拿网络上关于Python的面试题汇总了，给出了自认为合理的答案，有些题目不错，可以从中学到点什么，答案如不妥，请指正...... +++++++++++++++++++++++++++++++++++
一句话解释：包含了yield关键字的函数就是生成器，它的返回值是一个生成器对象。我简单画了个示意图：
在 Python 中，有删除作用的一般是 del、remove 和 pop，相信很多人都用过，但是不是真的会有待商榷，下面我们先来看一个例子：
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动关闭文件操作。
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Pyt
本文介绍了元素分解在编程中的重要性，通过举例说明了在Python中如何利用序列分解、元组解包、*表达式以及多个*表达式连用来解决元素分解问题。
made_in_miliLV的主页.png - 正则表达式：正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。在开发的使用场景 - 例如：匹配url等等 本文中，对正
一直想写一些更加基础的文章，但是总是想不到好的点子，最近到了就业季，一大堆学生面临就业了，正好，从Python的面试题出发，分析和解答一些常见的面试题，并且总结一些文字。
总的来说，提高正则表达式效率的关键在于彻底理解回溯背后的过程，掌握技巧来避免可能的回溯。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
正则表达式(Regular Expression,在代码中常简写为regex、 regexp、RE 或re)是预先定义好的一个“规则字符率”,通过这个“规则字符串”可以匹配、查找和替换那些符合“规则”的文本。 虽然文本的查找和替換功能可通过字符串提供的方法实现,但是实现起来极为困难,而且运算效率也很低。而使用正则表达式实现这些功能会比较简单,而且效率很高,唯一的困难之处在于编写合适的正则表达式。 Python 中正则表达式应用非常广泛,如数据挖掘、数据分析、网络爬虫、输入有效性验证等,Python 也提供了利用正则表达式实现文本的匹配、查找和替换等操作的 re 模块。
关于正则表达式，我在前一篇（数据科学学习手札31）中已经做了详细介绍，本篇将对Python中自带模块re的常用功能进行总结；
关于str的所有自带方法，如果大家想看的话，可以在评论区告诉我，我可以另写一个篇新的文章来介绍。
前往 官网下载 对应平台对应工具。另外Python2.7版本和3.3版本并不兼容，所以开发时请注意使用Python的版本。
Python 3.10 开始充满了许多令人着迷的新特性。其中一个特别引起了我的注意——结构模式匹配——或者我们大多数人都知道的 switch/case 语句。
之前我们讲解了 正则表达式 的起源、发展、流派、语法、引擎、优化等相关知识，今天我们主要来学习一下 正则表达式在 Python语言 中的应用！
英文全称: Regular Expression. 简称 regex或者re.正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式. 我们一般使用正则表达式对字符串进行匹配和过滤. 使用正则的优缺点:
马拉车算法（Manacher‘s Algorithm）是用来解决求取一个字符串的最长回文子串问题的。此算法充分利用了回文字符串的性质，将算法复杂度降到了线性，非常值得一学。
学了一年多的Python，去年做了一段时间的爬虫项目，近来在做数据分析和机器学习的东西，抽空整理一下以前学的Python基础知识点，有借鉴与总结。具体知识点后续会分段展开深入。
目录 正则解说 中文字符集 re模块常用方法 1、正则解说 数量词的贪婪模式与非贪婪模式 正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪
正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
将较为高级的计算机语言L1转化为较为低级的计算机语言L0（计算机实际执行的语言），这一转化过程称为程序翻译，翻译的工具称为编译器。然后交给计算机执行。L1这种就叫编译型(翻译型)编程语言，有C/C++、Object-C、Golang等
当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式，需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。 python2.3中正式引入yield关键字，该关键字用来构建生成器（generator），其作用和迭代器一样。 所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。 迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。 不过在python中，大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。
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。
当一个循环可以执行无限次，也就是没有终止条件，我们称这个循环是死循环。编写死循环程序实际上是不对的，一旦写出来一个程序运行后发现是死循环，一定要立即终止程序的运行！用Python实现一个死循环非常简单，while True就可以。
导读：近日，微软研究院发文称，NLP即将迎来“黄金十年”。他们认为，各领域对NLP的需求会大幅度上升，对NLP质量也提出更高要求。如果你想赶上这“黄金十年”，现在好好学习还来得及！
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你想以数据管道 (类似 Unix 管道) 的方式迭代处理数据。比如，你有个大量的数据 需要处理，但是不能将它们一次性放入内存中。
从结果中可以发现，HmacSHA1算法和SHA1算法都可以为任意长的消息生成一个20字节(160bit)的固定大小的输出，那么他们的区别在哪儿呢？
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
前言： re模块是爬虫的基础，文章主要从符号和用法来介绍它的基础用法 符号 各个符号及用法如下： 符号 含义 . 表示匹配除了换行符外的任何字符 \ 转义字符 [] 字符集，匹配所包含的任意一个字符脱字符 ^ 如果出现在首位则表示匹配不包含其中的任意字符 、 预定义字符（可以写在[‘’‘’]里面） \d 匹配一个数字 \w 单子字符，字母或者数字 \s 空白字符 数量词：用在字符或者（'''''）后面 * 匹配前面的子表达式零次或多次，等价于 {0,
原文链接 / https://ottverse.com/vmaf-easyvmaf/
Python解释器内置了很多函数和类型，可以随时随地在编程中使用。其实，我们在前面的学习中已经接触过好多内置函数。
字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。
网页解析完成的是从下载回来的html文件中提取所需数据的方法，一般会用到的方法有:
第9版ECMAScript标准于2018年6月发布，正式名称为ECMAScript 2018(简称ES2018)。从ES2016开始，ECMAScript规范的新版本每年发布一次，而不是每隔几年发布一次，相应的，每版增加的功能也更少一些。最新版本的标准通过添加4个新的RegExp特性、rest/spread属性、异步迭代和Promise.prototype.finally来延续每年的发布周期。此外，ES2018取消了标记模板转义序列的语法限制。
Google Chrome浏览器F12开发者工具查看网页结构，比较简单，如下图所示
上面语句中movie_name字段目前是一个固定值，假如切换环境执行，如果对应的数据库没有"疯狂动物城"这条数据，那么这个sql查询就会失效，返回为空
我们都知道，遍历一个list（列表）有两种方式，一种是直接输出list的对象，还有一种是使用for去迭代。这两者的区别，我将从时间和空间两方面来考虑，为了明显一点，列表长度会很大，原因大家应该也知道。
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能，尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题，python自身提供了很多高性能模块，很多大牛开发出了高效第三方包，可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
重要的是，和以往不同，现在我们不再需要为每个文件「逐一」贴标签了，而只要考虑一下有哪些「关键字」适合作为「标签」即可，这可是一个节约了大量时间的文件整理新思路。
可迭代对象，迭代器，生成器，相信许多学习Python的小伙伴或多或少都听说过，但你真的知道他们的区别吗？真的知道为什么需要这些概念吗？
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