯(InterprocessCommunication, IPC) 进程之间无任何
dic.get(key,[default]):用于获取对应键的值; dic.items():用于获取所有的键值对; dic.key:用于获取所有的键 dic.value:用于获取所有的值
从列表中取一个数据,相当于是复制了一份列表中的数据,列表中的元数据并没有被改动
Web 应用程序的验收测试常常涉及一些手工任务,例如打开一个浏览器,并执行一个测试用例中所描述的操作。但是手工执行的任务容易出现人为的错误,也比较费时间。因此,将这些任务自动化,就可以消除人为因素。Selenium 可以帮助我们自动化完成验收测试,通过构建更严格的测试,从而使软件更为可靠也更易于维护。
最近在查找可视化优质资源时发现一个优秀绘制统计图表的第三方库-iqplot,该库是基于Python语言的,其所提供的图表类型虽然不多,但在科研学术绘图任务中出现的频次较多,本期就其基本情况和可绘制的图表类型做一个简单介绍,主要内容如下:
今天这篇文章大概介绍下python多线程中的同步条件Event,信号量(Semaphore)和队列(queue),这是我们多线程系列的最后一篇文章,以后将会进入python多进程的系列。
Python的强大并不在于它的语法,而在于它的库,当你对各种数据结构感到苦恼时,Python提供了各种开箱即用的数据结构。
Django Q/F #1 环境 Python3.7.3 Django==2.0.6 #2 开始 #2.1 django F()表达式 每次获取times当前的值,再+1,这样需要将times值取出,存到内存中 obj = models.Test.objects.get(name="cox") obj.times = obj.times + 1 obj.save() 虽然 obj.times = F(“times”) + 1 看起来像常规的Python为实例属性赋值,但实际上它是一个描述数据库上操
强化学习是一种机器学习方法,用于训练智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法,用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
我们来详细的看一下代码,我们知道斐波那契数据为1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,由此我们可以得知,
思路: 层次遍历,层次遍历,层次遍历,然后使用队列的size,用于判断每一行的个数,然后,一次遍历一次直接遍历一行,更多用法参考Day29(" 之字形打印二叉树 " 和 " 二叉树的深度 ")
上期我们一起学习了强化学习中的时间差分学习和近似Q学习的相关知识, 深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习 今天我们一起用毕生所学来训练一个玩游戏的AI智能体。
笔者Python学习主要以《Python编程:从入门到实战》这本书为主,笔记的思路参考书里的脉络。其次还有笔者一年前在慕课上看的北理的嵩天教授的Python课程。嵩天教授的课很好,最大的特点是每个版块都有完整的示例代码。但可能对新手小白不太友好,有些不常用的函数容易弄混。《Python编程:从入门到实战》更适合零基础学习,里边会提到一些互通的编程思想和Python的格式规范。
python和其他的编程语言一样,也有三种程序结构。顺序结构,选择结构,循环结构。
书接上回,我们继续来说说python的面试题,我在各个网站搜集了一些,我给予你们一个推荐的答案,你们可以组织成自己的语言来说出来,让我们更好的做到面向工资编程
导读:学 Excel 还是 R、Python?机器学习怎么入门?数据工程师和数据科学家有什么区别?听听美国 IT 大牛的建议。
Python作为一门脚本语言,有着很多便捷易用的优秀特点,但他也有一个很大的缺陷,就是性能太差,这也是作为脚本语言不可避免的问题,这里我们来学习一些方法,提高Python的性能:
解决: 五花八门,如果是Ubuntu自带Python3都版本,可以直接链接Python3 到Python指令解决
看起来像常规的Python为实例属性赋值,但实际上它是一个描述数据库上操作的SQL结构
Q: 可以推荐一本完全零基础的python书看一下吗?我没有数据基础。 A: 《简明Python教程》 Q:在校生,想搞明白未来的职业发展。 A:我看数据科学相关的岗位有,比如:数据分析,数据挖掘,机器学习,自然语言处理,计算机视觉,深度学习工程师等等,还有推荐算法、搜索算法。 我觉得咱们的培养目标和数据挖掘、机器学习这两个岗位的要求更贴近。当然,像数据分析、自然语言处理、计算机视觉、深度学习,推荐算法等等这些岗位,就是更专业一点,或者说更垂直一点。 我一直觉得机器学习目前还不是一种通用技术,可能很长一段时
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