python基础知识点(精心整理),python 知识点
1.实用Python知识点1。一行代码实现了1-100的和，num=sum(range(1，101))
打印(编号)2。如何修改函数中的全局变量？使用Global在函数中声明并修改全局变量。
a=5
定义f1():
全球a
a=6
f1()
打印(a)3。清单8 Python标准库os:提供与操作系统相关的函数
Sys:通常用于命令行参数。
回复：常规匹配
随机：生成随机数
数学：数学运算
日期时间：处理日期时间
日志记录：日志处理模块
Json:数据序列化和反序列化4。func中的*args，**kwargs(* args，* * kwargs)是什么意思？*args和**kwargs用于函数定义，可以向函数传递不确定数量的参数。
*args:用于向函数发送可变数量的非键值对参数列表
**kwargs:允许将不确定长度的键值对作为参数传递给函数。5.用自己的话解释一下哪种语言可以使用decorators？作为参数传递的语言，可以使用装饰器。
6.Python内置的数据类型有哪些？integer:int Boolean:bool string:string list:list tuple:tuple dictionary:dict set:set 7。简介面向对象中的__new__和__init__是初始化方法。创建对象后，默认情况下会调用它，并且它可以接收参数。
__new__必须至少有一个表示当前类的参数cls。该参数在实例化__new__时被Python解释器自动识别，必须有返回值，实现__new__时要特别注意。可以返回父类的实例(通过super(当前类名，CLS)) _ _ new _或者直接从object的_ _ new _派生的实例__init__有一个参数self，就是这个__new__返回的实例。_ init _ _可以在__new__的基础上完成一些其他的初始化动作，而__init__不需要返回值。如果__new__创建了当前类的实例，那么实际创建并返回的是其他类的实例。实际上不会调用当前类的__init__函数，也不会调用其他类的__init__函数。8.用打开文件对我们有什么帮助？打开文件时，读写过程中可能会出现一些异常情况。如果按照常规的f.open写方法，需要尝试，除了，最后，进行异常判断，最后，不管文件发生什么情况，都要执行finally f.close()关闭文件。
用方法帮助我们实现最终的接近。
9.Python实现了列表去重的方法来打乱列表元素的顺序：可以用set去重。
l1=[1，4，9，11，19，5，9，11]
a=设置(l1)
l1=列表(a)
Print(l1)保持原始列表元素的顺序。
https://www.jianshu.com/p/dfba1e03e50f
l1=[1，4，9，11，19，5，9，11]
l1=排序(set(l1)，key=l1.index)打印(l1)
10.Python2和Python3的范围(100)之差。Python2返回一个列表；Python3返回迭代器以节省内存
1.列出[1，2，3，4，5]。请用map()函数输出[1，4，9，16，25]，用列表求导提取大于10的数。最终输出[16，25] map()将根据提供的函数映射指定的序列。
第一个参数函数用参数序列中的每个元素调用函数function，并返回一个包含每个函数返回值的新列表。
l1=[1，2，3，4，5]
定义f1(x):
返回x ** 2
res1=映射(f1，l1)
res=[i for i in res1 if i 10]
Print(res)12、python2和python3:不同的类别
python2
python3
打印功能
您可以使用括号或空格来分隔打印的内容。
例如：打印“hello world！”
您必须用括号将打印内容括起来。
例如：print(hello world！)
距离函数
Range(1，10)返回列表
Range(1，10)返回迭代器以节省内存。
编码
Ascii编码
Utf-8编码
顺序
Unicode字符串序列和字符串字节序列。
Str表示字符串序列，byte表示字节序列。
中文显示
要正常显示中文，需要引入编码语句。
不，中文可以正常显示
功能输入
函数的作用是
输入()函数
13.列出python中的可变数据类型和不可变数据类型：数值型、字符串型string和tuple tuple(变量的值是不允许改变的，如果改变了变量的值，就相当于创建了一个新的对象)
变量数据类型：list list和dictionary dict(变量的值是允许改变的，即如果对变量进行append和=这样的操作，只是改变了变量的值，而不是创建一个新的对象变量，变量引用的地址不会改变，但对于相同值但不同值的对象，内存中会有不同的对象，即每个对象都有自己的地址)
