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  • Python十大装B语法

    万次阅读 多人点赞 2019-11-01 14:29:21
    Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 ...如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。

    Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。

    1. for - else

    什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而且是合法的。十大装B语法,for-else 绝对算得上南无湾!不信,请看:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	print(i)
    else:
    	print(i, '我是else')
    	
    1
    2
    3
    4
    4 我是else
    

    如果在 for 和 else 之间(循环体内)有第三者 if 插足,也不会影响 for 和 else 的关系。因为 for 的级别比 if 高,else 又是一个攀附权贵的家伙,根本不在乎是否有 if,以及是否执行了满足 if 条件的语句。else 的眼里只有 for,只要 for 顺利执行完毕,else 就会屁颠儿屁颠儿地跑一遍:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	if i > 2:
    		print(i)
    else:
    	print(i, '我是else')
    
    3
    4
    4 我是else
    

    那么,如何拆散 for 和 else 这对冤家呢?只有当 for 循环被 break 语句中断之后,才会跳过 else 语句:

    >>> for i in [1,2,3,4]:
    	if i>2:
    		print(i)
    		break
    else:
    	print(i, '我是else')
    
    3
    

    2. 一颗星(*)和两颗星(**)

    有没有发现,星(*)真是一个神奇的符号!想一想,没有它,C语言还有啥好玩的?同样,因为有它,Python 才会如此的仪态万方、风姿绰约、楚楚动人!Python 函数支持默认参数和可变参数,一颗星表示不限数量的单值参数,两颗星表示不限数量的键值对参数。

    我们还是举例说明吧:设计一个函数,返回多个输入数值的和。我们固然可以把这些输入数值做成一个list传给函数,但这个方法,远没有使用一颗星的可变参数来得优雅:

    >>> def multi_sum(*args):
    	s = 0
    	for item in args:
    		s += item
    	return s
    
    >>> multi_sum(3,4,5)
    12
    

    Python 函数允许同时全部或部分使用固定参数、默认参数、单值(一颗星)可变参数、键值对(两颗星)可变参数,使用时必须按照前述顺序书写。

    >>> def do_something(name, age, gender='男', *args, **kwds):
    	print('姓名:%s,年龄:%d,性别:%s'%(name, age, gender))
    	print(args)
    	print(kwds)
    
    >>> do_something('xufive', 50, '男', 175, 75, math=99, english=90)
    姓名:xufive,年龄:50,性别:男
    (175, 75)
    {'math': 99, 'english': 90}
    

    此外,一颗星和两颗星还可用于列表、元组、字典的解包,看起来更像C语言:

    >>> a = (1,2,3)
    >>> print(a)
    (1, 2, 3)
    >>> print(*a)
    1 2 3
    >>> b = [1,2,3]
    >>> print(b)
    [1, 2, 3]
    >>> print(*b)
    1 2 3
    >>> c = {'name':'xufive', 'age':51}
    >>> print(c)
    {'name': 'xufive', 'age': 51}
    >>> print(*c)
    name age
    >>> print('name:{name}, age:{age}'.format(**c))
    name:xufive, age:51
    

    3. 三元表达式

    熟悉 C/C++ 的程序员,初上手 python 时,一定会怀念经典的三元操作符,因为想表达同样的思想,用python 写起来似乎更麻烦。比如:

    >>> y = 5
    >>> if y < 0:
    	print('y是一个负数')
    else:
    	print('y是一个非负数')
    
    y是一个非负数
    

    其实,python 是支持三元表达式的,只是稍微怪异了一点,类似于我们山东人讲话。比如,山东人最喜欢用倒装句:打球去吧,要是不下雨的话;下雨,咱就去自习室。翻译成三元表达式就是:

    打球去吧 if 不下雨 else 去自习室

    来看看三元表达式具体的使用:

    >>> y = 5
    >>> print('y是一个负数' if y < 0 else 'y是一个非负数')
    y是一个非负数
    

    python 的三元表达式也可以用来赋值:

    >>> y = 5
    >>> x = -1 if y < 0 else 1
    >>> x
    1
    

    4. with - as

    with 这个词儿,英文里面不难翻译,但在 Python 语法中怎么翻译,我还真想不出来,大致上是一种上下文管理协议。作为初学者,不用关注 with 的各种方法以及机制如何,只需要了解它的应用场景就可以了。with 语句适合一些事先需要准备,事后需要处理的任务,比如,文件操作,需要先打开文件,操作完成后需要关闭文件。如果不使用with,文件操作通常得这样:

    fp = open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r')
    try:
        contents = fp.readlines()
    finally:
        fp.close()
    

    如果使用 with - as,那就优雅多了:

    >>> with open(r"D:\CSDN\Column\temp\mpmap.py", 'r') as fp:
    	contents = fp.readlines()
    

    5. 列表推导式

    在各种稀奇古怪的语法中,列表推导式的使用频率应该时最高的,对于代码的简化效果也非常明显。比如,求列表各元素的平方,通常应该这样写(当然也有其他写法,比如使用map函数):

    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> result = list()
    >>> for i in a:
    	result.append(i*i)
    
    >>> result
    [1, 4, 9, 16, 25]
    

    如果使用列表推导式,看起来就舒服多了:

    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> result = [i*i for i in a]
    >>> result
    [1, 4, 9, 16, 25]
    

    事实上,推导式不仅支持列表,也支持字典、集合、元组等对象。有兴趣的话,可以自行研究。我有一篇博文《一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能?》,里面的例子,都是列表推导式实现的。

    6. 列表索引的各种骚操作

    Python 引入负整数作为数组的索引,这绝对是喜大普奔之举。想想看,在C/C++中,想要数组最后一个元素,得先取得数组长度,减一之后做索引,严重影响了思维的连贯性。Python语言之所以获得成功,我个人觉得,在诸多因素里面,列表操作的便捷性是不容忽视的一点。请看:

    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[2:4]
    [2, 3]
    >>> a[3:]
    [3, 4, 5]
    >>> a[1:]
    [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[:]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> a[::2]
    [0, 2, 4]
    >>> a[1::2]
    [1, 3, 5]
    >>> a[-1]
    5
    >>> a[-2]
    4
    >>> a[1:-1]
    [1, 2, 3, 4]
    >>> a[::-1]
    [5, 4, 3, 2, 1, 0]
    

    如果说,这些你都很熟悉,也经常用,那么接下来这个用法,你一定会感觉很神奇:

    >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> b = ['a', 'b']
    >>> a[2:2] = b
    >>> a
    [0, 1, 'a', 'b', 2, 3, 4, 5]
    >>> a[3:6] = b
    >>> a
    [0, 1, 'a', 'a', 'b', 4, 5]
    

    7. lambda函数

    lambda 听起来很高大上,其实就是匿名函数(了解js的同学一定很熟悉匿名函数)。匿名函数的应用场景是什么呢?就是仅在定义匿名函数的地方使用这个函数,其他地方用不到,所以就不需要给它取个阿猫阿狗之类的名字了。下面是一个求和的匿名函数,输入参数有两个,x和y,函数体就是x+y,省略了return关键字。

    >>> lambda x,y: x+y
    <function <lambda> at 0x000001B2DE5BD598>
    >>> (lambda x,y: x+y)(3,4) # 因为匿名函数没有名字,使用的时候要用括号把它包起来
    

    匿名函数一般不会单独使用,而是配合其他方法,为其他方法提供内置的算法或判断条件。比如,使用排序函数sorted对多维数组或者字典排序时,就可以指定排序规则。

    >>> a = [{'name':'B', 'age':50}, {'name':'A', 'age':30}, {'name':'C', 'age':40}]
    >>> sorted(a, key=lambda x:x['name']) # 按姓名排序
    [{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'B', 'age': 50}, {'name': 'C', 'age': 40}]
    >>> sorted(a, key=lambda x:x['age']) # 按年龄排序
    [{'name': 'A', 'age': 30}, {'name': 'C', 'age': 40}, {'name': 'B', 'age': 50}]
    

    再举一个数组元素求平方的例子,这次用map函数:

    >>> a = [1,2,3]
    >>> for item in map(lambda x:x*x, a):
    	print(item, end=', ')
    
    1, 4, 9, 
    

    8. yield 以及生成器和迭代器

    yield 这词儿,真不好翻译,翻词典也没用。我干脆就读作“一爱得”,算是外来词汇吧。要理解 yield,得先了解 generator(生成器)。要了解generator,得先知道 iterator(迭代器)。哈哈哈,绕晕了吧?算了,我还是说白话吧。

    话说py2时代,range()返回的是list,但如果range(10000000)的话,会消耗大量内存资源,所以,py2又搞了一个xrange()来解决这个问题。py3则只保留了xrange(),但写作range()。xrange()返回的就是一个迭代器,它可以像list那样被遍历,但又不占用多少内存。generator(生成器)是一种特殊的迭代器,只能被遍历一次,遍历结束,就自动消失了。总之,不管是迭代器还是生成器,都是为了避免使用list,从而节省内存。那么,如何得到迭代器和生成器呢?

    python内置了迭代函数 iter,用于生成迭代器,用法如下:

    >>> a = [1,2,3]
    >>> a_iter = iter(a)
    >>> a_iter
    <list_iterator object at 0x000001B2DE434BA8>
    >>> for i in a_iter:
    	print(i, end=', ')
    
    1, 2, 3, 
    

    yield 则是用于构造生成器的。比如,我们要写一个函数,返回从0到某正整数的所有整数的平方,传统的代码写法是这样的:

    >>> def get_square(n):
    	result = list()
    	for i in range(n):
    		result.append(pow(i,2))
    	return result
    
    >>> print(get_square(5))
    [0, 1, 4, 9, 16]
    

    但是如果计算1亿以内的所有整数的平方,这个函数的内存开销会非常大,这是 yield 就可以大显身手了:

    >>> def get_square(n):
    	for i in range(n):
    		yield(pow(i,2))
    
    >>> a = get_square(5)
    >>> a
    <generator object get_square at 0x000001B2DE5CACF0>
    >>> for i in a:
    	print(i, end=', ')
    
    0, 1, 4, 9, 16, 
    

    如果再次遍历,则不会有输出了。

    9. 装饰器

    刚弄明白迭代器和生成器,这又来个装饰器,Python 咋这么多器呢?的确,Python 为我们提供了很多的武器,装饰器就是最有力的武器之一。装饰器很强大,我在这里尝试从需求的角度,用一个简单的例子,说明装饰器的使用方法和制造工艺。

    假如我们需要定义很多个函数,在每个函数运行的时候要显示这个函数的运行时长,解决方案有很多。比如,可以在调用每个函数之前读一下时间戳,每个函数运行结束后再读一下时间戳,求差即可;也可以在每个函数体内的开始和结束位置上读时间戳,最后求差。不过,这两个方法,都没有使用装饰器那么简单、优雅。下面的例子,很好地展示了这一点。

    >>> import time
    >>> def timer(func):
    	def wrapper(*args,**kwds):
    		t0 = time.time()
    		func(*args,**kwds)
    		t1 = time.time()
    		print('耗时%0.3f'%(t1-t0,))
    	return wrapper
    
    >>> @timer
    def do_something(delay):
    	print('函数do_something开始')
    	time.sleep(delay)
    	print('函数do_something结束')
    
    	
    >>> do_something(3)
    函数do_something开始
    函数do_something结束
    耗时3.077
    

    timer() 是我们定义的装饰器函数,使用@把它附加在任何一个函数(比如do_something)定义之前,就等于把新定义的函数,当成了装饰器函数的输入参数。运行 do_something() 函数,可以理解为执行了timer(do_something) 。细节虽然复杂,不过这么理解不会偏差太大,且更易于把握装饰器的制造和使用。

    10. 巧用断言assert

    所谓断言,就是声明表达式的布尔值必须为真的判定,否则将触发 AssertionError 异常。严格来讲,assert是调试手段,不宜使用在生产环境中,但这不影响我们用断言来实现一些特定功能,比如,输入参数的格式、类型验证等。

    >>> def i_want_to_sleep(delay):
    	assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    	print('开始睡觉')
    	time.sleep(delay)
    	print('睡醒了')
    
    	
    >>> i_want_to_sleep(1.1)
    开始睡觉
    睡醒了
    >>> i_want_to_sleep(2)
    开始睡觉
    睡醒了
    >>> i_want_to_sleep('2')
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#247>", line 1, in <module>
        i_want_to_sleep('2')
      File "<pyshell#244>", line 2, in i_want_to_sleep
        assert(isinstance(delay, (int,float))), '函数参数必须为整数或浮点数'
    AssertionError: 函数参数必须为整数或浮点数
    

    后记

    近期有很多朋友通过私信咨询有关Python学习问题。为便于交流,我在CSDN的app上创建了“Python作业辅导”大本营,面向Python初学者,为大家提供咨询服务、辅导Python作业。欢迎有兴趣的同学使用微信扫码加入。

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    从博客到公众号,每一篇、每一题、每一句、每一行代码,都坚持原创,绝不复制抄袭,这是我坚守的原则。如果喜欢,请关注我的微信公众号“Python作业辅导员”。

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    展开全文
  • 就会出现这个界面,执行结果显示在这个界面中 补充一点: 如果在IDLE中编辑.py文件,记得修改后要保存(ctrl+s),再运行(F5) 四:使用资源管理器运行hello.py hello.py文件在桌面 import random print("hello,...

    (还在更新中…) 这篇博客花费了我的大量时间和精力,从创作到维护;若认可本篇博客,希望给一个点赞、收藏

    并且,遇到了什么问题,请在评论区留言,我会及时回复的


    这本书对Python的知识点的描述很详细,而且排版看的很舒服

    1. 几个例题: 假装自己从零开始学,将一些有代表性、有意思的例题抽取出来
    2. 部分复习题: 遇到有意思的复习题,我会拿出来,并且进行分析
    3. 上机实践: 全部上机实践题的解题思路

    文章目录

    第一章 Python概述


    几个例题

    一:Python3.7.4下载

    python3.7.4下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python-374/
    页面最下面:

    下载,安装完python后:出现的四个玩意:Python 3.7 Module Docs,IDLE,Python 3.7 Manuals,Python 3.7(64-bit)

    1. Python 3.7 Module Docs(64-bit)
      点击之后,会出现一个网页(将我下载的Python3.7.4文件夹中包含的模块都列了出来,页面不止这么点,还可以往下拉)

    2. IDLE(Python 3.7 64-bit)
      一个Python编辑器,Python内置的集成开发工具

    3. Python 3.7 Manuals(64-bit)
      Python 3.7 开发手册

    4. Python 3.7(64-bit)
      控制台中运行Python

    二:更新pip和setuptools包,安装NumPy包,安装Matplotlib包

    以下三个命令都是在控制台(windows中的cmd)中运行

    更新pip和setuptools包

    1. pip用于安装和管理Python扩展包
    2. setuptools用于发布Python包
    python -m pip install -U pip setuptools
    

    安装NumPy

    Python扩展模块NumPy提供了数组和矩阵处理,以及傅立叶变换等高效的数值处理功能

     python -m pip install NumPy
    

    安装Matplotlib包

    Matplotlib是Python最著名的绘图库之一,提供了一整套和MATLAB相似的命令API,既适合交互式地进行制图,也可以作为绘图控件方便地嵌入到GUI应用程序中

    python -m pip install Matplotlib
    

    三:使用IDLE打开和执行Python源文件程序

    首先:
    有一个.py文件test.py
    在这里插入图片描述

    使用IDLE打开.py文件的两种方式:

    1. 右键test.py---->Edit With IDLE---->Edit With IDLE 3.7(64-bit)
    2. 打开IDLE,然后File---->Open(或者ctrl+O)选择.py文件

    运行

    Run---->Run Module(或者F5
    就会出现这个界面,执行结果显示在这个界面中

    补充一点:
    如果在IDLE中编辑.py文件,记得修改后要保存(ctrl+s),再运行(F5

    四:使用资源管理器运行hello.py

    hello.py文件在桌面

    import random
    
    print("hello,Python")
    print("你今天的随机数字是:",random.choice(range(10)))#输出在0-9之间随机选择的整数
    input()
    
    1. 在桌面打开PowerShell(还有两种输入方式:python hello.py或者.\hello.py
    2. 或者在桌面打开cmd, 就输入hello.py或者python hello.py

    补充:上述两种命令中的hello.py都是相对路径,因为文件在桌面,而且我是在桌面打开cmd,所以文件路劲可以这么简简单单的写。如果文件存储位置和cmd打开位置不一样,请使用绝对路径

    五:命令行参数示例hello_argv.py

    hello_argv.py文件在桌面

    import sys
    
    print("Hello,",sys.argv[1])
    #这样写也行:
    #print("Hello,"+sys.argv[1])
    
    1. 在桌面打开PowerShell(还有两种输入方式:python hello_argv.py 任意输入或者./hello_argv.py 任意输入
    2. 或者在桌面打开cmd,就输入hello_argv.py 任意输入或者python hello_argv.py 任意输入

    补充:以图中第一个命令举例,hello_argv.pysys.argv[0]Pythonsys.argv[1]

    第二章 Python语言基础


    选择题:1、3、7、8

    1. 在Python中,以下标识符合法的是

    A. _B. 3CC. it’sB. str

    答案:A

    1. 标识符的第一个字符必须是字母,下划线(_);其后的字符可以是字母、下划线或数字。
    2. 一些特殊的名称,作为python语言的保留关键字,不能作为标识符
    3. 以双下划线开始和结束的名称通常具有特殊的含义。例如__init__为类的构造函数,一般应避免使用

    B:以数字开头,错误
    C:使用了',不是字母、下划线或数字
    D:str是保留关键字

    3. 在下列Python语句中非法的是

    A. x = y =1B. x = (y =1)C. x,y = y,xB. x=1;y=1

    答案:B,C

    7. 为了给整型变量x,y,z赋初值10,下面Python赋值语句正确的是

    A. xyz=10B. x=10 y=10 z=10C. x=y=z=10B. x=10,y=10,z=10

    答案:C

    1. 分号;用于在一行书写多个语句
    2. python支持链式赋值

    A:赋值对象是xyz
    B:分号;用于在一行书写多个语句,而不是' '(即空格)
    D:分号;用于在一行书写多个语句,而不是,

    8. 为了给整型变量x,y,z赋初值5,下面Python赋值语句正确的是

    A. x=5;y=5;z=5B. xyz=5C. x,y,z=10B. x=10,y=10,z=10

    答案:A

    Pytho能支持序列解包赋值,但是变量的个数必须与序列的元素个数一致,否则会报错

    B:赋值对象是xyz
    C:序列解包赋值,变量的个数必须与序列的元素个数一致,否则会报错
    D:分号;用于在一行书写多个语句,而不是,

    思考题:9

    9.下列Python语句的输出结果是

    def f():pass
    print(type(f()))
    

    结果:<class 'NoneType'>

    NoneType数据类型包含唯一值None,主要用于表示空值,如没有返回值的函数的结果

    上机实践:2~6

    2. 编写程序,输入本金、年利率和年数,计算复利(结果保留两位小数)

    money = int(input("请输入本金:"))
    rate = float(input("请输入年利率:"))
    years = int(input("请输入年数:"))
    amount = money*((1+rate/100)**years)
    print(str.format("本金利率和为:{0:2.2f}",amount))
    

    运行:

    请输入本金:1000
    请输入年利率:6.6
    请输入年数:10
    本金利率和为:1894.84
    

    3. 编写程序,输入球的半径,计算球的表面积和体积(结果保留两位小数)

    import math
    r = float(input("请输入球的半径:"))
    area = 4 * math.pi * r**2
    volume = 4/3*math.pi*r**3
    print(str.format("球的表面积为:{0:2.2f},体积为:{1:2.2f}",area,volume))
    

    运行:

    请输入球的半径:666
    球的表面积为:5573889.08,体积为:1237403376.70
    

    4. 编写程序,声明函数getValue(b,r,n),根据本金b,年利率r和年数n计算最终收益v

    money = int(input("请输入本金:"))
    rate = float(input("请输入年利率(<1):"))
    years = int(input("请输入年数:"))
    
    def getValue(b,r,n):
        return b*(1+r)**n
    
    print(str.format("本金利率和为:{0:2.2f}",getValue(money,rate,years)))
    

    运行:

    请输入本金:10000
    请输入年利率(<1):0.6
    请输入年数:6
    本金利率和为:167772.16
    

    5. 编写程序,求解一元二次方程x2-10x+16=0

    from math import sqrt 
    x = (10+sqrt(10*10-4*16))/2
    y = (10-sqrt(10*10-4*16))/2
    print(str.format("x*x-10*x+16=0的解为:{0:2.2f},{1:2.2f}",x,y))
    

    运行:

    x*x-10*x+16=0的解为:8.00,2.00
    

    6. 编写程序,提示输入姓名和出生年份,输出姓名和年龄

    import datetime
    sName = str(input("请输入您的姓名:"))
    birthday = int(input("请输入您的出生年份:"))
    age = datetime.date.today().year - birthday
    print("您好!{0}。您{1}岁。".format(sName,age))
    

    运行:

    请输入您的姓名:zgh
    请输入您的出生年份:1999
    您好!zgh。您20岁。
    

    案例研究:使用Pillow库处理图像文件

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/102060722

    通过此案例,进一步了解Python的基本概念:模块、对象、方法和函数的使用

    第三章 程序流程控制


    几个例题

    一:编程判断某一年是否为闰年

    闰年:年份能被4整除但不能被100整除,或者可以被400整除。
    口诀:四年一闰,百年不闰,四百必闰

    代码一:

    y = int(input("请输入要判断的年份:"))
    if((y % 4 == 0 and y % 100 != 0) or y % 400 == 0):
        print("是闰年")
    else:
        print("不是闰年")
    

    代码二(使用calendar模块的isleap()函数来判断):

    from calendar import isleap
    
    y = int(input("请输入要判断的年份:"))
    if(isleap(y)):print("闰年")
    else:print("不是闰年")
    

    二:利用嵌套循环打印九九乘法表

    九九乘法表:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for j in range(1,10):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    下三角:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for j in range(1,i+1):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    上三角:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for k in range(1,i):
            s += "                   "
        for j in range(i,10):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    三:enumerate()函数和下标元素循环示例

    Python语言中的for循环直接迭代对象集合中的元素,如果需要在循环中使用索引下标访问集合元素,则可以使用内置的enumerate()函数

    enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(例如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,并返回一个可迭代对象,故在for循环当中可直接迭代下标和元素

    seasons = ["Spring","Summer","Autumn","Winter"]
    for i,s in enumerate(seasons,start=1):    #start默认从0开始
        print("第{0}个季节:{1}".format(i,s))
    

    运行:

    第1个季节:Spring
    第2个季节:Summer
    第3个季节:Autumn
    第4个季节:Winter
    

    四:zip()函数和并行循环示例

    如果需要并行遍历多个可迭代对象,则可以使用Python的内置函数zip()

    zip()函数将多个可迭代对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回一个可迭代对象。如果元素的个数不一致,则返回列表的长度与最短的对象相同。

    利用运算符*还可以实现将元组解压为列表

    evens = [0,2,4,6,8]
    odds = [1,3,5,7,9]
    for e,o in zip(evens,odds):
        print("{0} * {1} = {2}".format(e,o,e*o))
    

    运行:

    0 * 1 = 0
    2 * 3 = 6
    4 * 5 = 20
    6 * 7 = 42
    8 * 9 = 72
    

    五:map()函数和循环示例

    如果需要遍历可迭代对象,并使用指定函数处理对应的元素,则可以使用Python的内置函数map()

    map(func,seq1[,seq2,...])
    
    • func作用于seq中的每一个元素,并将所有的调用结果作为可迭代对象返回。
    • 如果func为None,该函数的作用等同于zip()函数

    计算绝对值:

    >>> list(map(abs, [-1, 0, 7, -8]))
    [1, 0, 7, 8]
    

    计算乘幂:

    >>> list(map(pow, range(5), range(5)))
    [1, 1, 4, 27, 256]
    

    计算ASCII码:

    >>> list(map(ord, 'zgh'))
    [122, 103, 104]
    

    字符串拼接(使用了匿名函数lambda):

    >>> list(map(lambda x, y: x+y, 'zgh', '666'))
    ['z6', 'g6', 'h6']
    

    选择题:1、2、3

    1. 下面的Python循环体的执行次数与其他不同的是

    A.

    i = 0						
    while(i <= 10):
    	print(i)
    	i = i + 1
    

    B.

    i = 10
    while(i > 0):
    	print(i)
    	i = i - 1
    

    C.

    for i in range(10):
    	print(i)
    

    D.

    for i in range(10,0,-1):
    	print(i)
    

    答案:A

    A:[0,10] 执行11次
    B:[10,1] 执行10次
    C:[0,9) 执行10次
    D:[10,0) 执行10次

    2. 执行下列Python语句将产生的结果是

    x = 2; y = 2.0
    if(x == y): print("Equal")
    else: print("Not Equal")
    
    A. EqualB. Not EqualC. 编译错误D. 运行时错误

    答案:A

    Python中的自动类型转换:

    1. 自动类型转换注意针对Number数据类型来说的
    2. 当2个不同类型的数据进行运算的时候,默认向更高精度转换
    3. 数据类型精度从低到高:bool int float complex
    4. 关于bool类型的两个值:True 转化成整型是1;False 转化成整型是0

    int类型的2转化为float类型的2.0

    3. 执行下列Python语句将产生的结果是

    i= 1 	
    if(i): print(True) 	
    else: print(False)
    
    A. 输出1B. 输出TrueC. 输出FalseD. 编译错误

    答案:B

    在Python中,条件表达式最后被评价为bool值True或False。

    如果表达式的结果为数值类型(0),空字符串(""),空元组(()),空列表([]),空字典({}),其bool值为False,否则其bool值为True

    填空题:6

    6. 要使语句for i in range(_,-4,-2)循环执行15次,则循环变量i的初值应当为

    答案:26或者25

    一开始我给的答案是26,经过评论区 的提醒:
    在这里插入图片描述

    >>> a = 0
    >>> for i in range(26, -4, -2): a+=1
    
    >>> print(a)
    15
    
    >>> a = 0
    >>> for i in range(25, -4, -2): a+=1
    
    >>> print(a)
    15
    

    这种题目有一个规律:for i in range(x,y,z):
    若循环中没有break或者continue语句,
    执行次数的绝对值:result = (x-y)÷z

    但实际上没有这么简单:

    • 如果步长为 -1或者1,那么答案只有一个
    • 如果步长为 -2或者2,那么答案有两个
    • 如果步长为 -3或者3,那么答案有三个

    通过公式算出 x 之后,

    • 如果步长为2,还要计算 (x ± 1) - z × (result-1) 的值,然后再经过琐碎的判断即可
    • 如果步长为3,还要计算 (x ± 2) - z × (result-1) 的值,…

    虽然看着麻烦,但实际上是很好理解的

    思考题:3~6

    3. 阅读下面的Python程序,请问程序的功能是什么?

    from math import sqrt
    
    n = 0
    for m in range(101,201,2):
        k = int(sqrt(m))
        for i in range(2, k+2):
            if m % i == 0:break
        if i == k + 1:
            if n % 10 == 0:print()
            print('%d' % m,end = " ")
            n += 1
    

    输出101到200之间的素数
    每行输出10个,多余换行

    运行:

    101 103 107 109 113 127 131 137 139 149 
    151 157 163 167 173 179 181 191 193 197 
    199
    

    素数(质数)是指在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。

    4. 阅读下面的Python程序,请问输出的结果使什么?

    n = int(input("请输入图形的行数:"))
    for i in range(0, n):
        for j in range(0, 10 - i):print(" ", end=" ")
        for k in range(0, 2 * i + 1):print(" * ", end=" ")
        print("\n")
    

    输出的是一个金字塔

    运行:

    请输入图形的行数:4
                         *  
    
                       *   *   *  
    
                     *   *   *   *   *  
    
                   *   *   *   *   *   *   *  
    

    5. 阅读下面的Python程序,请问输出的结果使什么?程序的功能是什么?

    for i in range(100,1000):
        n1 = i // 100
        n2 = i // 10 % 10
        n3 = i % 10
        if(pow(n1, 3) + pow(n2, 3) + pow(n3, 3) == i):print(i, end=" ")
    

    输出三位数中所有的水仙花数

    运行:

    153 370 371 407 
    

    水仙花数 是指一个 3 位数,它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身

    6. 阅读下面的Python程序,请问输出的结果使什么?程序的功能是什么?

    for n in range(1,1001):
        total = 0; factors = []
        for i in range(1, n):
            if(n % i == 0):
                factors.append(i)
                total += i
        if(total == n):print("{0} : {1}".format(n, factors))    
    

    输出1到1000的所有完数,并输出每个完数的所有因子

    运行:

    6 : [1, 2, 3]
    28 : [1, 2, 4, 7, 14]
    496 : [1, 2, 4, 8, 16, 31, 62, 124, 248]
    

    完数 所有的真因子(即除了自身以外的约数)的和(即因子函数),恰好等于它本身

    上机实践:2~14

    2. 编写程序,计算1=2+3+…+100之和

    1. 使用for循环(递增):
    total = 0
    for i in range(101):
        total += i
    print(total) 
    
    1. 使用求和公式:
    >>> (1 + 100) * 100 /2
    5050.0
    
    1. 使用累计迭代器itertools.accumulate
    >>> import itertools
    >>> list(itertools.accumulate(range(1, 101)))[99]
    5050
    

    3. 编写程序,计算10+9+8+…+1之和

    1. 使用for循环(递增):
    total = 0
    for i in range(11):
        total += i
    print(total) 
    
    1. 使用for循环(递减):
    total = 0
    for i in range(10,0,-1):
        total += i
    print(total)   
    
    1. 使用求和公式:
    >>> (1 + 10) * 10 / 2
    55.0
    
    1. 使用累计迭代器itertools.accumulate
    >>> import itertools
    >>> list(itertools.accumulate(range(1,11)))[9]
    55
    

    4. 编写程序,计算1+3+5+7+…+99之和

    1. 使用for循环(递增):
    total = 0
    for i in range(1,100,2):
        total += i
    print(total)     
    
    1. 使用求和公式:
    >>> (1 + 99) * 50 /2
    2500.0
    
    1. 使用累计迭代器itertools.accumulate
    >>> import itertools
    >>> list(itertools.accumulate(range(1,100,2)))[49]
    2500
    

    5. 编写程序,计算2+4+6+8+…+100之和

    1. 使用for循环(递增):
    total = 0
    for i in range(2,101,2):
        total += i
    print(total)     
    
    1. 使用求和公式:
    >>> (2 + 100) * 50 / 2
    2550.0
    
    1. 使用累计迭代器itertools.accumulate
    >>> import itertools
    >>> x = list(itertools.accumulate(range(2,101,2)))
    >>> x[len(x)-1]
    2550
    

    6. 编写程序,使用不同的实现方法输出2000~3000的所有闰年

    代码一:

    for y in range(2000,3001):
        if((y % 4 == 0 and y % 100 != 0) or y % 400 == 0):
            print(y,end = ' ')
    

    代码二(使用calendar模块的isleap()函数来判断):

    from calendar import isleap
    
    for y in range(2000,3001):
        if(isleap(y)):print(y,end = " ")
    

    运行:

    2000 2004 2008 2012 2016 2020 2024 2028 2032 2036 2040 2044 2048 2052 2056 2060 2064 2068 2072 2076 2080 2084 2088 2092 2096 2104 2108 2112 2116 2120 2124 2128 2132 2136 2140 2144 2148 2152 2156 2160 2164 2168 2172 2176 2180 2184 2188 2192 2196 2204 2208 2212 2216 2220 2224 2228 2232 2236 2240 2244 2248 2252 2256 2260 2264 2268 2272 2276 2280 2284 2288 2292 2296 2304 2308 2312 2316 2320 2324 2328 2332 2336 2340 2344 2348 2352 2356 2360 2364 2368 2372 2376 2380 2384 2388 2392 2396 2400 2404 2408 2412 2416 2420 2424 2428 2432 2436 2440 2444 2448 2452 2456 2460 2464 2468 2472 2476 2480 2484 2488 2492 2496 2504 2508 2512 2516 2520 2524 2528 2532 2536 2540 2544 2548 2552 2556 2560 2564 2568 2572 2576 2580 2584 2588 2592 2596 2604 2608 2612 2616 2620 2624 2628 2632 2636 2640 2644 2648 2652 2656 2660 2664 2668 2672 2676 2680 2684 2688 2692 2696 2704 2708 2712 2716 2720 2724 2728 2732 2736 2740 2744 2748 2752 2756 2760 2764 2768 2772 2776 2780 2784 2788 2792 2796 2800 2804 2808 2812 2816 2820 2824 2828 2832 2836 2840 2844 2848 2852 2856 2860 2864 2868 2872 2876 2880 2884 2888 2892 2896 2904 2908 2912 2916 2920 2924 2928 2932 2936 2940 2944 2948 2952 2956 2960 2964 2968 2972 2976 2980 2984 2988 2992 2996 
    

    7. 编写程序,计算Sn=1-3+5-7+9-11…

    代码一:

    n = int(input("项数:"))
    total = 0
    flag = True
    for i in range(1,2*n,2):
        if(flag):
            total += i
            flag = False
        else:
            total -= i
            flag = True
    print(total)
    

    代码二:

    n = int(input("项数:"))
    total = 0
    x = 2
    for i in range(1,2*n,2):
        total += pow(-1,x)*i
        x += 1 
    print(total)
    

    运行:

    项数:10
    -10
    

    8. 编写程序,计算Sn=1+1/2+1/3+…

    n = int(input("项数:"))
    total = 0.0
    for i in range(1,n+1):
        total += 1/i 
    print(total)
    

    运行:

    项数:10
    2.9289682539682538
    

    9. 编写程序,打印九九乘法表。要求输入九九乘法表的各种显示效果(上三角,下三角,矩形块等方式)

    矩形块:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for j in range(1,10):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    下三角:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for j in range(1,i+1):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    上三角:

    for i in range(1,10):
        s = ""
        for k in range(1,i):
            s += "                   "
        for j in range(i,10):
            s += str.format("%d * %d = %02d  " %(i, j, i*j))
        print(s)
    

    10. 编写程序,输入三角形的三条边,先判断是否可以构成三角形,如果可以,则进一步求三角形的周长和面积,否则报错“无法构成三角形!”

    from math import sqrt
    
    a = float(input("请输入三角形的边长a:"))
    b = float(input("请输入三角形的边长b:"))
    c = float(input("请输入三角形的边长c:"))
    
    if(a < b): a,b = b,a
    if(a < c): a,c = c,a
    if(b < c): b,c = c,b
    
    if(a < 0 or b < 0 or c < 0 or b+c <= a): print("无法构成三角形!")
    else:
        h = (a+b+c)/2
        area = sqrt(h*(h-a)*(h-b)*(h-c))
        print("周长:{0},面积:{1}".format(a+b+c,area))
    

    运行:

    请输入三角形的边长a:4
    请输入三角形的边长b:3
    请输入三角形的边长c:5
    周长:12.0,面积:6.0
    

    11. 编写程序,输入x,根据如下公式计算分段函数y的值。请分别用单分支语句,双分支语句结构以及条件运算语句等方法实现

    y = (x2-3x)/(x+1) + 2π + sinx (x≥0 )
    y = ln(-5x) + 6√(|x|+e4) - (x+1)3 (x<0)

    单分支语句:

    import math
    
    x = float(input("请输入x:"))
    if(x >= 0):
        y = (x*x - 3*x)/(x+1) + 2*math.pi + math.sin(x)
    if(x < 0):
        y = math.log(-5*x) + 6 * math.sqrt(abs(x) + math.exp(4)) - pow(x+1,3)
    
    print(y)
    
    
    

    双分支语句:

    import math
    
    x = float(input("请输入x:"))
    if(x >= 0):
        y = (x*x - 3*x)/(x+1) + 2*math.pi + math.sin(x)
    else:
        y = math.log(-5*x) + 6 * math.sqrt(abs(x) + math.exp(4)) - pow(x+1,3)
    
    print(y)
    

    条件运算语句:

    import math
    
    x = float(input("请输入x:"))
    y = ((x*x - 3*x)/(x+1) + 2*math.pi + math.sin(x)) if(x >= 0) \
    else (math.log(-5*x) + 6 * math.sqrt(abs(x) + math.exp(4)) - pow(x+1,3)) 
    
    print(y)
    

    运行一:

    请输入x:666
    668.2715406628656
    

    运行二:

    请输入x:-666
    294079794.1744833
    

    12. 编写程序,输入一元二次方程的3个系数a、b、c,求ax2+bx+c=0方程的解

    import math
    
    a = float(input("请输入系数a:"))
    b = float(input("请输入系数b:"))
    c = float(input("请输入系数c:"))
    
    delta = b*b -4*a*c
    
    if(a == 0):
        if(b == 0): print("无解")
        else: print("有一个实根:",-1*c/b)
    elif(delta == 0): print("有两个相等实根:x1 = x2 = ", (-1*b)/(2*a))
    elif(delta > 0): print("有两个不等实根:x1 = {0},x2 = {1}".format\
                           ((-1*b +math.sqrt(delta))/2*a,(-1*b -math.sqrt(delta))/2*a))
    elif(delta < 0): print("有两个共轭复根:x1 = {0},x2 = {1}".format\
                           (complex( (-1*b)/(2*a),math.sqrt(delta*-1)/(2*a)),complex( (-1*b)/(2*a),-1*math.sqrt(delta*-1)/(2*a))))
    

    运行一:

    请输入系数a:0
    请输入系数b:0
    请输入系数c:10
    无解
    

    运行二:

    请输入系数a:0
    请输入系数b:10
    请输入系数c:5
    有一个实根: -0.5
    

    运行三:

    请输入系数a:1
    请输入系数b:8
    请输入系数c:16
    有两个相等实根:x1 = x2 =  -4.0
    

    运行四:

    请输入系数a:1
    请输入系数b:-5
    请输入系数c:6
    有两个不等实根:x1 = 3.0,x2 = 2.0
    

    运行五:

    请输入系数a:5
    请输入系数b:2
    请输入系数c:1
    有两个共轭复根:x1 = (-0.2+0.4j),x2 = (-0.2-0.4j)
    

    13. 编写程序,输入整数n(n≥0),分别利用for循环和while循环求n!

    1. for循环
    n = int(input("请输入n:"))
    
    if(n == 0): total = 1
    if(n > 0):
        total = 1
        for i in range(n,0,-1):
            total *= i
    
    print(total)
    
    
    1. while循环
    n = int(input("请输入n:"))
    
    if(n == 0): total = 1
    if(n > 0):
        total = 1
        while(n >= 1):
            total *= n
            n -= 1
    
    print(total)
    
    1. 补充一个:使用累计迭代器itertools.accumulate
    >>> import itertools, operator
    >>> n = int(input('请输入n:'))
    请输入n:7
    >>> x = list(accumulate(range(1, n+1), operator.mul))
    >>> x[len(x)-1]
    5040
    

    14. 编写程序,产生两个0~100(包含0和100)的随机整数a和b,求这两个整数的最大公约数和最小公倍数

    1. 现有知识点解决方法
    
    import random
    
    a = random.randint(0,100)
    b = random.randint(0,100)
    sum = a*b
    
    print(a) #输出原来的a,b
    print(b)
    
    if(a < b): a,b = b,a
    
    while(a%b != 0):
        a,b = b,a%b
    
    print("最大公约数:{0},最小公倍数:{1}".format(b,sum/b))
    
    
    1. 补充:使用生成器(generate)函数:yield
    >>> def func(a, b):
    	if(a < b): a,b = b,a
    	while(a%b != 0):
    		a,b = b,a%b
    		yield b
    
    		
    >>> import random
    >>> if __name__ == '__main__':
    	a = random.randint(0,100)
    	b = random.randint(0,100)
    	sum = a*b
    	print(a,b)
    	t = list(iter(func(a, b)))
    	gcd = t[len(t)-1]
    	print("gcd = {0}, mcm = {1}".format(gcd, sum/gcd))
    
    	
    29 65
    gcd = 1, mcm = 1885.0
    
    1. 补充:使用math模块中的gcd(x,y)函数
    >>> import random
    >>> import math
    >>> if __name__ == '__main__':
    	a = random.randint(0,100)
    	b = random.randint(0,100)
    	sum = a*b
    	print(a,b)
    	gcd = math.gcd(a,b)
    	print("gcd = {0}, mcm = {1}".format(gcd, sum/gcd))
    
    	
    29 48
    gcd = 1, mcm = 1392.0
    

    案例研究:使用嵌套循环实现图像处理算法

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103935185

    通过图像处理算法案例,深入了解Python数据结构和基本算法流程

    第四章 常用内置数据类型


    几个例题

    一:Python内置数据类型概述

    Python中一切皆为对象,而每个对象属于某个数据类型

    Python的数据类型包括:

    1. 内置的数据类型
    2. 模块中定义的数据类型
    3. 用户自定义的类型

    四种内置的数值类型:int,float,bool,complex

    1. int
      与其他计算机语言有精度限制不同,Python中的整数位数可以为任意长度(只受限于计算机内存)。
      整型对象是不可变对象。
    2. float
      与其他计算机语言中的double和float对应
      Python的浮点类型的精度和系统相关
    3. bool
    4. complex
      当数值字符串中包含虚部j(或J)时即复数字面量

    序列数据类型:str,tuple,bytes,list,bytearray

    序列数据类型表示若干有序数据.

    不可变序列数据类型:

    1. str(字符串)
      表示Unicode字符序列,例如:“zgh666”
      在Python中没有独立的字符数据类型,字符即长度为1的字符串
    2. tuple(元组)
      表示任意数据类型的序列,例如:(“z”,“g”,“h”,6,6,6)
    3. bytes(字节序列)
      表示字节(8位)序列数据

    可变序列数据类型:

    1. list(列表)
      表示可以修改的任意类型数据的序列,比如:[‘z’,‘g’,‘h’,6,6,6]
    2. bytearray(字节数组)
      表示可以修改的字节(8位)数组

    集合数据类型:set,frozenset

    集合数据类型表示若干数据的集合,数据项目没有顺序,且不重复

    1. set(集)
      例如:{1,2,3}
    2. frozenset(不可变集)

    字典数据类型:dict

    字典数据类型用于表示键值对的字典
    例如:{1:"zgh", 2:666}

    NoneType,NotImplementedType,EllipsisType

    1. NoneType数据类型包含唯一值None,主要用于表示空值,如没有返回值的函数的结果
    2. NotImplementedType数据类型包含唯一值NotImplemented,在进行数值运算和比较运算时,如果对象不支持,则可能返回该值
    3. EllipsisType数据类型包含唯一值Ellipsis,表示省略字符串符号...