14.列表合并的结果。添加两个列表。扩展15。提高python运行效率的方法。使用生成器，因为它可以节省大量代码优化的内存周期，并避免代码的过度重复。执行核心模块使用Cython PyPy等。以提供效率。用多进程、多线程、协同倍数if elif条件来判断，可以把最有可能先发生的条件放在前面写。这样可以减少程序判断的次数，提高效率。16.简述cookie和session的区别。session在服务器端，cookie在客户端(浏览器)会话中的操作依赖于session id，Session id存在于cookie中，也就是说，如果浏览器禁用了cookie，同时，会话也会失效。存储会话时，键与Cookie中的sessionid相同，值是开发人员设置的键-值对信息。它是base64编码的，开发人员设置的cookie安全性比会话差。17.谈谈python的GILGIL是python的全局解释器锁。如果同一个进程中有多个线程在运行，那么其中一个线程在运行python程序的时候会占用python解释器(加一个锁，就是GIL)，这样进程中的其他线程就不能运行了，其他线程也不能运行，直到这个线程运行了。如果一个线程在运行过程中遇到耗时的操作，解释器锁会被解锁，其他线程会运行。因此，在多线程中，线程仍然按顺序运行，而不是同时运行。
在多进程中，每个进程都可以被系统分配资源，相当于每个进程都有一个python解释器。所以多进程可以实现多个进程同时运行，但缺点是进程的系统资源开销高。
18.简述多线程多进程进程：操作系统进行资源分配和调度的基本单位。多个进程相互独立，稳定性好。如果一个进程崩溃，不会影响到其他进程，但是进程消耗大量资源，打开的进程数量有限。线程：CPU进行资源分配和调度的基本单位。线程是进程的一部分，比进程小，可以独立运行。一个进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源。如果IO操作比较密集，可以用多线程高效运行。缺点是如果一个线程崩溃，会导致进程崩溃。应用：IO密集型使用多线程，当用户输入和睡眠时，可以切换到其他线程执行，减少等待时间。CPU密集型使用多个进程，因为如果IO操作少，使用多线程，因为线程共享一个全局解释器锁，当前运行的线程会占用GIL，而其他线程没有GIL。不能充分利用多核CPU 19的优势，IOError，AttributeError，ImportError，IndentationError，IndexError，KeyError，SyntaxError，名字代表什么异常？IOError:输入/输出异常属性错误：试图访问对象没有的属性。ImportError:无法引入模块或包，基本上是路径问题IndentationError:语法错误，代码没有正确对齐。IndexError:下标索引超出了序列边界。KeyError:试图访问字典中不存在的键。语法错误：Python代码逻辑语法错误，无法执行名称错误：使用尚未分配给对象的变量。20.python中的copy和deepcopy区分并复制不可变的数据类型。Copy和deepcopy是同一个地址。当浅拷贝的值为不可变对象(数值、字符串、元组)时，对象的id值与浅拷贝的原始值相同。
复制的值是一个可变对象(列表和字典)。浅复制有两种情况：第一种情况：被复制对象中没有复杂的子对象，原值的变化不会影响浅复制值，浅复制值的变化不会影响原值。原始值的id值与浅拷贝的原始值不同。第二种情况：复制的对象中有复杂的子对象(比如一个列表中的子元素就是一个列表)。更改原始值中复杂子对象的值会影响浅复制值。Deepcopy deepcopy:完全复制独立，包括内部列表和字典21。列举几种神奇的方法，简单介绍一下它们的用途__init__:对象初始化方法__new__:创建对象时执行的方法。单列模式会使用__str__:打印对象时，只需要自己定义__str__(self)方法。然后这个方法__del__中的数据返回会被打印出来：删除对象22执行的方法，字符串s=not 404 found 11.1张三12 in Shanghai，99 ，每个单词中间加一个空格，过滤掉有规律的英文和数字，最后输出“张三in Shanghai”import re。
S=不是404发现11.1张三12在上海，99
l=re.split([\d .\d (a-zA-Z) ]，s)
p=[x.strip() for x in l if x.strip()！=]
打印()。join(p))23。找出列表中所有的奇数，用a=[1，3，5，7，9，10，11，12] a=[1，3，5，7，9，10，11，12]构造一个新的列表