    其他数据类型

    Python中一切对象都有一个数据类型,模块、类、对象、函数都属于某种数据类型
    Python解释器包含内置类型,
    例如:
    代码对象Code objects
    框架对象Frame objects
    跟踪对象Traceback objects
    切片对象Slice objects
    静态方法对象Static method objects
    类方法对象Class method objects

    二:整型字面量示例

    Python3.7支持使用下划线作为整数或者浮点数的千分位标记,以增强大数值的可阅读性。
    二进制、八进制、十六进制则使用下划线区分4位标记

    1_000_000_000  #输出1000000000
    
    0xff_ff_ff_ff  #输出4294967295
    0x_FF_FF_FF_FF  #输出4294967295
    

    三:字符串字面量示例

    两个紧邻的字符串,如果中间只有空格分隔,则自动拼接位一个字符串

    'zgh' '666'  #输出'zgh666'
    'zgh' + "666"   #输出'zgh666'
    

    四:转义字符示例

    转义字符后跟Unicode编码也可以表示字符

    1. \ooo八进制Unicode码对应的字符
    2. \xhh十六进制Unicode码对应的字符
    '\101'  #输出'A'
    '\x41'  #输出'A'
    

    使用r’‘或者R’'的字符串称为原始字符串,其中包含的任何字符都不进行转义

    s = r'换\t行\t符\n'
    s  		  #输出:'换\\t行\\t符\\n'
    print(s)  #输出:换\\t行\\t符\\n
    

    五:字符串的格式化

    一:

    "student number:{0},score_average:{1}".format(2,100)
    #输出:'student number:2,score_average:100'
    

    二:

    str.format("student number:{0},score_average:{1}",2,100)
    #输出:'student number:2,score_average:100'
    

    三(兼容Python2的格式,不推荐使用):

     "student number:%4d,score_average:%2.1f" %(2,100)
     #输出:'student number:   2,score_average:100.0'
    

    六:字符串示例,格式化输出字符串堆积的三角形

    1. str.center()方法用于字符串两边填充
    2. str.rjust()方法用于字符串右填充
    print("1".center(20))		#一行20个字符,居中对齐
    print(format("121","^20"))	#一行20个字符,居中对齐
    print("1".rjust(20,"*"))	#一行20个字符,右对齐,加*
    print(format("121","*>20"))	#一行20个字符,右对齐,加*
    

    运行:

             1          
            121         
    *******************1
    *****************121
    

    选择题:11

    11. 关于Python字符串,下列说法错误的是

    A. 字符即长度为1的字符串
    B. 字符串以/0标识字符串的结束
    C. 用户既可以用单引号,也可以用双引号创建字符串
    D. 用三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符

    答案:B

    Python中字符串不是用\0来判断字符串结尾,
    每个字符串都存有字符串的长度,通过计数来判断是否到达结尾。

    虽然在c语言中\0就是来判断字符串的结尾;

    填空题:4、7、8、9、10、13、21

    4. Python表达式3 ** 2 ** 3的值为

    答案:6561

    表达式中,相同优先级的运算,从右往左

    7. Python语句print(pow(-3,2),round(18.67,1),round(18.67,-1))的输出结果是

    答案:9 18.7 20.0

    pow()幂运算
    round()四舍六入,五留双

    8. Python语句print(round(123.84,0),round(123.84,-2),floor(15.5))的输出结果是

    答案:124.0 100.0 15

    补充:floor()是math模块中的方法,向下取整

    9. Python语句print(int(‘20’,16),int(‘101’,2))的输出结果是

    答案:32 5

    注意:int(x,y)是指将y进制的数值x转化为10进制数

    10. Python语句print(hex(16),bin(10))的输出结果是

    答案:0x10 0b1010

    hex(x)将十进制数x转化为十六进制,以字符串形式输出
    bin(x)将十进制数x转化为二进制,以字符串形式输出

    13. Python语句print(gcd(12,16),divmod(7,3))的输出结果是

    答案:4 (2,1)

    gcd()是math模块中的函数,求最大公约数
    divmod()是内置函数,返回商和余数

    21. Python语句序列 x=True;y=False;z=False;print(x or y and z) 的运行结果是

    答案:True

    and优先级比or高

    思考题:5

    5. 阅读下面的Python程序,请问输出结果是什么?

    from decimal import *
    
    ctx = getcontext()
    ctx.prec = 2
    print(Decimal('1.78'))#1.78
    print(Decimal('1.78') + 0)#1.8
    ctx.rounding = ROUND_UP
    print(Decimal('1.65') + 0)#1.7
    print(Decimal('1.62') + 0)#1.7
    print(Decimal('-1.45') + 0)#-1.5
    print(Decimal('-1.42') + 0)#-1.5
    ctx.rounding = ROUND_HALF_UP
    print(Decimal('1.65') + 0)#1.7
    print(Decimal('1.62') + 0)#1.6
    print(Decimal('-1.45') + 0)#-1.5
    ctx.rounding = ROUND_HALF_DOWN
    print(Decimal('1.65') + 0)#1.6
    print(Decimal('-1.45') + 0)#-1.4
    

    上机实践:2~14

    2. 编写程序,格式化输出杨辉三角

    杨辉三角即二项式定理的系数表,各元素满足如下条件:第一列及对角线上的元素均为1;其余每个元素等于它上一行同一列元素与前一列元素之和

    我使用了一个更加精妙的规律
    比如第一行为1
    第二行:01 + 10 = 11
    第三行:011 + 110 = 121
    第四行:0121 + 1210 = 1331
    。。。

    def generate(numRows):
        l1 = [1]
        n = 0
        while n < numRows:
            print(str(l1).center(66))
            l1 = [sum(t) for t in zip([0] + l1, l1 + [0])]  #利用zip函数算出每一行 如第二行 zip([0,1],[1,0])=[1,1],以此类推
            n += 1
    a=int(input("请输入行数"))
    generate(a)
    

    运行:

    请输入行数4
                                   [1]                                
                                  [1, 1]                              
                                [1, 2, 1]                             
                               [1, 3, 3, 1]  
    

    3. 输入直角三角形的两个直角边,求三角形的周长和面积,以及两个锐角的度数。结果保留一位小数

    import math
    
    a = float(input("请输入直角三角形的直角边a:"))
    b = float(input("请输入直角三角形的直角边b:"))
    c = math.sqrt(a*a+b*b)
    
    p = a + b + c
    area = 0.5*a*b
    print("三角形的周长:{0:1.1f},面积:{1:1.1f}".format(p,area))
    
    sina = a/c
    sinb = b/c
    
    a_degree = round(math.asin(sina) * 180 / math.pi,0)
    b_degree = round(math.asin(sinb) * 180 / math.pi,0)
    
    print("三角形直角边a的度数:{0},b的度数:{1}".format(a_degree,b_degree))
    

    运行:

    请输入直角三角形的直角边a:3
    请输入直角三角形的直角边b:4
    三角形的周长:12.0,面积:6.0
    三角形直角边a的度数:37.0,b的度数:53.0
    

    4. 编程产生0~100(包含0和100)的三个随机数a、b、c,要求至少使用两种不同的方法,将三个数按从小到大的顺序排序

    方法一:

    import random
    
    a = random.randint(0, 100)
    b = random.randint(0, 100)
    c = random.randint(0, 100)
    
    print(str.format("原始值:{0},{1},{2}", a, b, c))
    
    if(a > b): a,b = b,a
    if(a > c): a,c = c,a
    if(b > c): b,c = c,b
    
    print(str.format("增序:{0},{1},{2}", a, b, c))
    

    方法二(使用内置函数max、min、sum):

    import random
    
    a = random.randint(0, 100)
    b = random.randint(0, 100)
    c = random.randint(0, 100)
    
    print(str.format("原始值:{0},{1},{2}", a, b, c))
    
    maxx = max(a, b, c)
    minx = min(a, b, c)
    median = sum([a, b, c]) - minx - maxx
    
    print(str.format("增序:{0},{1},{2}", minx, median, maxx))
    

    方法三(使用内置函数sorted):

    >>> import random
    >>> a = random.randint(0,100)
    >>> b = random.randint(0,100)
    >>> c = random.randint(0,100)
    >>> print("init value: {0} , {1} , {2}".format(a,b,c))
    init value: 17 , 6 , 59
    >>> sorted([a,b,c])
    [6, 17, 59]
    

    5. 编程计算有固定工资收入的党员每月所缴纳的党费。

    工资基数3000元及以下者,交纳工资基数的0.5%
    工资基数3000~5000元者,交纳工资基数的1%
    工资基数在5000~10000元者,交纳工资基数的1.5%
    工资基数超过10000元者,交纳工资基数的2%

    salary = float(input("请输入有固定工资收入的党员的月工资:"))
    if salary <= 3000: dues = salary*0.005
    elif salary <= 5000: dues = salary*0.01
    elif salary <= 10000: dues = salary*0.15
    else: dues = salary*0.02
    
    print("交纳党费:",dues)
    

    运行:

    请输入有固定工资收入的党员的月工资:10001
    交纳党费: 200.02
    

    6. 编程实现袖珍计算器,要求输入两个操作数和一个操作符(+、-、*、/、%),根据操作符输出运算结果。注意/和%运算符的零异常问题

    a = float(input("请输入操作数(左):"))
    b = float(input("请输入操作数(右):"))
    operator = input("请输入操作符(+、-、*、/、%):")
    
    if(b == 0 and (operator == '/' or operator == '%')):
        print("分母为零,异常!")
    else:
        if operator == '+': result = a+b
        elif operator == '-': result = a-b
        elif operator == '*': result = a*b
        elif operator == '/': result = a/b
        elif operator == '%': result = a%b
        print("{0} {1} {2}= {3}:".format(a,operator,b,result))
    

    运行:

    请输入操作数(左):10
    请输入操作数(右):5
    请输入操作符(+、-、*、/、%):+
    10.0 + 5.0= 15.0:
    

    7. 输入三角形的3条边a、b、c,判断此3边是否可以构成三角形。若能,进一步判断三角形的性质,即为等边、等腰、直角或其他三角形

    a = float(input("请输入三角形的边a:"))
    b = float(input("请输入三角形的边b:"))
    c = float(input("请输入三角形的边c:"))
    
    if(a > b): a,b = b,a
    if(a > c): a,c = c,a
    if(b > c): b,c = c,b
    
    result = "三角形"
    if(not(a>0 and b>0 and c>0 and a+b>c)):
        result = '此三边无法构成三角形'
    else:
        if a == b == c: result = '等边三角形'
        elif(a==b or a==c or b==c): result = '等腰三角形'
        elif(a*a+b*b == c*c): result = '直角三角形'
    
    print(result)
    

    运行:

    请输入三角形的边a:3
    请输入三角形的边b:4
    请输入三角形的边c:5
    直角三角形
    

    8. 编程实现鸡兔同笼问题

    已知在同一个笼子里共有h只鸡和兔,鸡和兔的总脚数为f,其中h和f由用户输入,求鸡和兔各有多少只?要求使用两种方法:一是求解方程;二是利用循环进行枚举测试

    h = int(input("请输入总头数:"))
    f = int(input("请输入总脚数:"))
    
    def fun1(h,f):
        rabbits = f/2-h
        chicken = h-rabbits
        if(chicken < 0 or rabbits < 0): return '无解'
        return chicken,rabbits
    
    def fun2(h,f):
        for i in range(0,h+1):
            if(2*i + 4*(h-i) == f):return i,h-i
        return '无解'
    
    if(h>0 and f>0 and f % 2 == 0):
        if fun1(h,f)=='无解':
            print("无解")
        else:
            print("方法一:鸡:{0},兔:{1}".format(fun1(h,f)[0],fun1(h,f)[1]))
            print("方法二:鸡:{0},兔:{1}".format(fun2(h,f)[0],fun2(h,f)[1]))
    else:
        print('输入的数据无意义')    
    

    运行:

    请输入总头数:100
    请输入总脚数:100
    无解
    

    9. 输入任意实数x,计算ex的近似值,直到最后一项的绝对值小于10-6为止

    ex = 1 + x + x2/2 + x3/3! + x4/4! + … + xn/n!

    x = int(input("请输入任意实数:"))
    
    e = 1
    i = 1
    t = 1
    a = 1
    while(a >= 10e-6):
        t *= i
        a = pow(x,i)/t
        e += a
        i += 1
    
    print(e)
    

    运行:

    请输入任意实数:1
    2.7182815255731922
    

    我发现了在Python中10e-6pow(10,-6)是有差别的,将上述代码中的10e-6改为pow(10,-6),输出结果会有细微的差别

    运行:

    请输入任意实数:1
    2.7182818011463845
    

    10. 输入任意实数a(a>=0),用迭代法求x=√a,要求计算的相对偏差小于10-6

    求平方根的公式:

    Xn+1 = 0.5(Xn + a/Xn)

    import math
    
    a = int(input("请输入任意实数a(>=0):"))
    
    x = a / 2
    y = (x + a/x) / 2
    
    while(abs(y-x) >= pow(10,-6)):
        x = y
        y = (x + a/x) / 2
    
    print(y)
    

    运行:

    请输入任意实数a(>=0):2
    1.414213562373095
    

    11. 即有一个数,用3除余2,用5除余3,用7除余2,请问0~1000中这样的数有哪些?

    我国古代有位大将,名叫韩信。他每次集合部队,只要求部下先后按1-3,1-5,1-7报数,然后再报告一下各队每次报数的余数,他就知道到了多少人。他的这种巧妙算法被人们称作“鬼谷算”,也叫“隔墙算”,或称为“韩信点兵”,外国人还称它为“中国余数定理”。

    for i in range(0,1001):
        if((i % 3 == 2 )and (i % 5 == 3) and (i % 7 == 2)): print(i, end="  ")
    

    运行:

    23  128  233  338  443  548  653  758  863  968
    

    12. 一球从100米的高度自由下落,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下。求小球在第10次落地时共经过多少米?第10次反弹多高

    规律:
    第一次下落时的高度:100
    第二次下落时的高度(第一次反弹的高度):50
    第三次下落时的高度(第二次反弹的高度):25

    n = 10
    
    h_down = 100
    h_up = 0
    sum = 0
    for i in range(1,n+1):
        sum += h_down+h_up
        h_down = h_up = h_down/2
    
    print("小球在第十次落地时共经过:{0}米,第十次反弹高度:{1}米".format(sum,h_up))    
    

    运行:

    小球在第十次落地时共经过:299.609375米,第十次反弹高度:0.09765625米
    

    13. 猴子吃桃问题

    猴子第一天摘下若干个桃子,当天吃掉一半多一个;第二天接着吃了剩下的桃子的一半多一个;以后每天都吃了前一天剩下的桃子的一半多一个。到第八天发现只剩一个桃子了。请问猴子第一天共摘了多少个桃子?

    这是一个递推问题

    某天所剩桃子数x
    后一天所剩桃子数y = x - (x/2+1) = x/2-1

    则x = 2(y+1)

    result = 1
    for i in range(8,0,-1):
        print("第{0}天桃子数:{1}".format(i,result))
        result = 2*(result+1)
    

    运行:

    第8天桃子数:1
    第7天桃子数:4
    第6天桃子数:10
    第5天桃子数:22
    第4天桃子数:46
    第3天桃子数:94
    第2天桃子数:190
    第1天桃子数:382
    

    14. 计算Sn = 1+11+111+…+111…111(最后一项是n个1)。n是一个随机产生的1~10(包括1和10)中的正整数

    import random
    
    n = random.randint(1,10)
    
    x = 1
    s = 0
    for i in range(1,n+1):
        s += x
        x = 10*x+1
    
    print("n = {0},sn = {1}".format(n,s))
    

    运行:

    n = 6,sn = 123456
    

    random.randint(a, b)

    • 生成指定范围内的整数
    • 范围:[a, b]

    案例研究:科学计算和数据分析

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103941448

    通过Python科学计算和数据分析库的安装和基本使用,了解使用Python进行科学计算的基本方法

    第五章 序列数据类型


    几个例题

    一:Python中内置的序列数据类型

    • 元组也称为定值表,用于存储固定不变的表
    • 列表也称为表,用于存储其值可变的表
    • 字符串是包括若干字符的序列数据,支持序列数据的基本操作
    • 字节序列数据是包括若干字节的序列。Python抓取网页时返回的页面通常为utf-8编码的字节序列。

    字节序列和字符串可以直接相互转换(字节编码和解码):

    >>> s1 = b'abc'
    >>> s1
    b'abc'
    >>> s1.decode("utf-8")
    abc
    
    >>> s2 = "中国"
    >>> s2.encode("utf-8")
    b'\xe4\xb8\xad\xe5\x9b\xbd'
    

    二:序列的切片操作示例

    >>> s = 'zgh666'
    >>> s[0]
    'z'
    >>> s[2]
    'h'
    >>> s[:3]
    'zgh'
    >>> s[1:3]
    'gh'
    >>> s[3:6]
    '666'
    >>> s[3:55]
    '666'
    >>> s[::-1]
    '666hgz'
    >>> s[3:2]
    ''
    >>> s[:]
    'zgh666'
    >>> s[::2]
    'zh6'
    

    三:序列的连接和重复操作

    • 通过连接操作符+可以连接两个序列,形成一个新的序列对象
    • 通过重复操作符*可以重复一个序列n次
    • 连接操作符和重复操作符也支持复合赋值运算,即:+=*=
    >>> x = 'zgh'
    >>> y = '666'
    >>> x + y
    'zgh666'
    >>> x *2
    'zghzgh'
    >>> x += y
    >>> x
    'zgh666'
    >>> y *= 3
    >>> y
    '666666666'
    

    四:序列的成员关系操作

    • in
    • not in
    • s.count(x)
      x在s中出现的次数
    • s.index(x)
      x在s中第一次出现的下标
    >>> s = "zgh666"
    >>> 'z' in s
    True
    >>> 'g' not in s
    False
    >>> s.count('6')
    3
    >>> s.index('6')
    3
    

    五:序列的排序操作

    sorted(iterable,key=None,reverse=False)

    >>> sorted(s)
    [1, 3, 5, 9]
    >>> sorted(s,reverse=True)
    [9, 5, 3, 1]
    
    >>> s = 'zGhZgH'
    >>> sorted(s)
    ['G', 'H', 'Z', 'g', 'h', 'z']
    >>> sorted(s,key=str.lower)
    ['G', 'g', 'h', 'H', 'z', 'Z']
    >>> sorted(s,key=str.lower,reverse=True)
    ['z', 'Z', 'h', 'H', 'G', 'g']
    

    六:序列的拆分

    1. 变量个数与序列长度相等
      若变量个数与序列的元素个数不一致,将导致ValueError
    >>> data = (118,'zgh',(100,100,100))
    >>> sid,name,(chinese,english,math) = data
    >>> sid
    118
    >>> name
    'zgh'
    >>> chinese
    100
    >>> english
    100
    >>> math
    100
    
    1. 变量个数与序列长度不等
      如果序列长度未知,可以使用*元组变量,将多个值作为元组赋值给元组变量。在一个赋值语句中,*元组变量只允许出现一次,否则将导致SyntaxError
    >>> first,second,third,*middles,last = range(10)
    >>> first
    0
    >>> second
    1
    >>> third
    2
    >>> middles
    [3, 4, 5, 6, 7, 8]
    >>> last
    9
    
    >>> first,*middles,last = sorted([58,60,60,100,70,70])
    >>> sum(middles)/len(middles)
    65.0
    
    1. 使用临时变量_
      如果只需要部分数据,序列的其它位置可以使用临时变量_
    >>> record = ['zgh','858990471@qq.com','17354364147','15272502101']
    >>> name,_,*phone = record
    >>> name
    'zgh'
    >>> phone
    ['17354364147', '15272502101']
    

    七:使用元组字面量,tuple创建元组实例对象的实例

    >>> t1 = 1,2,3
    >>> t1
    (1, 2, 3)
    
    >>> t2 = (4,5,6)
    >>> t2
    (4, 5, 6)
    
    >>> t3 = (9,)
    >>> t3
    (9,)
    

    如果元组中只有一个项目,后面的逗号不能省略。

    Python解释器把(1)解释为整数1,将(1,)解释为元组

    >>> t1 = tuple()
    >>> t1
    ()
    
    >>> t2 = tuple("zgh666")
    >>> t2
    ('z', 'g', 'h', '6', '6', '6')
    
    >>> t3 = tuple(['z','g','h'])
    >>> t3
    ('z', 'g', 'h')
    

    八:使用列表字面量,list创建列表实例对象的实例

    >>> l1 = []
    >>> l1
    []
    
    >>> l2 = ['zgh666']
    >>> l2
    ['zgh666']
    
    >>> l3 = [(1,2,3)]
    >>> l3
    [(1, 2, 3)]
    
    >>> l1 = list()
    >>> l1
    []
    
    >>> l2 = list(b'zgh666')
    >>> l2
    [122, 103, 104, 54, 54, 54]
    
    >>> l3 = list(b'aAbBcC')
    >>> l3
    [97, 65, 98, 66, 99, 67]
    

    补充:列表是可变对象,故用户可以改变列表对象中元素的值,也可以通过del删除某元素

    九:列表解析表达式示例

    使用列表解析表达式可以简单,高效地处理一个可迭代对象,并生成结果列表

    >>> [(i,i**2) for i in range(10)]
    [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25), (6, 36), (7, 49), (8, 64), (9, 81)]
    
    >>> [i for i in range(10) if i%2==0]
    [0, 2, 4, 6, 8]
    
    >>> [(x,y,x*y) for x in range(1,4) for y in range(1,4) if x>=y]
    [(1, 1, 1), (2, 1, 2), (2, 2, 4), (3, 1, 3), (3, 2, 6), (3, 3, 9)]
    

    选择题:4、5、7、11、12

    4. Python语句序列“a = (1,2,3,None,(),[]);print(len(a))”的运行结果是

    >>> a = (1,2,3,None,(),[])
    >>> len(a)
    6
    

    5. Python语句序列“nums = set([1,2,2,3,3,3,4]);print(len(nums))”的运行结果是

    >>> nums = set([1,2,2,3,3,3,4])
    >>> nums
    {1, 2, 3, 4}
    >>> len(nums)
    4
    

    7. Python语句序列“s1=[4,5,6];s2=s1;s1[1]=0;print(s2)”的运行结果是

    Python中变量(如s1,s2)存储在栈中,存放的是地址
    [4,5,6]存储在堆中

    s1 = [4,5,6]即s1存储指向堆中[4,5,6]的地址
    s2 = s1地址赋值,即s2和s1都指向同一个地址
    所以对列表进行修改,两者的显示都会发生变化

    >>> s1 = [4,5,6]
    >>> s2 = s1
    >>> s1[1] = 0
    >>> s1
    [4, 0, 6]
    >>> s2
    [4, 0, 6]
    

    11. Python语句序列“s={‘a’,1,‘b’,2};print(s[‘b’])”的运行结果是

    A. 语法错B. ‘b’C. 1D. 2

    答案:A

    通过值访问集合是没有意义的,语法也不支持

    >>> s ={'a',1,'b',2}
    >>> print(s['b'])
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#29>", line 1, in <module>
        print(s['b'])
    TypeError: 'set' object is not subscriptable
    

    补充:集合set是无序不重复的,是无法通过下标访问的

    12. Python语句print(r"\nGood")的运行结果是

    A. 新行和字符串GoodB. r"\nGood"C. \nGoodD. 字符r、新行和字符串Good

    答案:C

    >>> print(r"\nGood")
    \nGood
    

    r""声明原始字符串

    填空题:1、5、6、12、13、14

    1. Python语句序列“fruits = [‘apple’,‘banana’,‘bear’];print(fruits[-1][-1])”的运行结果是

    注意:fruit[-1]是字符串’bear’
    所以:fruit[-1][-1]'bear[-1]'

    >>> fruits = ['apple','banana','pear']
    >>> fruits[-1]
    'pear'
    >>> fruits[-1][-1]
    'r'
    

    5. Python语句 print(’%d%%%d’%(3/2,3%2)) 的运行结果是

    >>> print('%d%%%d'%(3/2,3%2))
    1%1
    

    6. Python语句序列“s = [1,2,3,4];s.append([5,6]);print(len(s))”的运行结果是

    答案:5

    注意append()和extend()函数的区别
    s.append(x)将对象x追加到s尾部
    s.extend(x)将序列x追加到s尾部

    append

    >>> s = [1,2,3,4]
    >>> s.append([5,6])
    >>> s
    [1, 2, 3, 4, [5, 6]]
    >>> len(s)
    5
    

    extend

    >>> s = [1,2,3,4]
    >>> s.extend([5,6])
    >>> s
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> len(s)
    6
    

    12

    >>> s =('a','b','c','d','e')
    >>> s[2]
    'c'
    >>> s[2:3]
    ('c',)
    >>> s[2:4]
    ('c', 'd')
    >>> s[1::2]
    ('b', 'd')
    >>> s[-2]
    'd'
    >>> s[::-1]
    ('e', 'd', 'c', 'b', 'a')
    >>> s[-2:-1]
    ('d',)
    >>> s[-99:-5]
    ()
    >>> s[-99:-3]
    ('a', 'b')
    >>> s[::]
    ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
    >>> s[1:-1]
    ('b', 'c', 'd')
    

    13

    >>> s = [1,2,3,4,5,6]
    >>> s[:1] = []
    >>> s
    [2, 3, 4, 5, 6]
    
    >>> s[:2] = 'a'
    >>> s
    ['a', 4, 5, 6]
    
    >>> s[2:] = 'b'
    >>> s
    ['a', 4, 'b']
    
    >>> s[2:3] = ['x','y']
    >>> s
    ['a', 4, 'x', 'y']
    
    >>> del s[:1]
    >>> s
    [4, 'x', 'y']
    

    14

    >>> s = ['a','b']
    >>> s.append([1,2])
    >>> s
    ['a', 'b', [1, 2]]
    >>> s.extend('34')
    >>> s
    ['a', 'b', [1, 2], '3', '4']
    >>> s.extend([5,6])
    >>> s
    ['a', 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6]
    >>> s.insert(1,7)
    >>> s
    ['a', 7, 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6]
    >>> s.insert(10,8)
    >>> s
    ['a', 7, 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6, 8]
    >>> s
    ['a', 7, 'b', [1, 2], '3', '4', 5, 6]
    >>> s.remove('b')
    >>> s
    ['a', 7, [1, 2], '3', '4', 5, 6]
    >>> s[3:] =[]
    >>> s
    ['a', 7, [1, 2]]
    >>> s.reverse()
    >>> s
    [[1, 2], 7, 'a']
    >>> 
    

    思考题:2、3、5

    2. 阅读下面的Python语句,请问输出结果是什么?

    n = int(input('请输入图形的行数:'))
    
    for i in range(n,0,-1):
        print(" ".rjust(20-i),end=' ')
        for j in range(2*i-1):print(" * ",end=' ')
        print('\n')
    
    for i in range(1,n):
        print(" ".rjust(19-i),end=' ')
        for j in range(2*i+1):print(" * ",end=' ')
        print('\n')          
    

    运行一:

    请输入图形的行数:1
                         *  
    

    运行二:

    请输入图形的行数:2
                        *   *   *  
    
                         *  
    
                        *   *   *  
    

    运行三:

    请输入图形的行数:3
                       *   *   *   *   *  
    
                        *   *   *  
    
                         *  
    
                        *   *   *  
    
                       *   *   *   *   *  
    

    3. 阅读下面的Python语句,请问输出结果是什么?

    n = int(input('请输入上(或下)三角行数:'))
    
    for i in range(0,n):
        print(" ".rjust(19-i),end=' ')
        for j in range(2*i+1):print(" * ",end=' ')
        print('\n')
    
    for i in range(n-1,0,-1):
        print(" ".rjust(20-i),end=' ')
        for j in range(2*i-1):print(" * ",end=' ')
        print('\n')          
    

    运行:

    请输入上(或下)三角行数:4
                         *  
    
                        *   *   *  
    
                       *   *   *   *   *  
    
                      *   *   *   *   *   *   *  
    
                       *   *   *   *   *  
    
                        *   *   *  
    
                         *  
    

    5. 阅读下面的Python语句,请问输出结果是什么?

    先看这三句:

    >>> names1 = ['Amy','Bob','Charlie','Daling']
    >>> names2 = names1
    >>> names3 = names1[:]
    

    毫无疑问,此时names1,names2,names3的值都是[‘Amy’,‘Bob’,‘Charlie’,‘Daling’]
    但是

    >>> id(names1)
    2338529391368
    >>> id(names2)
    2338529391368
    >>> id(names3)
    2338529391560
    

    names1和names2指向同一个地址
    而names3指向另一个地址

    然后:

    >>> names2[0] = 'Alice'
    >>> names3[1] = 'Ben'
    >>> names1
    ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Daling']
    >>> names2
    ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Daling']
    >>> names3
    ['Amy', 'Ben', 'Charlie', 'Daling']
    

    最后:

    >>> sum = 0
    >>> for ls in(names1,names2,names3):
    	if ls[0] == 'Alice': sum+=1
    	if ls[1] == 'Ben':sum+=2
    
    	
    >>> print(sum)
    4
    

    上机实践:2~6

    2. 统计所输入字符串中单词的个数,单词之间用空格分隔

    s = input("请输入字符串:")
    
    num = 0
    for i in s:
        if((i >= 'a' and i <= 'z') or (i >= 'A' and i <= 'Z')):
            num += 1
    
    print("其中的单词总数:",num) 
    

    运行:

    请输入字符串:zgh666 ZGH6
    其中的单词总数: 6
    

    3. 编写程序,删除一个list里面重复元素

    方法一:利用set集合不重复的性质(但结果不能保证原来的顺序)

    l = [1,2,2,3,3,3,4,5,6,6,6]
    s = set(l)
    l = list(s)
    print(l)
    

    运行:

    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    

    方法二:既可以去除重复项,又可以保证原来的顺序

    def unique(items):
        items_existed = set()
        for item in items:
            if item not in items_existed:
                yield item
                items_existed.add(item)
    
    if __name__ == '__main__':
        a = [1, 8, 5, 1, 9, 2, 1, 10]
        a1 = unique(a)
        print(list(a1))
    
    

    运行结果:

    [1, 8, 5, 9, 2, 10]
    

    对代码的分析:

    • 可以看出,unique()函数返回的并不是items_existed,而是利用了yield

    在函数定义中,如果使用yield语句代替return返回一个值,则定义了一个生成器函数(generator)
    生成器函数是一个迭代器,是可迭代对象,支持迭代

    • a1 = unique(a) 这个函数返回的实际上是一个可迭代对象
      print(a1)得到的会是:<generator object unique at 0x0000016E23AF4F48>
    • 所以,要得到去掉重复后的列表的样子,需要将可迭代对象a1放在list()中
      运行:

    4. 编写程序,求列表[9,7,8,3,2,1,55,6]中的元素个数、最大值、最小值,以及元素之和、平均值。请思考有几种实现方法?

    内置函数:

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(len(s),max(s),min(s),sum(s),sum(s)/len(s)))
    

    直接访问元素列表(for i in s…):

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    sum = 0
    max = s[0]
    min = s[0]
    length = 0
    for i in s:
        sum += i
        length += 1
        if(i > max): max = i
        if(i < min): min = i
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(length,max,min,sum,sum/length))
    
    

    间接访问列表元素(for i in range(0,len(s))…):

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    sum = 0
    max = s[0]
    min = s[0]
    length = len(s)
    for i in range(0,length):
        sum += s[i]
        if(s[i] > max): max = s[i]
        if(s[i] < min): min = s[i]
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(length,max,min,sum,sum/length))
    
    

    正序访问(i=0;while i<len(s)…):

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    sum = 0
    max = s[0]
    min = s[0]
    length = len(s)
    
    i = 0
    while(i < length):
        sum += s[i]
        if(s[i] > max): max = s[i]
        if(s[i] < min): min = s[i]
        i += 1
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(length,max,min,sum,sum/length))
    
    

    反序访问(i=len(s)-1;while i>=0…):

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    sum = 0
    max = s[0]
    min = s[0]
    length = len(s)
    
    i = length-1
    while(i >= 0):
        sum += s[i]
        if(s[i] > max): max = s[i]
        if(s[i] < min): min = s[i]
        i -= 1
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(length,max,min,sum,sum/length))
    
    

    while True:…break

    s = [9,7,8,3,2,1,55,6]
    
    sum = 0
    max = s[0]
    min = s[0]
    length = len(s)
    
    i = 0
    while(True):
        if(i > length-1): break
        sum += s[i]
        if(s[i] > max): max = s[i]
        if(s[i] < min): min = s[i]
        i += 1
    
    print("元素个数:{0},最大值:{1},最小值:{2},和:{3},平均值:{4}".\
          format(length,max,min,sum,sum/length))
    

    运行:

    元素个数:8,最大值:55,最小值:1,和:91,平均值:11.375
    

    5. 编写程序,将列表[9,7,8,3,2,1,5,6]中的偶数变成它的平方,奇数保持不变

    l = [9,7,8,3,2,1,5,6]
    
    for i,value in enumerate(l):
        if(value % 2 == 0):l[i] = value**2
    
    print(l)
    

    运行:

    [9, 7, 64, 3, 4, 1, 5, 36]
    

    6. 编写程序,输入字符串,将其每个字符的ASCII码形成列表并输出

    s = input("请输入一个字符串:")
    l = list()
    for i in s:
        l.append(ord(i))
    
    print(l)
    

    运行:

    请输入一个字符串:zgh666
    [122, 103, 104, 54, 54, 54]
    

    案例研究:猜单词游戏

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103948234

    通过猜单词游戏的设计和实现,帮助读者了解使用Python系列数据类型和控制流程

    第六章 输入和输出


    几个例题

    一:运行时提示输入密码

    输入密码时,一般需要不明显,则可以使用模块getpass,以保证用户输入的密码在控制台中不回显

    import getpass
    
    username = input("user:")
    password = getpass.getpass("password:")
    if(username == 'zgh' and password == '666'):
        print('logined!')
    else:
        print('failed!')
    
    input()#为了看到输出结果。因为执行完毕后,控制台会立马关闭
    

    注意:上面这个代码,如果使用IDLE执行,会因为安全问题而执行失败

    但是,在控制台中执行就没问题,看输出结果(可以看到,输入的密码不会显示出来):

    user:zgh
    password:
    logined!
    

    二:重定向标准输出到一个文件的示例

    这种重定向由控制台完成,而与Python本身无关。

    格式:
    程序 > 输出文件

    其目的是将显示屏从标准输出中分离,并将输出文件与标准输出关联,即程序的执行结果将写入输出文件,而不是发送到显示屏中显示

    首先准备一个test.py文件(代码如下)

    import sys,random
    
    n = int(sys.argv[1])
    for i in range(n):
        print(random.randrange(0,100))
    

    然后在PowerShell中:python test.py 100 > scores.txt
    记住,切记,一定要注意:千万能省略python,这样写./test.py 100 > scores.txt会出现问题,生成的scores文件中会没有任何内容!!!(原因未知)

    然后在当前目录下,100个[0,100)范围内的的整数生成在scores.txt文件中了

    三:重定向文件到标准输入

    格式:
    程序 < 输入文件

    其目的是将控制台键盘从标准输入中分离,并将输入文件与标准输入关联,即程序从输入文件中读取输入数据,而不是从键盘中读取输入数据

    准备一个average.py文件(代码如下)

    import sys
    
    total =0.0
    count = 0
    for line in sys.stdin:
        count += 1
        total += float(line)
    
    avg = total/count
    print("average:",avg)
    

    然后问题总是不期而至,
    在PowerShell中:python average.py < scores.txt,会报错,PowerShell会提示你:“<”运算符是为将来使用而保留的
    很无奈,我只能使用cmd了,然后得出结果

    四:管道

    格式:
    程序1 | 程序2 | 程序3 | … | 程序4

    其目的是将程序1的标准输出连接到程序2的标准输入,
    将程序2的标准输出连接到程序3的标准输入,以此类推

    例如:
    打开cmd,输入python test.py 100 | average.py,其执行结果等同于上面两个例子中的命令

    使用管道更加简洁,且不用创建中间文件,从而消除了输入流和输出流可以处理的数据大小的限制,执行效率更高

    五:过滤器

    1. 使用操作系统实用程序more逐屏显示数据

    2. 使用操作系统实用程序sort排序输出数据

    more和sort都可以在一个语句中使用

    填空题:1、2

    print(value, ..., sep = ' ', end = '\n', file = sys.stdout, flush = False)

    1. sep(分隔符,默认为空格)
    2. end(换行符,即输入的末尾是个啥)
    3. file(写入到指定文件流,默认为控制台sys.stdout)
    4. flush(指定是否强制写入到流)

    1

    >>> print(1,2,3,4,5,sep='-',end='!')
    1-2-3-4-5!
    

    2

    >>> for i in range(10):
    	print(i,end=' ')
    
    	
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 
    

    例题及上机实践:2~5

    2. 尝试修改例6.2编写的命令行参数解析的程序,解析命令行参数所输入边长的值,计算并输出正方形的周长和面积

    argparse模块用于解析命名的命令行参数,生成帮助信息的Python标准模块

    例6.2:解析命令行参数所输入的长和宽的值,计算并输出长方形的面积

    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--length', default = 10, type = int, help = '长度')
    parser.add_argument('--width', default = 5, type = int, help = '宽度')
    
    args = parser.parse_args()
    area = args.length * args.width
    print('面积 = ', area)
    
    input()#加这一句是为了可以看到输出结果
    

    输出:面积 = 50

    如果在执行这个模块时,加入两个命令行参数

    输出:面积 = 36

    基本上看了上面这个例子后,就可以理解argparse的用法了

    本题代码:

    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--length', default = 10, type = int, help = '长度')
    
    args = parser.parse_args()
    area = args.length ** 2
    perimeter = 4 * args.length
    print('面积 = {0},周长 = {1}'.format(area,perimeter))
    
    input()#加这一句是为了可以看到输出结果
    
    

    在PowerShell中输入.\test.py
    不给命令行参数,输出是以默认值来计算的
    输出:面积 = 100,周长 = 40

    给命令行参数:.\test.py --length 1
    输出:面积 = 1,周长 = 4

    3. 尝试修改例6.8编写读取并输出文本文件的程序,由命令行第一个参数确认所需输出的文本文件名

    f = open(file, mode = 'r' , buffering = -1, encoding = None)

    1. file是要打开或创建的文件名,如果文件不在当前路径,需指出具体路径
    2. mode是打开文件的模式,模式有:
      ‘r’(只读)
      ‘w’(写入,写入前删除就内容)
      ‘x’(创建新文件,如果文件存在,则导致FileExistsError)
      ‘a’(追加)
      ‘b’(二进制文件)
      ‘t’(文本文件,默认值)
      ‘+’(更新,读写)
    3. buffering表示是否使用缓存(缓存为-1,表示使用系统默认的缓冲区大小)
    4. encoding是文件的编码

    例6.8:读取并输出文本文件

    import sys
    
    filename = sys.argv[0]#就读取本文件,骚的呀皮
    f = open(filename, 'r', encoding = 'utf-8')
    
    line_no = 0
    while True:
        line_no += 1
        line = f.readline()
        if line:
            print(line_no, ":", line)
        else:
            break
    f.close()       
    

    输出(代码输出的就是本python文件):

    1 : import sys
    
    2 : 
    
    3 : filename = sys.argv[0]#就读取本文件,骚的呀皮
    
    4 : f = open(filename, 'r', encoding = 'utf-8')
    
    5 : 
    
    6 : line_no = 0
    
    7 : while True:
    
    8 :     line_no += 1
    
    9 :     line = f.readline()
    
    10 :     if line:
    
    11 :         print(line_no, ":", line)
    
    12 :     else:
    
    13 :         break
    
    14 : f.close()
    
    15 :         
    
    

    本题代码:

    对例题代码进行些许修改就可以了,首先将上例中的第二个语句改为:filename = sys.argv[0],再考虑下面怎么进行

    准备一个用来测试的文件test.txt:

    对于这个文件要注意一点(你们很可能回出现这个问题!!!),win10默认创建的文本文件的字符编码是ANSI

    代码怎么写,有两种:

    1. 将test.txt文本文件的编码修改为utf-8,代码如上所说
      记事本方式打开test.txt文件,点击文件,点击另存为,看到下方的编码(修改为utf-8)
    2. test.txt就用默认的ANSI编码方式,再将上例代码的第三个语句修改为f = open(filename, 'r', encoding = 'ANSI')

    在PowerShell中输入:./test.py test.txt
    输出:

    1 : 大家好
    
    2 : 我是Zhangguohao666
    
    3 : 如果本文章对大家有帮助,请点赞支持一下
    
    4 : 还有:
    
    5 : 如果发现了什么问题,请在评论区指出,我会积极改进
    

    4. 尝试修改例6.9编写利用with语句读取并输出文本文件的程序,由命令行第一个参数确认所需输出的文本文件名

    为了简化操作,Python语言中与资源相关的对象可以实现上下文管理协议,可以使用with语句,确保释放资源。
    with open(file,mode) as f:

    例6.9:利用with语句读取并输出文本文件

    import sys
    
    filename = sys.argv[0]
    
    line_no = 0
    with open(filename, 'r', encoding = 'utf-8') as f:
        for line in f:
            line_no += 1
            print(line_no, ":", line)
    f.close()
    

    基本上,看这个例子,就可以上手with语句了

    本题代码:

    还是上一题准备的文本文件,
    代码一(文本文件的编码为默认的ANSI):

    import sys
    
    filename = sys.argv[1]
    
    line_no = 0
    with open(filename, 'r', encoding = 'ANSI') as f:
        for line in f:
            line_no += 1
            print(line_no, ":", line)
    f.close()
          
    

    代码二(将文本文件的编码修改为utf-8):

    import sys
    
    filename = sys.argv[1]
    
    line_no = 0
    with open(filename, 'r', encoding = 'utf-8') as f:
        for line in f:
            line_no += 1
            print(line_no, ":", line)
    f.close()
          
    
    

    本题的输出,我再不要脸的放一次吧:

    1 : 大家好
    
    2 : 我是Zhangguohao666
    
    3 : 如果本文章对大家有帮助,请点赞支持一下
    
    4 : 还有:
    
    5 : 如果发现了什么问题,请在评论区指出,我会积极改进
    

    5. 尝试修改例6.12编写标准输出流重定向的程序,从命令行第一个参数中获取n的值,然后将0-n,0-n的2倍值,2的0-n次幂的列表打印输出到out.log文件中

    例6.12:从命令行第一个参数中获取n的值,然后将0-n,2的0-n次幂的列表打印输出到out.log文件中

    1. 标准输入流文件对象:sys.stdin,
      默认值为sys.__stdin__
    2. 标准输出流文件对象:sys.stdout,
      默认值为sys.__stdout__
    3. 错误输出流文件对象(标准错误流文件对象):sys.stderr
      默认值为sys.__stderr__

    书中给的代码是这样的:

    import sys
    
    n = int(sys.argv[1])
    power = 1
    i = 0
    
    f = open('out.log', 'w')
    sys.stdout = f
    
    while i <= n:
        print(str(i), ' ', str(power))
        power = 2*power
        i += 1
    sys.stdout = sys.__stdout__
    

    如果使用的编辑器是PyCharm(现在大多数编辑器会帮你对代码进行优化和处理一些隐患),运行书中的这个代码没有问题。

    但是:
    若使用的编辑器是python自带的IDLE,运行这个代码有问题!