res=[i for i in a if i%2==1]
Print(res)24、迭代器和生成器迭代器迭代是Python最强大的功能之一，是一种访问集合元素的方式。迭代器是一个可以记住遍历位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素都被访问。迭代器只能向前，不能向后。
迭代器有iter基本方法：iterator()和next()
可以使用正则for语句遍历迭代器对象；您也可以使用next()函数。
对于语句实现
l1=[1，2，3，4]
it=iter(l1)
因为我在里面：
Print(i，end=\n )是使用next()函数实现的。
导入系统
l1=[1，2，3，4]
it=iter(l1)
虽然正确：
尝试：
打印(下一页)
除了StopIteration:
Sys.exit()使用类作为迭代器需要在类中实现两个方法：__inter__()和__next__()
__inter__()方法返回一个特殊的迭代对象，该对象实现__next__()方法，并用StopIteration通过异常来标识迭代的完成。
__next__()返回迭代对象。
创建一个返回数字的迭代器，初始值为1，增量为1。
MyNumbers()类：
def __iter__(self):
self.a=1
回归自我
def __next__(自己):
x=自我
self.a=1
返回x
myclass=MyNumbers()
myiter=iter(myclass)
打印(下一个(myiter))
打印(下一个(myiter))
打印(下一个(myiter))
打印(next(myiter))查看代码
StopIteration异常用于标识迭代的完成，防止无限循环的发生。在__next__()方法中，可以将StopIteration异常设置为在完成指定数量的循环以结束迭代后触发。
MyNumbers()类：
def __iter__(self):
self.a=1
回归自我
def __next__(自己):
如果self.a=20:
x=自我
self.a=1
返回x
否则：
提升停止迭代
myclass=MyNumbers()
myiter=iter(myclass)
对我来说：
打印(I)查看代码
在Python中，使用yield函数的生成器就变成了一个生成器。
与普通函数不同，生成器是返回迭代器的函数，只能用于迭代运算。理解生成器是迭代器更简单。
在调用生成器运行的过程中，函数每次遇到yield都会暂停并保存当前所有运行信息，返回yield的值，下次执行next()方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数，它返回一个迭代器对象。
25.请将[i for i in range(5)]更改为generator。生成是一种特殊的迭代器。
表达式[]可以改为()成为生成器函数。当返回值出现时，它就变成了一个生成器而不是一个函数。a=(i for i in range(5))
Print(type(a))26，info=[-5，8，0，4，9，-4，-20，-2，8，2，-4]使用lambda函数从小到大排序。
信息=[-5，8，0，4，9，-4，-20，-2，8，2，-4]
a=已排序(info，key=lambda x:x)
打印(a)正数从小到大，负数从大到小
信息=[-5，8，0，4，9，-4，-20，-2，8，2，-4]
a=已排序(info，key=lambda x:(x 0，abs(x)))
打印(a)27。列表有很多层。要取出所有元素3354，请设置结束条件。使用递归isinstance()函数确定对象是否为已知类型，类似于type()。
isinstance()和type()之间的区别：
不管继承与否，Type()都不会将子类视为父类类型。
Isinstance()会把子类当作父类类型，并考虑继承关系。
如果要判断两个类型是否相同，建议使用isinstance()。
l=[1，2，列表，[3，[4，5，6，[7，8，[9，10，[11，12，13，[14，15，[16，[17，]]，19]]]]]
l=[1，2，列表，[3，[4，5，6，[7，8，[9，10，[11，12，13，[14，15，[16，[17，]]，19]]]]]
定义搜索(左):
对于l中的项目：
#如果类型(项目)是列表：
is instance(item，list): # #确定数据类型是否为列表。
搜索(项目)
否则：
打印(项目)
搜索(左)
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