    第一:out.log文件会生成,但是没有东西
    (发现文件关闭不了(就是×不掉),
    确定是文件没关闭(f.close())的原因)

    第二:控制台没有输出’done’语句(估计是IDLE编辑器处理不了__stdout__这个值)

    经过研究后,发现(基于IDLE编辑器):
    如果在上面的代码中加入f.close()后,该输入的东西都成功输入进out.log文件了,
    但是,
    还有一个问题
    控制台依旧没有输出’done’语句
    经过一步步的断点调试(就是手动写print)
    发现sys.stdout = sys.__stdout__不会执行

    然后进行改动后,就可以了,代码如下:
    (既然__stdout__不好使,就使用中间变量)

    import sys
    
    n = int(sys.argv[1])
    power = 1
    i = 0
    
    output = sys.stdout
    f = open('out.log', 'w')
    sys.stdout = f
    
    while i <= n:
        print(str(i), ' ', str(power))
        power = 2*power
        i += 1
    
    f.close()
    sys.stdout = output
    print('done!')#这一句是用来检测上面的代码是否成功执行
    
    

    问题虽然解决,但是原因没有彻底弄清楚,求助。。。。。。

    本题代码:

    import sys
    
    n = int(sys.argv[1])
    power = 1
    i = 0
    
    output = sys.stdout
    f = open('out.log', 'w')
    sys.stdout = f
    
    while i <= n:
        print(str(i), ' ',  str(2*i),  ' ', str(power))
        power = 2*power
        i += 1
    
    f.close()
    sys.stdout = output
    print('done!')#这一句是用来检测上面的代码是否成功执行
    
    

    比如时输入的命令行参数是6
    输出:

    案例研究:21点扑克牌游戏

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103948545

    通过21点扑克牌游戏的设计和实现,了解使用Python数据类型、控制流程和输入输出

    第七章 错误和异常处理


    Python语言采用结构化的异常处理机制捕获和处理异常

    而我感觉,Python在这方面的知识点其实和Java的差不多

    几个例题

    一:程序的错误和异常处理

    1. 语法错误

    指源代码中的拼写错误,这些错误导致Python编译器无法把Python源代码转换为字节码,故也称之为编译错误

    1. 运行时错误

    在解释执行过程中产生的错误

    例如:

    • 程序中没有导入相关的模块,NameError
    • 程序中包括零除运算,ZeroDivisionError
    • 程序中试图打开不存在的文件,FileNotFoundError
    1. 逻辑错误

    程序可以执行(程序运行本身不报错),但执行结果不正确。
    对于逻辑错误,Python解释器无能为力,需要用户根据结果来调试判断

    大部分由程序错误而产生的错误和异常一般由Python虚拟机自动抛出。另外,在程序中如果判断某种错误情况,可以创建相应的异常类的对象,并通过raise语句抛出

    >>> a = -1
    >>> if(a < 0): raise ValueError("数值不能为负数")
    
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#9>", line 1, in <module>
        if(a < 0): raise ValueError("数值不能为负数")
    ValueError: 数值不能为负数
    >>> 
    

    在程序中的某个方法抛出异常后,Python虚拟机通过调用堆栈查找相应的异常捕获程序。如果找到匹配的异常捕获程序(即调用堆栈中的某函数使用try…except语句捕获处理),则执行相应的处理程序(try…except语句中匹配的except语句块)

    如果堆栈中没有匹配的异常捕获程序,则Python虚拟机捕获处理异常,在控制台打印出异常的错误信息和调用堆栈,并中止程序的执行

    二:try …except…else…finally

    try:
    	可能产生异常的语句
    except Exception1:
    	发生Exception1时执行的语句
    except (Exception2,Exception3):
    	发生Exception2或Exception3时执行的语句
    except Exception4 as e:
    	发生Exception4时执行的语句,Exception4的实例是e
    except:
    	捕获其他所有异常
    else:
    	无异常时执行的语句
    finally:
    	不管异常发生与否都保证执行的语句			
    

    except语句可以写多个,但是要注意一点:系统是自上而下匹配发生的异常,所以用户需要将带有最具体的(即派生类程度最高的)异常类的except写在前面

    三:创建自定义异常,处理应用程序中出现的负数参数的异常

    自定义异常类一般继承于Exception或其子类。自定义异常类的名称一般以Error或Exception为后缀

    >>> class NumberError(Exception):
        def __init__(self,data):
            Exception.__init__
            (self,data)
            self.data = data
        def __str__(self):
            return self.data + ':非法数值(<0)'
    
    >>> 
    >>> def total(data):
        total = 0
        for i in data:
            if i < 0: raise NumberError(str(i))
            total += 1
        return total
    
    >>> 
    >>> data1 = (44, 78, 90, 80, 55)
    >>> print("sum: ",total(data1))
    sum:  5
    >>> 
    >>> data2 = (44, 78, 90, 80, -1)
    >>> print("sum: ",total(data2))
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#24>", line 1, in <module>
        print("sum: ",total(data2))
      File "<pyshell#18>", line 4, in total
        if i < 0: raise NumberError(str(i))
    NumberError: -1:非法数值(<0>>> 
    

    四:断言处理

    用户在编写程序时,在调试阶段往往需要判断代码执行过程中变量的值等信息:

    1. 用户可以使用print()函数打印输出结果
    2. 也可以通过断点跟踪调试查看变量
    3. 但使用断言更加灵活

    assert语句和AssertionError

    断言的声明:

    • assert <布尔表达式>
      即:if __debug__: if not testexpression: raise AssertionError
    • assert <布尔表达式>,<字符串表达式>
      即:if __debug__: if not testexpression: raise AssertionError(data)
      字符串表达式(即data)是断言失败时输出的失败消息

    __debug__也是布尔值,Python解释器有两种:调试模式和优化模式

    • 调试模式:__debug__ == True
    • 优化模式:__debug__ == False

    在学习中,对于执行一个py模块(比如test.py)我们通常在cmd中这么输入python test.py,而这默认是调试模式。
    如果我们要使用优化模式来禁用断言来提高程序效率,我们可以加一个运行选项-O,在控制台中这么输入python -O test.py

    看一下断言的示例吧,理解一下用法:

    a =int(input("a: "))
    b =int(input("b: "))
    assert b != 0, '除数不能为零'
    c = a/b
    print("a/b = ", c)
    

    cmd出场:
    输入正确数值时:

    输入错误数值时:

    禁用断言,并且输入错误数值时:

    案例研究:使用调试器调试Python程序

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103948568

    了解使用Python调试器调试程序的方法

    第八章 函数和函数式编程


    一些知识点总结和几个例题

    Python中函数的分类:

    1. 内置函数
      在程序中可以直接使用
    2. 标准库函数
      Python语言安装程序同时会安装若干标准库,例如math、random等
    3. 第三方库函数
      Python社区提供了许多其它高质量的库,在下载、安装这些库后,通过import语句可以导入库
    4. 用户自定义函数
    • 函数名为有效的标识符(命名规则为全小写字母,可以使用下划线增加可阅读性,例如my_func()
    • 函数可以使用return返回值
      如果函数体中包含return语句,则返回值
      否则不返回,即返回值为空(None),无返回值的函数相当于其它编程语言中的过程

    调用函数之前程序必须先执行def语句,创建函数对象

    • 内置函数对象会自动创建
    • import导入模块时会执行模块中的def语句,创建模块中定义的函数
    • Python程序结构顺序通常为import语句>函数定义>全局代码

    一:产生副作用的函数,纯函数

    打印等腰三角形

    n = int(input("行数:"))
    
    def print_star(n):
        print((" * " * n).center(50))
    
    for i in range(1, 2*n, 2):
        print_star(i)
    

    输出:

    行数:5
                            *                         
                         *  *  *                      
                      *  *  *  *  *                   
                   *  *  *  *  *  *  *                
                *  *  *  *  *  *  *  *  *             
    

    上面代码中的print_star()是一个产生副作用的函数,其副作用是向标准输出写入若干星号

    • 副作用:例如读取键盘输入,产生输出,改变系统的状态等
    • 在一般情况下,产生副作用的函数相当于其它程序设计语言中的过程,可以省略return语句

    定义计算并返回第n阶调和数(1+1/2+1/3+…+1/n)的函数,输出前n个调和数

    def harmonic(n):
        total = 0.0
        for i in range(1, n+1):
            total += 1.0/i
        return total
    
    n = int(input("n:"))
    
    print("输出前n个调和数的值:")
    for i in range(1, n+1):
        print(harmonic(i))
    

    输出:

     n:8
    输出前n个调和数的值:
    1.0
    1.5
    1.8333333333333333
    2.083333333333333
    2.283333333333333
    2.4499999999999997
    2.5928571428571425
    2.7178571428571425         
    

    上面代码中的harmonic()是纯函数

    纯函数:给定同样的实际参数,其返回值唯一,且不会产生其它的可观察到的副作用

    注意:编写同时产生副作用和返回值的函数通常被认为是不良编程风格,但有一个例外,即读取函数。例如,input()函数既可以返回一个值,又可以产生副作用(从标准输入中读取并消耗一个字符串)

    二:传递不可变对象、可变对象的引用

    • 实际参数值默认按位置顺序依次传递给形式参数。如果参数个数不对,将会产生错误

    在调用函数时:

    1. 若传递的是不可变对象(例如:int、float、bool、str对象)的引用,则如果函数体中修改对象的值,其结果实际上是创建了一个新的对象
    i = 1
    
    def func(i,n):
        i += n
        return i
    
    print(i)#1
    func(i,10)
    print(i)#1
    

    执行函数func()后,i依旧为1,而不是11

    1. 若传递的是可变对象(例如:list对象)的引用,则在函数体中可以直接修改对象的值
    import random
    
    def shuffle(a):
        n = len(a)
        for i in range(n):
            r = random.randrange(i,n)
            a[i],a[r] = a[r],a[i]
    
    a = [1,2,3,4,5]
    print("初始:",a)
    shuffle(a)
    print("调用函数后:",a)
    

    输出:

    初始: [1, 2, 3, 4, 5]
    调用函数后: [1, 5, 4, 3, 2]
    

    三:可选参数,命名参数,可变参数,强制命名参数

    可选参数

    • 在声明函数时,如果希望函数的一些参数是可选的,可以在声明函数时为这些参数指定默认值
    >>> def babbles(words, times=1):
    	print(words * times)
    
    	
    >>> babbles('Hello')
    Hello
    >>> 
    >>> babbles("Hello", 2)
    HelloHello
    >>> 
    

    注意到一点:必须先声明没有默认值的形参,然后再声明有默认值的形参,否则报错。 这是因为在函数调用时默认是按位置传递实际参数的。

    怎么理解上面那句话呢?

    默认是按位置传递实际参数(如果有默认值的形参在左边,无默认值的形参在右,那么在调用函数时,你的实参该怎么传递呢?)

    命名参数

    • 位置参数:当函数调用时,实参默认按位置顺序传递形参
    • 命名参数(关键字参数):按名称指定传入的参数
      参数按名称意义明确
      传递的参数与顺序无关
      如果有多个可选参数,则可以选择指定某个参数值

    基于期中成绩和期末成绩,按照指定的权重计算总评成绩

    >>> def my_sum(mid_score, end_score, mid_rate = 0.4):
    	score = mid_score*mid_rate + end_score*(1-mid_rate)
    	print(format(score,'.2f'))
    
    	
    >>> my_sum(80,90)
    86.00
    >>> my_sum(mid_score = 80,end_score = 90)
    86.00
    >>> my_sum(end_score = 90,mid_score = 80)
    86.00
    >>> 
    

    可变参数

    • 在声明函数时,可以通过带星号的参数(例如:def func(* param))向函数传递可变数量的实参,调用函数时,从那一点后所有的参数被收集为一个元组
    • 在声明函数时,可以通过带双星号的参数(例如:def func(** param))向函数传递可变数量的实参,调用函数时,从那一点后所有的参数被收集为一个字典

    利用带星的参数计算各数字的累加和

    >>> def my_sum(a,b,*c):
        total = a+b
        for i in c:
            total += i
        return total
    
    >>> print(my_sum(1,2))
    3
    >>> print(my_sum(1,2,3,4,5,6))
    21
    

    利用带星和带双星的参数计算各数字的累加和

    >>> def my_sum(a,b,*c,**d):
        total = a+b
        for i in c:
            total += i
        for key in d:
            total += d[key]
        return total
    
    >>> print(my_sum(1,2))
    3
    >>> print(my_sum(1,2,3,4))
    10
    >>> print(my_sum(1,2,3,4,male=1,female=2))
    13
    

    强制命名参数

    • 在带星号的参数后面声明参数会导致强制命名参数(Keyword-only),然后在调用时必须显式使用命名参数传递值
    • 因为按位置传递的参数默认收集为一个元组,传递给前面带星号的可变参数
    >>> def my_sum(*, mid_score, end_score, mid_rate = 0.4):
        score = mid_score*mid_rate + end_score*(1-mid_rate)
        print(format(score,'.2f'))
    
    >>> my_sum(mid_score=80,end_score=90)
    86.00
    >>> my_sum(end_score=90,mid_score=80)
    86.00
    >>> my_sum(80,90)
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#47>", line 1, in <module>
        my_sum(80,90)
    TypeError: my_sum() takes 0 positional arguments but 2 were given
    >>> 
    

    四:全局语句global示例,非局部语句nonlocal示例,输出局部变量和全局变量

    • 在函数体中可以引用全局变量,但是要为定义在函数外的全局变量赋值,需要使用global语句
    pi = 2.1415926
    e = 2.7182818
    
    def my_func():
        global pi
        pi = 3.14
        print("global pi = ", pi)
        e = 2.718
        print("local e = ", e)
    
    print('module pi = ', pi)
    print('module e = ', e)
    my_func()
    print('module pi = ', pi)
    print('module e = ', e)
    

    输出:

    module pi =  2.1415926
    module e =  2.7182818
    global pi =  3.14
    local e =  2.718
    module pi =  3.14
    module e =  2.7182818
    
    • 在函数体中可以定义嵌套函数,在嵌套函数中如果要为定义在上级函数体的局部变量赋值,可以使用nonlocal
    def outer_func():
        tax_rate = 0.17
        print('outer function tax rate is ',tax_rate)
        def inner_func():
            nonlocal tax_rate
            tax_rate = 0.01
            print('inner function tax rate is ',tax_rate)
        inner_func()
        print('outer function tax rate is ',tax_rate)
    
    outer_func()
    

    输出:

    outer function tax rate is  0.17
    inner function tax rate is  0.01
    outer function tax rate is  0.01
    
    • 输出局部变量和全局变量
    1. 内置函数locals(),局部变量列表
    2. 内置函数globals(),全局变量列表

    五:获取和设置最大递归数

    在sys模块中,函数getrecursionlimit()setrecursionlimit()用于获取和设置最大递归次数

    >>> import sys
    >>> sys.getrecursionlimit()
    1000
    >>> sys.setrecursionlimit(666)
    >>> sys.getrecursionlimit()
    666
    >>> 
    

    六:三个有趣的内置函数:eval()、exec()、compile()

    eval

    • 对动态表达式进行求值,返回值
    • eval(expression, globals=None, locals=None)
      expression是动态表达式的字符串
      globals和locals是求值时使用的上下文环境的全局变量和局部变量,如果不指定,则使用当前运行上下文
    >>> x = 2
    >>> str_func = input("请输入表达式:")
    请输入表达式:x**2+2*x+1
    >>> eval(str_func)
    9
    >>> 
    

    exec

    • 可以执行动态表达式,不返回值
    • exec(str, globals=None, locals=None)
    >>> exec("for i in range(10): print(i, end=' ')")
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 
    >>> 
    

    compile

    • 编译代码为代码对象,可以提高效率
    • compile(source, filename, mode)
      source为代码语句的字符串;如果是多行语句,则每一行的结尾必须有换行符\n
      filename为包含代码的文件
      mode为编码方式,可以为'exec'(用于语句序列的执行),可以为'eval'(用于表达式求值),可以为'single'(用于单个交互语句)
    >>> co = compile("for i in range(10): print(i, end=' ')", '', 'exec')
    >>> exec(co)
    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 
    >>> 
    

    七:map(),filter()

    • map(f, iterable,…),将函数f应用于可迭代对象,返回结果为可迭代对象

    示例1:

    >>> def is_odd(x):
    	return x%2 == 1
    
    >>> list(map(is_odd,range(5)))
    [False, True, False, True, False]
    >>> 
    

    示例2:

    >>> list(map(abs,[1,-2,3,-4,5,-6]))
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> 
    

    示例3:

    >>> list(map(str,[1,2,3,4,5]))
    ['1', '2', '3', '4', '5']
    >>
    

    示例4:

    >>> def greater(x,y):
    	return x>y
    
    >>> list(map(greater,[1,5,7,3,9],[2,8,4,6,0]))
    [False, False, True, False, True]
    >>> 
    
    • filter(f, iterable),将函数f应用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素,返回结果为可迭代对象

    示例1(返回个位数的奇数):

    >>> def is_odd(x):
    	return x%2 == 1
    
    >>> list(filter(is_odd, range(10)))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    >>> 
    

    示例2(返回三位数的回文):

    >>> list(filter(is_palindrome, range(100, 1000)))
    [101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191, 202, 212, 222, 232, 242, 252, 262, 272, 282, 292, 303, 313, 323, 333, 343, 353, 363, 373, 383, 393, 404, 414, 424, 434, 444, 454, 464, 474, 484, 494, 505, 515, 525, 535, 545, 555, 565, 575, 585, 595, 606, 616, 626, 636, 646, 656, 666, 676, 686, 696, 707, 717, 727, 737, 747, 757, 767, 777, 787, 797, 808, 818, 828, 838, 848, 858, 868, 878, 888, 898, 909, 919, 929, 939, 949, 959, 969, 979, 989, 999]
    >>> 
    

    八:Lambda表达式和匿名函数

    匿名函数广泛应用于需要函数对象作为参数、函数比较简单并且只使用一次的场合

    格式:

    lambda arg1,arg2... : <expression>
    

    其中,arg1、arg2等为函数的参数,<expression>为函数的语句,其结果为函数的返回值

    示例1(计算两数之和):

    >>> f = lambda x,y : x+y
    >>> type(f)
    <class 'function'>
    >>> f(1,1)
    2
    >>> 
    

    示例2(返回奇数):

    >>> list(filter(lambda x:x%2==1, range(10)))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    >>> 
    

    示例3(返回非空元素):

    >>> list(filter(lambda s:s and s.strip(), ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
    ['A', 'B', 'C']
    >>> 
    

    补充:

    • strip()用来去除头尾字符、空白符(\n,\r,\t,’’,即换行、回车、制表、空格)
    • lstrip()用来去除开头字符、空白符
    • rstrip()用来去除结尾字符、空白符

    再补充一点:

    • \n到下一行的开头
    • \r回到这一行的开头

    示例4(返回大于0的元素):

    >>> list(filter(lambda x:x>0, [1,0,-2,8,5]))
    [1, 8, 5]
    >>> 
    

    示例5(返回元素的平方):

    >>> list(map(lambda x:x*x, range(10)))
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    >>> 
    

    九:operator模块和操作符函数

    Python内置操作符的函数接口,它定义了对应算术和比较等操作的函数,用于map()、filter()等需要传递函数对象作为参数的场合,可以直接使用而不需要使用函数定义或者Lambda表达式,使得代码更加简洁

    示例1(concat(x,y)对应于x+y):

    >>> import operator
    >>> a = 'hello'
    >>>> operator.concat(a, ' world')
    'hello world'
    

    实例2(operator.gt对应于操作符>):

    >>> import operator
    >>> list(map(operator.gt, [1,5,7,3,9],[2,8,4,6,0]))
    [False, False, True, False, True]
    >>> 
    

    十:functools.reduce(),偏函数functools.partial(),sorted()

    functools.reduce()

    functools.reduce(func, iterable[, iterable[, initializer]])

    • 使用指定的带两个参数的函数func对一个数据集合的所有数据进行下列操作:
    • 使用第一个和第二个数据作为参数用func()函数运算,得到的结果再与第三个数据作为参数用func()函数运算,依此类推,最后得到一个结果
    • 可选的initialzer为初始值

    示例:

    >>> import functools,operator
    >>> functools.reduce(operator.add, [1,2,3,4,5])
    15
    >>> functools.reduce(operator.add, [1,2,3,4,5], 10)
    25
    >>> functools.reduce(operator.add, range(1,101))
    5050
    >>> 
    >>> functools.reduce(operator.mul, range(1,11))
    3628800
    

    偏函数functools.partial()

    functools.partial(func, *arg, **keywords)

    • 通过把一个函数的部分参数设置为默认值的方式返回一个新的可调用(callable)的partial对象
    • 主要用于设置预先已知的参数,从而减少调用时传递参数的个数

    示例(2的n次方):

    >>> import functools,math
    >>> pow2 = functools.partial(math.pow, 2)
    >>> list(map(pow2, range(11)))
    [1.0, 2.0, 4.0, 8.0, 16.0, 32.0, 64.0, 128.0, 256.0, 512.0, 1024.0]
    >>> 
    

    十一:sorted()

    sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

    • iterable是待排序的可迭代对象
    • key是比较函数(默认为None,按自然顺序排序)
    • reverse用于指定是否逆序排序

    示例1(数值。默认自然排序):

    >>> sorted([1,6,4,-2,9])
    [-2, 1, 4, 6, 9]
    >>> sorted([1,6,4,-2,9], reverse=True)
    [9, 6, 4, 1, -2]
    >>> sorted([1,6,4,-2,9], key=abs)
    [1, -2, 4, 6, 9]
    

    示例2(字符串,默认按字符串字典序排序):

    >>> sorted(['Dod', 'cat', 'Rabbit'])
    ['Dod', 'Rabbit', 'cat']
    >>> sorted(['Dod', 'cat', 'Rabbit'], key=str.lower)
    ['cat', 'Dod', 'Rabbit']
    >>> sorted(['Dod', 'cat', 'Rabbit'], key=len)
    ['Dod', 'cat', 'Rabbit']
    

    示例3(元组,默认按元组的第一个元素排序):

    >>> sorted([('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Lisa', 88)])
    [('Adam', 92), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]
    >>> sorted([('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Lisa', 88)], key=lambda t:t[1])
    [('Bob', 75), ('Lisa', 88), ('Adam', 92)]
    

    十二:函数装饰器

    这玩意就很有意思了,很Java语言中的注解是很相像的

    示例1:

    import time,functools
    
    def timeit(func):
        def wrapper(*s):
            start = time.perf_counter()
            func(*s)
            end = time.perf_counter()
            print('运行时间:', end - start)
        return wrapper
    
    @timeit
    def my_sum(n):
        sum = 0
        for i in range(n): sum += i
        print(sum)
    
    if __name__ == '__main__':
        my_sum(10_0000)
    

    结果:

    4999950000
    运行时间: 0.013929100000000028
    

    怎么理解上面的代码呢?

    • 首先,timeit()返回的是wrapper,而不是执行(没有小括号)
    • @timeit相当于,在调用my_sum()的前一刻,会执行这么个语句:my_sum = timeit(my_sum)

    示例2:

    def makebold(fn):
        def wrapper(*s):
            return "<b>" + fn(*s) + "</b>"
        return wrapper
    
    def makeitalic(fn):
        def wrapper(*s):
            return "<i>" + fn(*s) + "</i>"
        return wrapper
    
    @makebold
    @makeitalic
    def htmltags(str1):
        return str1
    
    print(htmltags('Hello'))
    
    

    输出:

    <b><i>Hello</i></b>
    

    选择题:1~5

    1

    >>> print(type(lambda:None))
    <class 'function'>
    

    2

    >>> f = lambda x,y:x*y
    >>> f(12, 34)
    408
    

    3

    >>> f1 = lambda x:x*2
    >>> f2 = lambda x:x**2
    >>> print(f1(f2(2)))
    8
    

    4

    >>> def f1(p, **p2):
    	print(type(p2))
    
    	
    >>> f1(1, a=2)
    <class 'dict'>
    

    5

    >>> def f1(a,b,c):
    	print(a+b)
    
    	
    >>> nums = (1,2,3)
    >>> f1(*nums)
    3
    

    思考题:4~11

    4

    >>> d = lambda p:p*2
    >>> t = lambda p:p*3
    >>> x = 2
    >>> x = d(x)
    >>> x = t(x)
    >>> x = d(x)
    >>> print(x)
    24
    

    5

    >>> i = map(lambda x:x**2, (1,2,3))
    >>> for t in i:
    	print(t, end=' ')
    
    	
    1 4 9 
    

    6

    >>> def f1():
    	"simple function"
    	pass
    
    >>> print(f1.__doc__)
    simple function
    

    7

    >>> counter = 1
    >>> num = 0
    >>> def TestVariable():
    	global counter
    	for i in (1, 2, 3) : counter += 1
    	num = 10
    
    	
    >>> TestVariable()
    >>> print(counter, num)
    4 0
    

    8

    >>> def f(a,b):
    	if b==0 : print(a)
    	else : f(b, a%b)
    
    	
    >>> print(f(9,6))
    3
    None
    

    求最大公约数

    9

    >>> def aFunction():
    	"The quick brown fox"
    	return 1
    
    >>> print(aFunction.__doc__[4:9])
    quick
    

    10

    >>> def judge(param1, *param2):
    	print(type(param2))
    	print(param2)
    
    	
    >>> judge(1, 2, 3, 4, 5)
    <class 'tuple'>
    (2, 3, 4, 5)
    

    11

    >>> def judge(param1, **param2):
    	print(type(param2))
    	print(param2)
    
    	
    >>> judge(1, a=2, b=3, c=4, d=5)
    <class 'dict'>
    {'a': 2, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5}
    

    上机实践:2~5

    2. 编写程序,定义一个求阶乘的函数fact(n),并编写测试代码,要求输入整数n(n>=0)。请分别使用递归和非递归方式实现

    递归方式:

    def fact(n):
        if n == 0 :
            return 1
        return n*fact(n-1)
    
    n = int(input("请输入整数n(n>=0):"))
    print(str(n)+" ! =  " + str(fact(n)))
    
    

    非递归方式:

    def fact(n):
        t = 1
        for i in range(1,n+1):
            t *= i
        return t
    
    n = int(input("请输入整数n(n>=0):"))
    print(str(n)+" ! =  " + str(fact(n)))
    
    

    输出:

    请输入整数n(n>=0):5
    5 ! =  120
    

    3. 编写程序,定义一个求Fibonacci数列的函数fib(n),并编写测试代码,输出前20项(每项宽度5个字符位置,右对齐),每行输出10个。请分别使用递归和非递归方式实现

    递归方式:

    def fib(n):
        if (n == 1 or n == 2):
            return 1
        return fib(n-1)+fib(n-2)
    
    for i in range(1,21):
        print(str(fib(i)).rjust(5,' '),end = ' ')
        if i %10 == 0:
            print()
    

    非递归方式:

    def fib(n):
        if (n == 1 or n == 2):
            return 1
        n1 = n2 = 1
        for i  in range(3,n+1):
            n3 = n1+n2
            n1 = n2
            n2 = n3
        return n3
    
    for i in range(1,21):
        print(str(fib(i)).rjust(5,' '),end = ' ')
        if i %10 == 0:
            print()
    

    输出:

        1     1     2     3     5     8    13    21    34    55
       89   144   233   377   610   987  1597  2584  4181  6765
    

    4. 编写程序,利用可变参数定义一个求任意个数数值的最小值的函数min_n(a,b,*c),并编写测试代码。例如对于“print(min_n(8, 2))”以及“print(min_n(16, 1, 7, 4, 15))”的测试代码

    def min_n(a,b,*c):
        min_number = a if(a < b) else b
        for n in c:
            if n < min_number:
                min_number = n
        return min_number
    
    print(min_n(8, 2))
    print(min_n(16, 1, 7, 4, 15))
    

    输出:

    2
    1
    

    5. 编写程序,利用元组作为函数的返回值,求序列类型中的最大值、最小值和元素个数,并编写测试代码,假设测试代码数据分别为s1=[9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6]、s2=[“apple”, “pear”, “melon”, “kiwi”]和s3="TheQuickBrownFox"

    def func(n):
        return (max(n),min(n),len(n))
        
    s1=[9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6]
    s2=["apple", "pear", "melon", "kiwi"]
    s3="TheQuickBrownFox"
    
    for i in (s1,s2,s3):
        print("list = ", i)
        t = func(i)
        print("最大值 = {0},最小值 = {1},元素个数 = {2}".format(t[0], t[1], t[2]))
    

    输出:

    list =  [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6]
    最大值 = 55,最小值 = 1,元素个数 = 8
    list =  ['apple', 'pear', 'melon', 'kiwi']
    最大值 = pear,最小值 = apple,元素个数 = 4
    list =  TheQuickBrownFox
    最大值 = x,最小值 = B,元素个数 = 16
    

    案例研究:井字棋游戏

    https://blog.csdn.net/Zhangguohao666/article/details/103280740

    了解Python函数的定义和使用


    由于本文的内容太多了,导致了两个很不好的结果,
    一是:在网页中打开本篇博客的加载时间太长了,明显的卡顿很影响阅读体验;
    二是:本人在对本篇文章进行更新或者修改内容时,卡的要死。
    遂,
    将本文第八章后面的很多内容拆分到新的文章中,望大家理解


    第九章 面向对象的程序设计


    第十章 模块和客户端


    第十一章 算法与数据结构基础


    第十二章 图形用户界面


    我对图形用户界面基本无兴趣,无特殊情况,基本不打算碰这方面内容

    案例研究:简易图形用户界面计算器

    第十三章 图形绘制


    与上一章相同,我对于图形绘制的兴趣也基本没有,尝试做了2-7题,就完全没兴趣做下去了

    图形绘制模块:tkinter

    2. 参考例13.2利用Canvas组件创建绘制矩形的程序,尝试改变矩形边框颜色以及填充颜色

    from tkinter import *
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = 130, height = 70)
    c.pack()
    
    c.create_rectangle(10, 10, 60, 60, fill = 'red')
    c.create_rectangle(70, 10, 120, 60, fill = 'green', outline = 'blue', width = 5)
    
    

    创建画布对象:

    • root = Tk()
      创建一个Tk根窗口组件root
    • c = Canvas(root, bg = 'white', width = 130, height = 70)
      创建大小为200 * 100、背景颜色为白色的画布
    • c.pack()
      调用组件pack()方法,调整其显示位置和大小

    绘制矩形:

    c.create_rectangle(x0, y0, x1, y1, option, ...)
    
    • (x0,y0)是左上角的坐标
    • (x1,y1)是右下角的坐标
    • c.create_rectangle(70, 10, 120, 60, fill = 'green', outline = 'blue', width = 5)
      用蓝色边框、绿色填充矩形,边框宽度为5

    3. 参考例13.3利用Canvas组件创建绘制椭圆的程序,尝试修改椭圆边框样式、边框颜色以及填充颜色

    from tkinter import *
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = 280, height = 70)
    c.pack()
    
    c.create_oval(10, 10, 60, 60, fill = 'green')
    c.create_oval(70, 10, 120, 60, fill = 'green', outline = 'red', width = 5)
    c.create_oval(130, 25, 180, 45, dash = (10,))
    c.create_oval(190, 10, 270, 50, dash = (1,), width = 2)
    
    

    绘制椭圆

    c.create_oval(x0, y0, x1, y1, option, ...)
    
    • (x0,y0)是左上角的坐标
    • (x1,y1)是右下角的坐标
    • c.create_oval(70, 10, 120, 60, fill = 'green', outline = 'red', width = 5)
      绿色填充、红色边框,宽度为5
    • c.create_oval(130, 25, 180, 45, dash = (10,))
      虚线椭圆

    4. 参考例13.4利用Canvas组件创建绘制圆弧的程序,尝试修改圆弧样式、边框颜色以及填充颜色

    from tkinter import *
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = 250, height = 70)
    c.pack()
    
    c.create_arc(10, 10, 60, 60, style = ARC)
    c.create_arc(70, 10, 120, 60, style = CHORD)
    c.create_arc(130, 10, 180, 60, style = PIESLICE)
    for i in range(0, 360, 60):
        c.create_arc(190, 10, 240, 60, fill = 'green', outline = 'red', start = i, extent = 30)
    
    

    绘制圆弧:

    c.create_arc(x0, y0, x1, y1, option, ...)
    
    • (x0,y0)是左上角的坐标
    • (x1,y1)是右下角的坐标
    • 选项start(开始角度,默认为0)和extend(圆弧角度,从start开始逆时针旋转,默认为90度)决定圆弧的角度范围
    • 选项start用于设置圆弧的样式

    5. 参考例13.5利用Canvas组件创建绘制线条的程序,尝试修改线条样式和颜色

    from tkinter import *
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = 250, height = 70)
    c.pack()
    
    c.create_line(10, 10, 60, 60, arrow = BOTH, arrowshape = (3, 4, 5))
    c.create_line(70, 10, 95, 10, 120, 60, fill = 'red')
    c.create_line(130, 10, 180, 10, 130, 60, 180, 60, fill = 'green', width = 10, arrow = BOTH, joinstyle = MITER)
    c.create_line(190, 10, 240, 10, 190, 60, 240, 60, width = 10)
    
    

    绘制线条:

    c.create_line(x0, y0, x1, y1, ..., xn, yn, option, ...)
    
    • (x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn)是线条上各个点的坐标

    6. 参考例13.6利用Canvas组件创建绘制多边形的程序,尝试修改多边形的形状、线条样式和填充颜色

    from tkinter import *
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = 250, height = 70)
    c.pack()
    
    c.create_polygon(35, 10, 10, 60, 60, 60, fill = 'red', outline = 'green')
    c.create_polygon(70, 10, 120, 10, 120, 60, fill = 'white', outline = 'blue')
    c.create_polygon(130, 10, 180, 10, 180, 60, 130, 60, outline = 'blue')
    c.create_polygon(190, 10, 240, 10, 190, 60, 240, 60, fill = 'white', outline = 'black')
    
    

    绘制多边形:

    c.create_polygon(x0, y0, x1, y1, ..., option, ...)
    
    • (x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn)是多边形上各个顶点的坐标

    7. 参考例13.7利用Canvas组件创建绘制字符串和图形的程序,绘制y = cos(x) 的图形

    绘制字符串:

    c.create_text(x, y, option, ...)
    
    • (x,y)是字符串放置的中心位置

    y = sin(x)

    from tkinter import *
    import math
    
    WIDTH, HEIGHT = 510, 210
    ORIGIN_X, ORIGIN_Y = 2, HEIGHT/2 #原点
    
    SCALE_X, SCALE_Y = 40, 100 #x轴、y轴缩放倍数
    ox, oy = 0, 0
    x, y = 0, 0
    arc = 0 #弧度
    END_ARC = 360 * 2 #函数图形画两个周期
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = WIDTH, height = HEIGHT)
    c.pack()
    
    c.create_text(200, 20, text = 'y = sin(x)')
    c.create_line(0, ORIGIN_Y, WIDTH, ORIGIN_Y) 
    c.create_line(ORIGIN_X, 0, ORIGIN_X, HEIGHT) #绘制x轴,y轴
    for i in range(0, END_ARC+1, 10):
        arc = math.pi * i / 180
        x = ORIGIN_X + arc * SCALE_X
        y = ORIGIN_Y - math.sin(arc) * SCALE_Y
        c.create_line(ox, oy, x, y)
        ox, oy = x, y
    

    y = cos(x)

    from tkinter import *
    import math
    
    WIDTH, HEIGHT = 510, 210
    ORIGIN_X, ORIGIN_Y = 2, HEIGHT/2 #原点 
    
    SCALE_X, SCALE_Y = 40, 100 #x轴、y轴缩放倍数
    ox, oy = 0, 0
    x, y = 0, 0
    arc = 0 #弧度
    END_ARC = 360 * 2 #函数图形画两个周期
    
    root = Tk()
    c = Canvas(root, bg = 'white', width = WIDTH, height = HEIGHT)
    c.pack()
    
    c.create_text(200, 20, text = 'y = cos(x)')
    c.create_line(0, ORIGIN_Y, WIDTH, ORIGIN_Y) 
    c.create_line(ORIGIN_X, 0, ORIGIN_X, HEIGHT) 
    for i in range(0, END_ARC+1, 10):
        arc = math.pi * i / 180 
        x = ORIGIN_X + arc * SCALE_X
        y = ORIGIN_Y - math.cos(arc) * SCALE_Y
        c.create_line(ox, oy, x, y)
        ox, oy = x, y
    
    
    

    图形绘制模块:turtle


    后面章节内容:未完待续…

    第十四章 数值日期和时间处理


    第十五章 字符串和文本处理


    第十六章 文件和数据交换


    第十七章 数据访问


    第十八章 网络编程和通信


    第十九章 并行计算:进程、线程和协程


    第二十章 系统管理

    展开全文
  • 消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-01 11:11:21
    但是RabbitMQ一点缺陷,就是他自身是基于erlang语言开发的,所以导致较为难以分析里面的源码,较难进行深层次的源码定制和改造,毕竟需要较为扎实的erlang语言功底才可以。 然后可以聊聊RocketMQ,是阿里开源...

    Java面试总结(2021优化版)已发布在个人微信公众号【技术人成长之路】,优化版首先修正了读者反馈的部分答案存在的错误,同时根据最新面试总结,删除了低频问题,添加了一些常见面试题,对文章进行了精简优化,欢迎大家关注!😊😊

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    Java面试总结汇总,整理了包括Java基础知识,集合容器,并发编程,JVM,常用开源框架Spring,MyBatis,数据库,中间件等,包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。文章持续更新中…

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    1Java基础知识面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390612
    2Java集合容器面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588551
    3Java异常面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390689
    4并发编程面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104863992
    5JVM面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390752
    6Spring面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397516
    7Spring MVC面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397427
    8Spring Boot面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397299
    9Spring Cloud面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397367
    10MyBatis面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/101292950
    11Redis面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/103522351
    12MySQL数据库面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104778621
    13消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588612
    14Dubbo面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390006
    15Linux面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104588679
    16Tomcat面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397665
    17ZooKeeper面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104397719
    18Netty面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104391081
    19架构设计&分布式&数据结构与算法面试题(2020最新版)https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/105870730

    为什么使用MQ?MQ的优点

    简答

    • 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式,提高了系统吞吐量。
    • 应用解耦 - 系统间通过消息通信,不用关心其他系统的处理。
    • 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量;可以缓解短时间内的高并发请求。
    • 日志处理 - 解决大量日志传输。
    • 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制,因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。

    详答

    主要是:解耦、异步、削峰。

    解耦:A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。

    就是一个系统或者一个模块,调用了多个系统或者模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用 MQ 给它异步化解耦。

    异步:A 系统接收一个请求,需要在自己本地写库,还需要在 BCD 三个系统写库,自己本地写库要 3ms,BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms,接近 1s,用户感觉搞个什么东西,慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms。

    削峰:减少高峰时期对服务器压力。

    消息队列有什么优缺点?RabbitMQ有什么优缺点?

    优点上面已经说了,就是在特殊场景下有其对应的好处解耦异步削峰

    缺点有以下几个:

    系统可用性降低

    本来系统运行好好的,现在你非要加入个消息队列进去,那消息队列挂了,你的系统不是呵呵了。因此,系统可用性会降低;

    系统复杂度提高

    加入了消息队列,要多考虑很多方面的问题,比如:一致性问题、如何保证消息不被重复消费、如何保证消息可靠性传输等。因此,需要考虑的东西更多,复杂性增大。

    一致性问题

    A 系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。

    所以消息队列实际是一种非常复杂的架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。但是关键时刻,用,还是得用的。

    你们公司生产环境用的是什么消息中间件?

    这个首先你可以说下你们公司选用的是什么消息中间件,比如用的是RabbitMQ,然后可以初步给一些你对不同MQ中间件技术的选型分析。

    举个例子:比如说ActiveMQ是老牌的消息中间件,国内很多公司过去运用的还是非常广泛的,功能很强大。

    但是问题在于没法确认ActiveMQ可以支撑互联网公司的高并发、高负载以及高吞吐的复杂场景,在国内互联网公司落地较少。而且使用较多的是一些传统企业,用ActiveMQ做异步调用和系统解耦。

    然后你可以说说RabbitMQ,他的好处在于可以支撑高并发、高吞吐、性能很高,同时有非常完善便捷的后台管理界面可以使用。

    另外,他还支持集群化、高可用部署架构、消息高可靠支持,功能较为完善。

    而且经过调研,国内各大互联网公司落地大规模RabbitMQ集群支撑自身业务的case较多,国内各种中小型互联网公司使用RabbitMQ的实践也比较多。

    除此之外,RabbitMQ的开源社区很活跃,较高频率的迭代版本,来修复发现的bug以及进行各种优化,因此综合考虑过后,公司采取了RabbitMQ。

    但是RabbitMQ也有一点缺陷,就是他自身是基于erlang语言开发的,所以导致较为难以分析里面的源码,也较难进行深层次的源码定制和改造,毕竟需要较为扎实的erlang语言功底才可以。

    然后可以聊聊RocketMQ,是阿里开源的,经过阿里的生产环境的超高并发、高吞吐的考验,性能卓越,同时还支持分布式事务等特殊场景。

    而且RocketMQ是基于Java语言开发的,适合深入阅读源码,有需要可以站在源码层面解决线上生产问题,包括源码的二次开发和改造。

    另外就是Kafka。Kafka提供的消息中间件的功能明显较少一些,相对上述几款MQ中间件要少很多。

    但是Kafka的优势在于专为超高吞吐量的实时日志采集、实时数据同步、实时数据计算等场景来设计。

    因此Kafka在大数据领域中配合实时计算技术(比如Spark Streaming、Storm、Flink)使用的较多。但是在传统的MQ中间件使用场景中较少采用。

    Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点?

    ActiveMQRabbitMQRocketMQKafkaZeroMQ
    单机吞吐量比RabbitMQ低2.6w/s(消息做持久化)11.6w/s17.3w/s29w/s
    开发语言JavaErlangJavaScala/JavaC
    主要维护者ApacheMozilla/SpringAlibabaApacheiMatix,创始人已去世
    成熟度成熟成熟开源版本不够成熟比较成熟只有C、PHP等版本成熟
    订阅形式点对点(p2p)、广播(发布-订阅)提供了4种:direct, topic ,Headers和fanout。fanout就是广播模式基于topic/messageTag以及按照消息类型、属性进行正则匹配的发布订阅模式基于topic以及按照topic进行正则匹配的发布订阅模式点对点(p2p)
    持久化支持少量堆积支持少量堆积支持大量堆积支持大量堆积不支持
    顺序消息不支持不支持支持支持不支持
    性能稳定性一般较差很好
    集群方式支持简单集群模式,比如’主-备’,对高级集群模式支持不好。支持简单集群,'复制’模式,对高级集群模式支持不好。常用 多对’Master-Slave’ 模式,开源版本需手动切换Slave变成Master天然的‘Leader-Slave’无状态集群,每台服务器既是Master也是Slave不支持
    管理界面一般较好一般

    综上,各种对比之后,有如下建议:

    一般的业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;

    后来大家开始用 RabbitMQ,但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;

    不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ,确实很不错,毕竟是阿里出品,但社区可能有突然黄掉的风险(目前 RocketMQ 已捐给 Apache,但 GitHub 上的活跃度其实不算高)对自己公司技术实力有绝对自信的,推荐用 RocketMQ,否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧,人家有活跃的开源社区,绝对不会黄。

    所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 RocketMQ 是很好的选择。

    如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。

    MQ 有哪些常见问题?如何解决这些问题?

    MQ 的常见问题有:

    1. 消息的顺序问题
    2. 消息的重复问题

    消息的顺序问题

    消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费。

    假如生产者产生了 2 条消息:M1、M2,假定 M1 发送到 S1,M2 发送到 S2,如果要保证 M1 先于 M2 被消费,怎么做?

    img

    解决方案:

    (1)保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系

    img

    缺陷:

    • 并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够)
    • 更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会导致整个处理流程阻塞,我们不得不花费更多的精力来解决阻塞的问题。 (2)通过合理的设计或者将问题分解来规避。
    • 不关注乱序的应用实际大量存在
    • 队列无序并不意味着消息无序 所以从业务层面来保证消息的顺序而不仅仅是依赖于消息系统,是一种更合理的方式。

    消息的重复问题

    造成消息重复的根本原因是:网络不可达。

    所以解决这个问题的办法就是绕过这个问题。那么问题就变成了:如果消费端收到两条一样的消息,应该怎样处理?

    消费端处理消息的业务逻辑保持幂等性。只要保持幂等性,不管来多少条重复消息,最后处理的结果都一样。保证每条消息都有唯一编号且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。利用一张日志表来记录已经处理成功的消息的 ID,如果新到的消息 ID 已经在日志表中,那么就不再处理这条消息。

    什么是RabbitMQ?

    RabbitMQ是一款开源的,Erlang编写的,基于AMQP协议的消息中间件

    rabbitmq 的使用场景

    (1)服务间异步通信

    (2)顺序消费

    (3)定时任务

    (4)请求削峰

    RabbitMQ基本概念

    • Broker: 简单来说就是消息队列服务器实体
    • Exchange: 消息交换机,它指定消息按什么规则,路由到哪个队列
    • Queue: 消息队列载体,每个消息都会被投入到一个或多个队列
    • Binding: 绑定,它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来
    • Routing Key: 路由关键字,exchange根据这个关键字进行消息投递
    • VHost: vhost 可以理解为虚拟 broker ,即 mini-RabbitMQ server。其内部均含有独立的 queue、exchange 和 binding 等,但最最重要的是,其拥有独立的权限系统,可以做到 vhost 范围的用户控制。当然,从 RabbitMQ 的全局角度,vhost 可以作为不同权限隔离的手段(一个典型的例子就是不同的应用可以跑在不同的 vhost 中)。
    • Producer: 消息生产者,就是投递消息的程序
    • Consumer: 消息消费者,就是接受消息的程序
    • Channel: 消息通道,在客户端的每个连接里,可建立多个channel,每个channel代表一个会话任务

    由Exchange、Queue、RoutingKey三个才能决定一个从Exchange到Queue的唯一的线路。

    RabbitMQ的工作模式

    一.simple模式(即最简单的收发模式)

    img

    1.消息产生消息,将消息放入队列

    2.消息的消费者(consumer) 监听 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失,这里可以设置成手动的ack,但如果设置成手动ack,处理完后要及时发送ack消息给队列,否则会造成内存溢出)。

    二.work工作模式(资源的竞争)

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    1.消息产生者将消息放入队列消费者可以有多个,消费者1,消费者2同时监听同一个队列,消息被消费。C1 C2共同争抢当前的消息队列内容,谁先拿到谁负责消费消息(隐患:高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize) 保证一条消息只能被一个消费者使用)。

    三.publish/subscribe发布订阅(共享资源)

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    1、每个消费者监听自己的队列;

    2、生产者将消息发给broker,由交换机将消息转发到绑定此交换机的每个队列,每个绑定交换机的队列都将接收到消息。

    四.routing路由模式

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    1.消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;

    2.根据业务功能定义路由字符串

    3.从系统的代码逻辑中获取对应的功能字符串,将消息任务扔到对应的队列中。

    4.业务场景:error 通知;EXCEPTION;错误通知的功能;传统意义的错误通知;客户通知;利用key路由,可以将程序中的错误封装成消息传入到消息队列中,开发者可以自定义消费者,实时接收错误;

    五.topic 主题模式(路由模式的一种)

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    1.星号井号代表通配符

    2.星号代表多个单词,井号代表一个单词

    3.路由功能添加模糊匹配

    4.消息产生者产生消息,把消息交给交换机

    5.交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

    (在我的理解看来就是routing查询的一种模糊匹配,就类似sql的模糊查询方式)

    如何保证RabbitMQ消息的顺序性?

    拆分多个 queue,每个 queue 一个 consumer,就是多一些 queue 而已,确实是麻烦点;或者就一个 queue 但是对应一个 consumer,然后这个 consumer 内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的 worker 来处理。

    消息如何分发?

    若该队列至少有一个消费者订阅,消息将以循环(round-robin)的方式发送给消费者。每条消息只会分发给一个订阅的消费者(前提是消费者能够正常处理消息并进行确认)。通过路由可实现多消费的功能

    消息怎么路由?

    消息提供方->路由->一至多个队列消息发布到交换器时,消息将拥有一个路由键(routing key),在消息创建时设定。通过队列路由键,可以把队列绑定到交换器上。消息到达交换器后,RabbitMQ 会将消息的路由键与队列的路由键进行匹配(针对不同的交换器有不同的路由规则);

    常用的交换器主要分为一下三种:

    fanout:如果交换器收到消息,将会广播到所有绑定的队列上

    direct:如果路由键完全匹配,消息就被投递到相应的队列

    topic:可以使来自不同源头的消息能够到达同一个队列。 使用 topic 交换器时,可以使用通配符

    消息基于什么传输?

    由于 TCP 连接的创建和销毁开销较大,且并发数受系统资源限制,会造成性能瓶颈。RabbitMQ 使用信道的方式来传输数据。信道是建立在真实的 TCP 连接内的虚拟连接,且每条 TCP 连接上的信道数量没有限制。

    如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费时的幂等性?

    先说为什么会重复消费:正常情况下,消费者在消费消息的时候,消费完毕后,会发送一个确认消息给消息队列,消息队列就知道该消息被消费了,就会将该消息从消息队列中删除;

    但是因为网络传输等等故障,确认信息没有传送到消息队列,导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了,再次将消息分发给其他的消费者。

    针对以上问题,一个解决思路是:保证消息的唯一性,就算是多次传输,不要让消息的多次消费带来影响;保证消息等幂性;

    比如:在写入消息队列的数据做唯一标示,消费消息时,根据唯一标识判断是否消费过;

    假设你有个系统,消费一条消息就往数据库里插入一条数据,要是你一个消息重复两次,你不就插入了两条,这数据不就错了?但是你要是消费到第二次的时候,自己判断一下是否已经消费过了,若是就直接扔了,这样不就保留了一条数据,从而保证了数据的正确性。

    如何确保消息正确地发送至 RabbitMQ? 如何确保消息接收方消费了消息?

    发送方确认模式

    将信道设置成 confirm 模式(发送方确认模式),则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一的 ID。

    一旦消息被投递到目的队列后,或者消息被写入磁盘后(可持久化的消息),信道会发送一个确认给生产者(包含消息唯一 ID)。

    如果 RabbitMQ 发生内部错误从而导致消息丢失,会发送一条 nack(notacknowledged,未确认)消息。

    发送方确认模式是异步的,生产者应用程序在等待确认的同时,可以继续发送消息。当确认消息到达生产者应用程序,生产者应用程序的回调方法就会被触发来处理确认消息。

    接收方确认机制

    消费者接收每一条消息后都必须进行确认(消息接收和消息确认是两个不同操作)。只有消费者确认了消息,RabbitMQ 才能安全地把消息从队列中删除。

    这里并没有用到超时机制,RabbitMQ 仅通过 Consumer 的连接中断来确认是否需要重新发送消息。也就是说,只要连接不中断,RabbitMQ 给了 Consumer 足够长的时间来处理消息。保证数据的最终一致性;

    下面罗列几种特殊情况

    • 如果消费者接收到消息,在确认之前断开了连接或取消订阅,RabbitMQ 会认为消息没有被分发,然后重新分发给下一个订阅的消费者。(可能存在消息重复消费的隐患,需要去重)
    • 如果消费者接收到消息却没有确认消息,连接也未断开,则 RabbitMQ 认为该消费者繁忙,将不会给该消费者分发更多的消息。

    如何保证RabbitMQ消息的可靠传输?

    消息不可靠的情况可能是消息丢失,劫持等原因;

    丢失又分为:生产者丢失消息、消息列表丢失消息、消费者丢失消息;

    生产者丢失消息:从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息;

    transaction机制就是说:发送消息前,开启事务(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事务就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事务(channel.txCommit())。然而,这种方式有个缺点:吞吐量下降;

    confirm模式用的居多:一旦channel进入confirm模式,所有在该信道上发布的消息都将会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后;

    rabbitMQ就会发送一个ACK给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了;

    如果rabbitMQ没能处理该消息,则会发送一个Nack消息给你,你可以进行重试操作。

    消息队列丢数据:消息持久化。

    处理消息队列丢数据的情况,一般是开启持久化磁盘的配置。

    这个持久化配置可以和confirm机制配合使用,你可以在消息持久化磁盘后,再给生产者发送一个Ack信号。

    这样,如果消息持久化磁盘之前,rabbitMQ阵亡了,那么生产者收不到Ack信号,生产者会自动重发。

    那么如何持久化呢?

    这里顺便说一下吧,其实也很容易,就下面两步

    1. 将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列
    2. 发送消息的时候将deliveryMode=2

    这样设置以后,即使rabbitMQ挂了,重启后也能恢复数据

    消费者丢失消息:消费者丢数据一般是因为采用了自动确认消息模式,改为手动确认消息即可!

    消费者在收到消息之后,处理消息之前,会自动回复RabbitMQ已收到消息;

    如果这时处理消息失败,就会丢失该消息;

    解决方案:处理消息成功后,手动回复确认消息。

    为什么不应该对所有的 message 都使用持久化机制?

    首先,必然导致性能的下降,因为写磁盘比写 RAM 慢的多,message 的吞吐量可能有 10 倍的差距。

    其次,message 的持久化机制用在 RabbitMQ 的内置 cluster 方案时会出现“坑爹”问题。矛盾点在于,若 message 设置了 persistent 属性,但 queue 未设置 durable 属性,那么当该 queue 的 owner node 出现异常后,在未重建该 queue 前,发往该 queue 的 message 将被 blackholed ;若 message 设置了 persistent 属性,同时 queue 也设置了 durable 属性,那么当 queue 的 owner node 异常且无法重启的情况下,则该 queue 无法在其他 node 上重建,只能等待其 owner node 重启后,才能恢复该 queue 的使用,而在这段时间内发送给该 queue 的 message 将被 blackholed 。

    所以,是否要对 message 进行持久化,需要综合考虑性能需要,以及可能遇到的问题。若想达到 100,000 条/秒以上的消息吞吐量(单 RabbitMQ 服务器),则要么使用其他的方式来确保 message 的可靠 delivery ,要么使用非常快速的存储系统以支持全持久化(例如使用 SSD)。另外一种处理原则是:仅对关键消息作持久化处理(根据业务重要程度),且应该保证关键消息的量不会导致性能瓶颈。

    如何保证高可用的?RabbitMQ 的集群

    RabbitMQ 是比较有代表性的,因为是基于主从(非分布式)做高可用性的,我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。RabbitMQ 有三种模式:单机模式、普通集群模式、镜像集群模式。

    单机模式,就是 Demo 级别的,一般就是你本地启动了玩玩儿的?,没人生产用单机模式

    普通集群模式,意思就是在多台机器上启动多个 RabbitMQ 实例,每个机器启动一个。你创建的 queue,只会放在一个 RabbitMQ 实例上,但是每个实例都同步 queue 的元数据(元数据可以认为是 queue 的一些配置信息,通过元数据,可以找到 queue 所在实例)。你消费的时候,实际上如果连接到了另外一个实例,那么那个实例会从 queue 所在实例上拉取数据过来。这方案主要是提高吞吐量的,就是说让集群中多个节点来服务某个 queue 的读写操作。

    镜像集群模式:这种模式,才是所谓的 RabbitMQ 的高可用模式。跟普通集群模式不一样的是,在镜像集群模式下,你创建的 queue,无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上,就是说,每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像,包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到 queue 的时候,都会自动把消息同步到多个实例的 queue 上。RabbitMQ 有很好的管理控制台,就是在后台新增一个策略,这个策略是镜像集群模式的策略,指定的时候是可以要求数据同步到所有节点的,也可以要求同步到指定数量的节点,再次创建 queue 的时候,应用这个策略,就会自动将数据同步到其他的节点上去了。这样的话,好处在于,你任何一个机器宕机了,没事儿,其它机器(节点)还包含了这个 queue 的完整数据,别的 consumer 都可以到其它节点上去消费数据。坏处在于,第一,这个性能开销也太大了吧,消息需要同步到所有机器上,导致网络带宽压力和消耗很重!RabbitMQ 一个 queue 的数据都是放在一个节点里的,镜像集群下,也是每个节点都放这个 queue 的完整数据。

    如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?

    消息积压处理办法:临时紧急扩容:

    先修复 consumer 的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有 cnosumer 都停掉。
    新建一个 topic,partition 是原来的 10 倍,临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。
    然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序,这个程序部署上去消费积压的数据,消费之后不做耗时的处理,直接均匀轮询写入临时建立好的 10 倍数量的 queue。
    接着临时征用 10 倍的机器来部署 consumer,每一批 consumer 消费一个临时 queue 的数据。这种做法相当于是临时将 queue 资源和 consumer 资源扩大 10 倍,以正常的 10 倍速度来消费数据。
    等快速消费完积压数据之后,得恢复原先部署的架构,重新用原先的 consumer 机器来消费消息。
    MQ中消息失效:假设你用的是 RabbitMQ,RabbtiMQ 是可以设置过期时间的,也就是 TTL。如果消息在 queue 中积压超过一定的时间就会被 RabbitMQ 给清理掉,这个数据就没了。那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在 mq 里,而是大量的数据会直接搞丢。我们可以采取一个方案,就是批量重导,这个我们之前线上也有类似的场景干过。就是大量积压的时候,我们当时就直接丢弃数据了,然后等过了高峰期以后,比如大家一起喝咖啡熬夜到晚上12点以后,用户都睡觉了。这个时候我们就开始写程序,将丢失的那批数据,写个临时程序,一点一点的查出来,然后重新灌入 mq 里面去,把白天丢的数据给他补回来。也只能是这样了。假设 1 万个订单积压在 mq 里面,没有处理,其中 1000 个订单都丢了,你只能手动写程序把那 1000 个订单给查出来,手动发到 mq 里去再补一次。

    mq消息队列块满了:如果消息积压在 mq 里,你很长时间都没有处理掉,此时导致 mq 都快写满了,咋办?这个还有别的办法吗?没有,谁让你第一个方案执行的太慢了,你临时写程序,接入数据来消费,消费一个丢弃一个,都不要了,快速消费掉所有的消息。然后走第二个方案,到了晚上再补数据吧。

    设计MQ思路

    比如说这个消息队列系统,我们从以下几个角度来考虑一下:

    首先这个 mq 得支持可伸缩性吧,就是需要的时候快速扩容,就可以增加吞吐量和容量,那怎么搞?设计个分布式的系统呗,参照一下 kafka 的设计理念,broker -> topic -> partition,每个 partition 放一个机器,就存一部分数据。如果现在资源不够了,简单啊,给 topic 增加 partition,然后做数据迁移,增加机器,不就可以存放更多数据,提供更高的吞吐量了?

    其次你得考虑一下这个 mq 的数据要不要落地磁盘吧?那肯定要了,落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊?顺序写,这样就没有磁盘随机读写的寻址开销,磁盘顺序读写的性能是很高的,这就是 kafka 的思路。

    其次你考虑一下你的 mq 的可用性啊?这个事儿,具体参考之前可用性那个环节讲解的 kafka 的高可用保障机制。多副本 -> leader & follower -> broker 挂了重新选举 leader 即可对外服务。

    能不能支持数据 0 丢失啊?可以的,参考我们之前说的那个 kafka 数据零丢失方案。

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  • 浦发银行 信息科技岗 大数据方向 面经

    万次阅读 多人点赞 2018-08-09 23:00:31
    思路还是不错的,有条理分点阐述了,但是我以为时间很紧就语速很快地说了,不知道面试官听明白了没有,事后感觉这块太可惜了语速应该平稳一点,因为我后面的小伙伴们都是慢悠悠地说完的,面试官没把他们怎么着_...

    浦发银行总行信息科技部(大数据方向)面试

    0绪论

    0.1 面试

    2018.8.6日面试了浦发银行信息科技岗,想写一个面经,发现大家都说的差不多了(面试流程较为固定),所以总结一下大家的面经(主要来自牛客网: https://www.nowcoder.com/search?type=post&query=%E6%B5%A6%E5%8F%91 ),为后来人提供个参考(明年应该变化不大)。

    面试主要分为三个部分:

    1. 即兴演讲(结构化面试 3面试官对6个学生)、
    2. 上机测试、
    3. 专业面试(3对1)。

    这三个顺序不固定,哪里面试官有空位 工作人员就先安排大家面哪一个部分。

    大家应该重点参考一下“结构化面试”的题目,提前排练一下,提前想一下“如果是我来回答这个问题,我该怎么答?” “别人把我想说的都说过了,怎么办?”,提前准备一下“固定套路、万能句式”,毕竟做编程的同学在这方面都不是特别强。(包括我 (┬_┬)

    0.2 招聘时间流程 参考

    • 2019届应届生参加 上海总部信息科技提前批,2018年8月6日面试,
    • 10月16日体检通知,
    • 11月21日背调邮件,
    • 11月30日给的offer邮件.

    浦发比较传统且谨慎,因此求职总流程比较慢,铁心去浦发的童鞋一定注意保留自己的三方,不要提前签了别家; 其他童鞋可以安心去其他公司继续面试, (后来发体检通知的时候, 我都快忘记自己面过浦发)

    1 大家的面经

    1.1 浦发银行总行(上海)大数据岗8月6号面经

    https://www.nowcoder.com/discuss/91911

    我是8月6号12:30的场次,面试的是大数据岗。面试一共三部分:综合面,技术面,机试,不分先后顺序,在2楼大厅等着工作人员叫名字,叫到哪里就去哪里参加面试。

    一、综合面

    综合面也就是群面,六个人一组,一共三个面试官。每个人进去抽题,每组有两道题目,抽到以后两分钟时间阅读材料,阅读完以后每个人三分钟时间阐述自己的观点。我当时抽到的题目是“长租公寓行业是否值得投资”,当时组里还有一道题目是关于“高考选择志愿”

    的问题,因为不是我所抽到的题目,所以没有额外留意。每个人三分钟演讲结束后,面试官会单独问问题,有的面试小组是每个人都被问到了,但我在的小组里我和另外一个男生没有被单独问问题,有可能是我三分钟演讲表现不好或者其他原因。后来面试官最后提了一道抢答题,当时考虑到自己没有被单独问问题,所以就抓紧抢了抢答题,但抢答嘛,没有时间考虑答案,所以回答也不是很好,群面就这样结束了。

    二、机试

    在大厅等候的时候工作人员会给你讲哪些岗位是必须要参加机试的,哪些岗位是不必须参加的但若你选择参加会给加分,所以基本上所有的人都会选择机试。机试题目都很简单一共三道题目:①输入一个数字要求输出该数字各个位上偶数的和,如输入5584,输出12。②输入一组数N和数字b ,求出该组数字中能被b 整除的个数。如输入1 2 3 4 5 6和 2,结果输出为3。③求N阶楼梯共有多少种上楼方式,每次只能上1个或2个台阶。编译环境只有java和c和c++,其他语言写的没办法现场编译,但工作人员说仍然提交,他们后再后台看你写的程序。我是用python写的。

    三、专业面试

    专业面试是让我觉得最无法描述的面试,仍然是工作人员喊到你的名字后去面试的地方等,三个面试官。当时我等的时候我前面有四个人,一个哈工大研究生,一个西安交大研究生,一个武汉大学的,还有一个美国回来的硕士生。工作人员说每个人面试时间10到15分钟,但我前面的几个都基本上15分钟,有的还有20分钟的。当时我在等的时候,他们每出来一个也和交流了一下面试官问了哪些问题,他们说自我介绍,针对自我介绍问了一些项目和算法问题。所以我自认为准备还是不错的。

    等我进去以后,面试官同样让我先自我介绍,我当时介绍了一下我是哪个大学什么专业的硕士,然后介绍了一下我会哪些机器学习算法,python编程,hive环境下sql 脚本开发,讲了一个我用逻辑回归和随机森林做的一个项目,最后讲了一下我上一份互联网公司的实习做的东西,在公司主要负责的事情。

    我觉得我的自我介绍还可以,只要想问应该能挖出来很多技术问题可以问。但面试官没有问我一个技术问题,从头到尾也只有一个面试官在问我,我自我介绍结束以后的问题:①我本科哪个学校的,学的什么专业(我本科普通一本非211),②说我硕士专业是控制,和大数据不对口。我解释了一下,虽然我是控制专业,但我导师是机器学习方向的,所以我做的也都是机器学习方向的东西。③问我不是计算机专业的,是不是对计算机编程的东西都不是很懂?(我当时也是一脸懵逼)我解释了一下说我可能做开发比不过计算机的学生,但我基本的东西都会,包括数据结构,操作系统的话Linux 基本指令都会,只不过编程语言是python不是java或者C++。④问我研一都在干什么?(我回答研一主要是上课和看论文)接着问我上什么课(我回答了模式识别,最优化方法,矩阵理论等)⑤接下来面试官就总结了一下,大概意思就是:我的专业不对口,虽然我说了我这些东西也做了不少实际的项目和事情,但给他们的感觉就是我学的很杂,乱七八糟的,让他们无从下手问我问题,感觉我不太符合大数据岗,还有一个就是他们觉得我会的这些东西都是我自学的,因为我的专业不对口(我也是一脸懵,即使计算机的学生,很多东西也不是老师上课教的呀,都是自己自学)

    总之,技术面就这样结束了,我具体多长时间没看表,但大概七八分钟吧,绝对不到十分钟。回来以后我也在反思技术面哪里出了问题。各种原因吧,肯定有我自身的原因。也有可能我前面都是双985都是很优秀的人,到我这面试官压根不想面我吧,不想深入交流。也有可能面试官对我学历和专业不满意(本科普通一本,硕士上海这边的211)

    总之,感觉找工作很随缘吧,我还幻想如果分到别的技术面小组说不定面试官会问我几个技术问题呢,现在也看开了,反正就水了水浦发,炮灰一把呗。

    1.2 浦发面经

    作者:白夏是小白
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/91866
    来源:牛客网

    我投的是总行信息科技部,面试主要分为三个部分:即兴演讲、上机测试、结构化面试。在武汉面试的,从上午十二点左右到武汉分行,到了下午六点多才走,等待面试等得心急如焚。HR小姐姐们十分贴心了,给又饿又焦急的我们买了面包牛奶,笔芯:)

    即兴演讲

    即兴演讲六个人一组,每个人都有一个序号,然后面试的时候一共有三个面试官。进去之后每个人抽一个题目,两分钟看题三分钟回答。这个回答次序是自定的,虽然说第一个举手回答有一定好处,但是一定要思路想清楚描述想清楚了再回答啊QAQ,大概主要是考察表达能力吧,我抢第一个结果回答得巨烂ORZ
    我的题目是说学校决定把什么校车超市之类的地方交由学生管辖,有人认为这会让学生重商轻学,然后问你的看法。
    六个人都回答完之后面试官会提一个问题让六个人回答,我们的问题是“大学里得分最高的一门课是什么?为什么能拿这么高的分?”,然后再抽几个人问了问题,面试官特地问了我一个“你是本科生?”的问题,觉得本科生仿佛受到歧视。

    上机测试

    上机测试是三道巨简单的题目,大概每一个几行代码吧。
    我的三个题目是:
    字符串反转
    数列求和
    字符串缩写
    (悄咪咪说一句,还可以看到大家的做题状态和排名,而且好像是手改,不是很懂)

    结构化面试

    结构化面试就是正常的面试,大概一个人十分钟左右的样子,人多,面试官少,等得生无可恋。三个面试官对一个人,一个主面试官问一些基础问题,然后旁边两个面试官有针对性的问问题,应该一个是问语言,一个是问数据库。
    一开始先自我介绍,然后开始问专业问题,好像面试官手上有一个记录,问一个问题,你说会他做一个记号,说不会或者停顿沉默一会儿就会划掉下一个问题(时间很紧不能迟疑吖)。
    结构化面试大概是整个面试流程中最体现专业的地方了吧可是我并没有感觉到很专业。我在网申的时候在简历上写了一句觉得银行的工作压力比互联网公司小,然后面试的时候特地问了我一句,“你确定吗”,搞得我很虚,我说我接受不了长期熬夜,总觉得会因为这个被毙掉ORZ

    总结
    整个过程下来,我觉得面试银行本科生毫无竞争力,一片全是研究生大佬;而且银行的面试让人捉摸不定,不知道他们到底想要什么样的人,可能比较需要全方面发展,可是技术的话就比较一言难尽。但是整个过程下来就没什么压力,人比较放松,虽然之后越想越凉凉吧emm
    据说浦发结果短则一个月多则两三个月才出来QAQ可能是并不想招人!

    1.3 浦发银行大数据创新岗上海打卡

    作者:明媚_
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/91675
    来源:牛客网

    面试分为三部分

    第一部分 综合面试

    6-7个人抽材料,阅读两分钟,表述三分钟,目前了解到的题:央行发布撤销某些地区的地铁修建资格,问认为这些地区是否该修建/积极废人/阅读习惯/中国是圆珠笔产量大国,核心技术掌握在别的国家/人工智能对银行的影响/无纸化阅读

    第二部分 专业面试

    首先进行自我介绍,根据自我介绍进行提问,确实重视项目,项目问了很久,别的没怎么问,感觉面试官并不专业。除项目问题,问了为什么这么多银行选择来浦发/你的职业规划/最近浦发上一款新产品你知道吗/对互联网有热情吗

    第三部分 上机考试(只有开发和测试岗需要,别的岗可选)

    我做的是以下三道题(开发语言不限)
    1 N的阶乘
    2 输入十个数,最大数和最后一个数交换,最小树和第一个数交换
    3 猴子吃桃子(经典问题,自行百度)

    求好运,攒人品啦?

    1.4 浦发总行信息岗校招面经(上海)

    作者:疯狂求offer
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/91174
    来源:牛客网

    之前也看了不少牛客上的笔经面经,感觉收获很多,昨天(8.5)面了浦发,趁着还有印象写个面筋回馈牛客,顺便攒攒秋招RP~

    我面的系统开发岗,面试时间是8.5中午12:30,当时提前一个多小时坐地铁过去的。结果从12号线虹梅路下来后导航导偏了,绕着附近的科技园转了一圈,经过好心的保安大叔指点后才知道莲花路1688号在哪儿_(:з」∠)_。浦发漕河泾这边的信息园区不是很大,走进楼里感觉环境挺好的,干净整洁,走廊里铺有地毯很舒服。本来以为会迟到,结果到签到处的时候发现前面好多人……排队都要绕着弯儿,目测下午场有接近100个人。由于是中午,当时我还听见HR小姐姐对上午场的同学们说如果没有面试完可以领饭票去一楼食堂免费吃饭,顿时就还挺有好感的,毕竟能为面试者们着想。在签到处会扫描身份证,拿一张打印有自己名字的纸(当作铭牌用)和一张小纸条。小纸条上写的是面试的三个环节:综合面试、专业面试和上机考试,然后就坐在等候区等待HR小姐姐叫号了。等待过程略去不表。

    专业面

    我首先抽到的是专业面试,大概进行了二十多分钟。有三位面试官,有两个感觉像是管理层,大概五十多岁,还有一个大概三十多岁。首先是自我介绍,表明了一下为什么想去浦发。首先是较年轻的面试官提问,开始问了项目,由于项目是做并行计算的,就让我讲讲设计和实现细节。然后问了数据库,增查删改等SQL命令,还问用过哪些数据库(项目中的),其实我做的项目没用数据库_(:з」∠),就略尴尬,但也如实回答了,为了挽回点气氛我就说了数据库事务的四大特性(ACID)和例子,然后他就接着问原子性的实际应用场景,我再举了个例子但是感觉好像那个面试官不太满意。接着问有没有做过socket之类的网络编程,我说没有……由于项目是在Linux集群下实现的,好像他们不太懂,就解释了一番,感觉他们好像还是没懂(:з」∠),然后就问了Linux下的常用命令。由于我不是计算机专业的,就问我有没有上过数据结构与算法的课,然后问了常用的排序算法以及口述快排的实现思路。接着其中一个面试官就问我本科研究生阶段都上过什么课程,然后问原专业做的挺好的为什么想转行来银行,我就商业互吹了一波。坐中间的那个大佬突然冷不丁说,你导师知道你转行来银行面试吗,导师同意吗。我懵逼了1s后就说导师很好不会限制学生云云,大佬也没继续问。面试官们貌似对做的项目挺感兴趣,又让我讲并行是怎么实现的,有啥优化的地方。最后大佬说有啥想问的,我突然犯二就问您在浦发一天的工作是怎么样的,这时候轮到大佬一愣(:з」∠)……估计他心想这小伙子胆儿够肥啊。然后面试官们就说了一通,听下来了解到他们都是管理层的,大佬惹不起惹不起(:з」∠)_。然后又问我还有啥问题,我说没有了,于是专业面结束。出来的时候看了看表,有二十多分钟,听候场区的几个人说他们都很快就十多分钟,我估计是因为自己非科班的缘故,被抓着一通提问。

    结构化面试

    接着又是漫长的等待,这次我抽到了综合面试(群面)。技术岗还有群面我也是有点懵的,心想待会儿说的时候有条理一些就行。群面形式就是每个人2分钟阅读一份材料,然后3分钟阐述观点。我抽到的是网络成瘾这块儿。思路还是不错的,有条理分点阐述了,但是我以为时间很紧就语速很快地说了,不知道面试官听明白了没有,事后感觉这块儿太可惜了语速应该平稳一点,因为我后面的小伙伴们都是慢悠悠地说完的,面试官也没把他们怎么着_(:з」∠)_。接着就是提问环节,没啥好说的。但是其中一个面试官就点出为啥不穿正装,我就很尴尬(之前是谁说银行技术岗不穿正装也OK的啊喂)……后来解释说得体的衣服就行了,也没说啥。大概三十分钟左右群面就结束了,又回到排队叫号环节。

    上机考试

    上机考试的地方大概有三四十台机子,很多人在做题,做完签字就可以走。不得不吐槽一下那个OJ系统和本地IDE是真的难用,一开始很不顺手。OJ上支持的语言有Java、C、C++,没有的可以用伪代码,后面会人工判题给分。题目很简单有三道题,分段函数实现、两个字符串查重、凯撒密码,分值分别是40,40,20。有一题我在本地调试成功但是在OJ上死活都编译不通过,很迷,但我也索性提交了,一切随缘。这个OJ系统还有调试10s内不能提交这种莫名其妙的设定,搞得现场很多人出错。据说除了大数据岗位其他都需要上机考试,但是我感觉几乎所有都去上机了。上机结束后我就坐地铁回学校了,这一天不知道怎么的肚子很不舒服,体验了好几次浦发的洗手间(还挺干净的,一点异味都没有)(:з」∠)

    整个流程很长,我从12:30一直到17:30左右才结束。总结下来感觉银行类的面试很注重数据库及相关实现,如果有相关经历是最好不过了。

    1.5 【浦发银行】信息科技岗(大数据创新岗)8.6日上海总行面经

    作者:爱吃水果的鱼
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/91147
    来源:牛客网

    楼主是中午12:30场次的,因为从上海其他地方坐地铁到漕河泾开发区地铁站,没有吃中午饭,问了下门卫,说可以在食堂吃,25块钱,可支付宝,酸奶水果饮料3选2,菜任意吃。
    具体请见图片,菜色一般般吧,还稍稍有点贵,不过我觉得他们银行工作人员是有饭补的,哈哈哈
    具体流程如下,面试等候区在2楼,电梯出来右手边可以看到指示牌,往厕所那个方向走,就能看到一堆人,先排队,打印自己的名牌,然后等。等着被叫去上机考试(c/c++,JAVA可以测试运行,提交的步骤为提交—>可以本地复制代码---->最下方测试运行----->提交,可以看到自己的代码是否正确),综合面试,专业面试,三者顺序不一定按照所说顺序,哪里有空就把你安排到哪里。
    面试时间大部分都在等候,做完机试在等候区等候,专业面试完去等候区等候,综合面试完就可以走了,很奇怪的是我的专业面试只有5分钟左右,可能说自己不了解数据库,和面试岗位不太匹配吧,23333,具体面经看下图!

    这里写图片描述

    1.6 热乎乎的浦发总行8月6日面筋!

    作者:上海伊泽瑞尔
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/91095
    来源:牛客网

    本人秋招第一次大型面试,打卡攒人品。

    浦发银行总行信息科技部(需求设计方向)面试
    时间:8月6日12:30-16:00

    面试在总行,离学校比较远,所以我提前两小时出发,到的时候前台小姐姐给了我一张餐券,幸福!!食堂伙食还不错!
    候场的candidate黑压压的一片,我问了下工作人员,说这三天在上海面试的总行信科的就有700多人,可见竞争多激烈(大家都开玩笑地说难道笔试不刷人?)
    到点后有工作人员来讲规则,面试分为三部分:综合面试、专业面试和机考,点到后就跟着分别去面试就好。三部分一天结束,预计结果要等一到两个月。(不太理解为什么等这么久)

    一、专业面试(其实更像挖简历的行为面?)

    我先被点到参加专业面试,据说在15mins左右,可是在我前面两位小姐姐都在20mins以上。进去后发现有三位面试官,两男一女,看起来很有资历了前面有一个位子面试者坐,隔得比较远。问好后首先就是万年不变的自我介绍,以及对本人来说,万年不变的“专业不对口”问题。接着对我的实习经历进行了深挖。包括怎么写报告的?报告有哪些亮点?等等。
    三位都有问,且侧重点不同。中间一位侧重需求设计,问我对需求设计有什么理解?我利用了产品经理的相关知识,先说产品的生命周期第一步就是需求设计,并列举了需求设计的三个过程,以及其中的具体方法。面试官指出银行的产品有所不同,需求之后直接输出需求文档及原型转给开发人员,而不像互联网一样先给用户定位和画像。紧接着问如果开发技术不同意我的需求设计怎么办(举了一个最近的例子,一个PM和程序员因为一个需求打起来了)?我答先从自身找问题,再诚心与技术人员沟通。这里强调了产品(需求)人员懂点技术的重要性(“嗯嗯,您说的很有道理”)。后来又问了为什么不继续在券商实习?如果给你offer,同时又有券商基金的offer,该怎么选择?我举了一个例子,如果我是踢球的,皇马巴萨两家俱乐部都想签我,我会考虑自身的特点以及他给的位置和战术安排。最后强调相比之下,总行的信息科技岗对我的吸引力还是很大的!估计他也是球迷吧,听了我这个回答会心一笑。
    右边的女面试官详细问了我公众号的运营经历以及写研究报告的过程。
    左边的面试官很关心我的计算机水平,我自然是要摆低姿态,毕竟小白一个,只自学了一点python而已。后来他问我对计算机本身的了解?有没有拆过计算机?我只好说不好意思了(只有一次因为风扇太吵,拆过一次清灰)。又问我平时关注互联网新闻吗?这个我给了肯定的回答。后面又问我区块链,我只懂一个大概,并说最大特点是去中心化记账。他的这一系列问题我没回答好,也看出了他的失望。还是平时积累不够!!这一块要加强!!

    二、综合面

    六人一组进到一个小房间。六对三面试。每人抽一个话题表达自己的看法。我抽到“如何看待选秀(例如创造101)对青少年的影响?利大于弊抑或弊大于利”。我从三个方面,理性、感性角度及节目本身的特点进行了阐述,结论利大于弊。六个人有三位抽到了这个话题,都支持利大于弊。另三位抽到的是“如何看待高铁吸烟的问题”。个人认为这个不太好说。
    随后面试官问了三位:介绍一下你写的一篇论文;另外三位(包括我):你认为你的优势是什么。一位面试官突然Q我(大概我是这场唯一的男生??),有软件开发经验吗,我表示遗憾,外加生无可恋。。。

    三、机考(编程)

    前一天才知道要机考,只好临时抱了个佛脚,把自学的内容胡乱看了一遍。据说编程题比较简单,例如字符串逆转,大小写,数列求和等等。结果今天说需求设计方向不需要机考!瞬间长舒一口气哈哈哈哈。

    最后赞一下耐心负责的现场面试官和工作人员,以及食堂!
    欢迎小伙伴交流!

    1.7 秋招面经(持续更新,攒RP 银联系统开发)

    作者:ㄣArviiinズ
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/90894
    来源:牛客网

    1.浦发银行总行信息科技部面试(2018.8.5 12.30场)

    综合面:

    三个面试官,6个人,每人给一份材料,一支笔,2分钟阅读材料,3分钟演讲,我的是怎么看待格力董明珠要不要做芯片 我没抽到的另一个是:你怎么看网络综艺和电视台综艺.

    结束后会有提问,有的问自我介绍,有的问自己的优点等,但是我很奇葩的被问了看了什么论文。

    技术面:

    三个面试官对着你一个人,开始就是自我介绍,对着你介绍的问,所以说的时候不要给自己挖坑,技术点细节不怎么问,另外不要把问题想复杂,我有的问题说的太细了,面试官就说可以了,下一个问题。

    机试:

    三道题,第一题:分段函数。第二题:A,B两个字符串,求在第一个字符串出现,第二个字符串中未出现的,重复只取第一次出现,输出字符串。第三题加密解密,就是给你由大写字母组成的字符串,求出原来的字符串,加密 。方式很简单就是字符串后移五位,比如原来是A加密后是F,其余数字等标点符号原样输出.

    总结:时间持续的蛮久的,都是在等的状态,我四点多结束的.

    2.浦发银行总行信息科技部面试(2018.8.9 9.30场)
    到了以后交材料,然后填一个很详细的表,4页.太可怕了.
    群面:2个面试官12个人无领导小组讨论,每人给一份材料,一支铅笔,一张白纸5分钟阅读材料,1分钟自我介绍并回答材料问题,关于金融风险的排序问题.接下来20分钟的自由讨论和3分钟的陈述总结.刷的人不多,面试官也不看我们.

    技术面: 2个面试官对你一个人,开始就是上交简历自我介绍。然后对着简历问问题.我问到了hashMap,反射实现的机制.高并发,还有一些关于自己项目和实习经历的.人还是很nice的,聊的还不错.

    总结:,效率和时间安排还可以,我快12.30结束的.

    1.8 上海浦发面经(秋招面经持续更新,攒人品)

    作者:我只是弱鸡
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/90871
    来源:牛客网

    8.4日,大数据方向,共两面,加上机

    综合面:6个人,每人给一份材料,2分钟阅读材料,3分钟演讲,我的是怎么看待,app,纸质阅读,等多样化阅读,并保持阅读高效性

    另外一个材料:中国生产圆珠笔里的主要材料都是进口的,但却是圆珠笔产量第一的国家,你怎么看?

    结束后会有提问,自我介绍,关于材料哪位同学讲的好之类。

    技术面:自我介绍,会问项目的内容,你对投递岗位的理解,你做的项目如果用到银行会有什么应用,技术点不怎么问。

    上机:可选项,可做可不做(开发方向上机必须,题都基础)。三道题,第一题,从求组中找出唯一出现一次得数。第二题,给年月日,判断是方面第几天。第三题,小球从100米下落,每次回弹一半距离,第几次落地后的总距离。

    1.9 浦发银行现场面(武汉地区)

    作者:珞珈山落草为寇
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/90567
    来源:牛客网

    七月三十一号浦发现场面试,记录下,回馈牛友.
    面试三项流程:结构化面试+即兴演讲+机试
    结构化面试分为两组:每组三个面试官,主要就是对着简历问.
    面试官会让你自我介绍,我介绍的很简短,简历上已有的内容就没介绍,结果面试官让我自己把自己的项目也介绍下(面试官太懒,想听你说)
    有个面试官看见我写的Java项目,就问了几个Java的水题,比如接口和类的区别,常用集合类等.
    然后就出去等候下一轮召唤.
    接下来就是机试,机试很水,三道题,每题代码量不超过十行(可以用Eclipse/Notepa++)
    字符串逆序输出,数列和,小写转大写
    好像用的是华科的OJ评测系统.
    最后一轮是即兴演讲面.6个人一组,抽题目,两分钟读题,三分钟陈述观点.
    总结:面试很耗时,效率很低.中午12.30开始,一直拖动下午五点多才结束.
    面试结果未知,群里说有等一个月或者几个月的.

    1.10 浦发银行(西安分行)信息科技岗面经

    作者:neu张康
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/89581
    来源:牛客网

    先说一下,我投的是(系统开发方向)
    一面:群面,6人一组,每人抽一题,看2分钟然后进行个人演讲。6个人都完事后面试官会问你,你觉得本次演讲谁最突出,推荐2人。
    二面:技术面,三位面试官,问得问题范围比较大,细节问得不多。首先是自我介绍,因为我写的项目中涉及到高并发,然后问从代码的角度如何优化(回答的好像不满意)。其次又问了java的开源框架都熟悉哪些,我说了spring,然后就问了IOC和AOP。然后又问熟悉tomcat吗,配置连接池的时候如何配置最大连接数。然后又问了问研究生期间做的什么,然后就没有然后了。java虚拟机,集合,线程什么的一点没问。
    三面:机考,三个编程题。
    第一题:把字符串中的字符a和A换成c输出。
    第二题:给你年月日,求出是这年的第几天
    第三题:给你两个数,例如23和456,23456=24 25 26 34 35 3*6,让你实现这个算法。

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  • 【input 标签的 type 属性详解】

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    例如,移动设备 在模糊输入字符之前,通常会先显示一会,以便用户确定他们按下了想要按的键;这是有帮助的,因为键的尺寸很小,而且很容易按错键,尤其是在虚拟键盘上。 ▲总结: 密码字段 = 掩码 = 星号或原点 搭配...
  • 就算不得不编译一点代码,你会发现在场景中编写代码是如此的容易。 注:The Seasons 由教程组成员 Tammy Coron 编写并插图。本文使用了这本书的开头几页。在你自己的项目中,请勿使用和复制这些内容。这个...
  • VIM保留了VI的这一设计,但增加了许多在其它编辑器里发现的特性。这样你在两个世界里都得到了最优秀的编辑器:常用命令可以快速键入,还有一些高级特性可用。 人们通常对它既爱又恨,为什么? 在你能上手之前你要...
  • 对你的屁股好一点

    千次阅读 2013-02-06 09:47:27
    在过去10年里,尽管我对Herman Miller公司出品的艾伦椅相当的满意,但因为它在互联网的第一次浪潮里被很多公司无节制地采用,这种微妙关系使我总是保留一点警醒: 译者注: Herman Miller 创建于 1905 年,是...
  •  家长应该明确的一点是,任何疾病都是越早进行治疗越好,多动症同样如此,早期进行治疗及干预是关键,杨甫德告诉记者,时间越长,大脑中的功能改变会越明显、越持久,一些已经养成的行为习惯的矫正难度会加大。...
  • 虚拟化技术详解

    万次阅读 多人点赞 2018-07-14 17:10:52
    网络虚拟化是让一个物理网络能够支持多个逻辑网络,虚拟化保留了网络设计中原有的层次结构、数据通道和所能提供的服务,使得最终用户的体验和独享物理网络一样,同时网络虚拟化技术还可以高效的利用网络资源如空间、...
  • 读《少有人走过的路》的一点感想

    千次阅读 2015-04-29 22:52:05
    心理疾病在我们国家属于极端被鄙视的一种病之一,骂人“神经病”属于比较恶毒的一类。其实心理疾病在我们国家很普遍,因为我们的文化和社会环境更为容易滋生这类疾病,而且由于讳病忌医的缘故,造成了很多的人间...
  • 新生婴幼儿宝宝护理知识学习

    千次阅读 2019-02-20 14:19:03
    新生婴幼儿宝宝护理知识学习 新生护理是指新生卧室应安静清洁,布置优雅,阳光充足。有条件的话,宝宝室内温度可控制在21度—24度之间,湿度为60度—65度左右。 尽量保持安静的环境,当晚上喂奶或换尿布时,...
  • 你画过哪些好玩的作品?

    千次阅读 2016-07-12 19:38:25
    CJQtime ,搬砖师在读 ... - 艺术发了些我平时瞎画的画,结果我就从两年来的一直1关注者变成了9关注者,嘎哈哈哈 感激涕零,所以认真答上一题,对得起这几位关注者。 入正题,画过哪些有意思的东西
  • CHM:新生肠道微生物菌群研究

    千次阅读 2019-02-18 23:33:06
    相比之下,新生相对氧化的肠道环境使肠道微生物能够利用TCA循环产生能量和新陈代谢,与4个月大和12个月大的婴儿和母亲相比,新生TCA循环KO模块的丰富程度表明了这一点。总的来说,我们的结果表明, 随着婴儿...
  • yolo系列之yolo v3【深度解析】

    万次阅读 多人点赞 2018-09-12 16:24:48
    很多骚年入手yolo算法都是从v3才开始,这是不可能掌握yolo精髓的,因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西,而且v3的论文写得很随心。想深入了解yolo_v3算法,必须先了解v1和v2。以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章...
  • 目录: 3.1 数字类型及操作 ...缩进、注释、命名、变量、保留字 数据类型、字符串、整数、浮点数、列表 赋值语句、分支语句、函数 input()、print()、eval()、print()格式化 Python基本图形绘制 ...
  • 你没有一点PHP和HTML的基本知识. . 四五个页面的小程序. . 只用极少的代码就要完成一个CMS或FORUM程序(CI做不到,神仙做不到) 节约时间 CI学习周期短,见效快。 让我们试着...
  • NFV基本概念

    万次阅读 多人点赞 2019-07-29 11:26:27
    这个连接是资源的分配和保留,收集虚拟化资源的配置和状态信息。 ***NFVI - Virtualised Infrastructure Manager (Nf-Vi) :具体的虚拟资源分配,同时收集NFVI的虚拟化资源的配置和状态信息。 ***OSS/BSS -...
  • 进之前没有系统接受项目培训,直接进的项目组,软件架构自己不怎么熟悉(只给看数据模型,看不出啥啊)。再加上用的技术自己以前不是很熟悉(几乎就是不了解),创业团队的工作任务又比较紧凑,每天在公司遇到的...
  • 普林斯顿微积分读本(修订版)

    万次阅读 多人点赞 2019-03-13 23:30:21
    班纳的写作风格引人入胜,一点儿也不古板或令人生畏,他努力阐释解题的所有步骤。因其独到的讲解,本书成为了广大微积分教师的“得力助手”。 ——《美国数学月刊》网络版 本书语言平实,亲和力十足,是广大微积分...
  • 日常开发中,好一点的程序员会关注 Warning 的警告,根据警告优化代码,但那只是很少一部分。但是红色的 Error 就不一样了,基本上看到就想要消灭掉。 我们拿命名拼写错误举个例子。 类、对象、遍历拼写错误...
  • 硬核图解,再填猛男,YOLO详解!

    万次阅读 多人点赞 2021-06-01 08:50:28
    所以这里要将所有下标后移一位 order = order[inds + 1] # 保留有效bbox,就是这轮NMS未被抑制掉的幸运,为什么 + 1?因为ind = 0就是这轮NMS的top-1,剩余有效bbox在IoU计算中与top-1做的计算,inds...
  • 消息队列面试题及答案

    万次阅读 多人点赞 2019-11-27 15:48:36
    这个时候我们就开始写程序,将丢失的那批数据,写个临时程序,一点一点的查出来,然后重新灌入mq里面去,把白天丢的数据给他补回来。只能是这样了。 假设1万个订单积压在mq里面,没有处理,其中1000个订单都丢...

空空如也

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