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  • python symbols函数
    2020-10-28 18:01:37

    python面试常见问题有:1、Python是如何被解释的;2、什么是PEP8;3、Python是怎样管理内存的;4、什么是Python装饰器;5、Python提供哪些内置类型等等。

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    python面试常见问题有:

    1、Python是什么?简述并说明优点和缺点?

    Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言,它是结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

    优点:开源、免费、简单、易学、可移植、可扩展、易维护、开发效率高。

    缺点:运行速度慢、代码不能加密。

    2、Python是如何被解释的?

    Python是一种解释性语言,它的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言,之后再翻译成机器码再执行。

    3、什么是PEP8?

    PEP8是一个编程规范,是让程序更具可读性的一些建议。

    4、Python是怎样管理内存的?

    1)引用计数机制:Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象。

    2)垃圾回收机制:当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉;

    循环垃圾回收器,确保释放循环引用对象。

    3).内存池机制:

    Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统:

    Pymalloc机制:为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

    对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

    Python装饰器是一个函数,是Python中的特有变动,可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外,动态产生额外的功能。

    5、什么是Python装饰器?

    Python装饰器是一个函数,是Python中的特有变动,可以使修改函数变得更容易。它可以使函数在不修改本身的函数定义外,动态产生额外的功能。

    迭代器、生成器

    可迭代对象:可以使用for-in遍历的对象,都是可迭代对象

    在Python中如果一个对象有__iter__( )方法或__getitem__( )方法,则称这个对象是可迭代的(Iterable);其中__iter__( )方法的作用是让对象可以用for ... in循环遍历,__getitem__( )方法是让对象可以通过“实例名[index]”的方式访问实例中的元素。换句话说,两个条件只要满足一条,就可以说对象是可迭代的。显然列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型都是可迭代的。

    迭代器:迭代器是访问集合元素的一种方式。能够使用for-in进行遍历,并能使用next函数进行迭代的对象

    在Python中如果一个对象有__iter__( )方法和__next__( )方法,则称这个对象是迭代器(Iterator);其中__iter__( )方法是让对象可以用for ... in循环遍历,__next__( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。注意:这两个方法必须同时具备,才能称之为迭代器。列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型虽然是可迭代的,但都不是迭代器,因为他们都没有next( )方法。

    6、函数闭包

    引用了自由变量的函数即是一个闭包. 这个被引用的自由变量和这个函数一同存在, 即使已经离开了创造它的环境也不例外.

    7、数组和元组之间的区别是什么?

    数组和元组之间的区别:数组内容是可以被修改的,而元组内容是只读的。另外,元组可以被哈希,比如作为字典的关键字。

    8、类方法和静态方法

    method:通过实例调用,可以引用类内部的任何属性和方法

    classmethod:无需实例化,可以调用类属性和类方法,无法取到普通的成员属性和方法

    staticmethod:无需实例化,无法取到类内部的任何属性和方法, 完全独立的一个方法

    9、Python提供哪些内置类型?

    整型(int)、字符串(str)、元组(tuple)、布尔(bool)、集合(set)、列表(list)、字典(dict)

    10、字典推导式和列表推导式是什么?

    它们是可以轻松创建字典和列表的语法结构。

    参数按值传递和引用传递是怎样实现的?

    Python中的一切都是类,所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的,因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的,你可以改动对象。

    11、Python中的lambda是什么?

    这是一个匿名函数,常被用于代码中的单个表达式。

    12、Python中的pass是什么?

    pass是一个占位符,用来表示空白,不被执行。

    13、Python中浅拷贝和深拷贝的区别?

    ()浅拷贝:拷贝了对象,但拷贝对象的值仍然是指向原对象的值(相当于引用),修改拷贝对象的元素,则被拷贝对象的值也会被修改。

    ()深拷贝: 不仅拷贝了对象,同时也拷贝了对象中的元素,获得了全新的对象,与被拷贝对象完全独立;但这需要牺牲一定的时间和空间。

    14、Python中的模块和包是什么?

    在Python中,模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块,并可以引用其他的模块,比如对象和属性。

    一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。

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  • 说到编程语言python,有一个著名的格言"余生太短...Python正式由于这些模块的出现,只要引入这个模块,调用这个模块的集成函数,问题迎刃而解;不需要从头开始,节省了大量的时间。Python中有这样一个模块sympy模块...

    说到编程语言python,有一个著名的格言"余生太短,只用python"。如果要分析为什么会存在这么一句格言?python的语法并不简单,有复杂难懂的部分,之所以又这样一句格言,是因为python中有很多强大的模块,就像一个武器库。

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    Python正式由于这些模块的出现,只要引入这个模块,调用这个模块的集成函数,问题迎刃而解;不需要从头开始,节省了大量的时间。

    Python中有这样一个模块sympy模块,可以进行符号计算,可以定义符号变量,进行代数运算,以及微分运算、积分运算等。

    由于sympy模块是第三方模块,因此需要安装。安装过程也比较简单,在windows命令行窗口中,输入"pip install sympy",点击enter键,就可以安装最新版本的sympy模块。

    使用这个模块在python的编译环境中输入"from sympy import *",就可以使用这个模块了。

    使用函数symbols()创建符号变量,使用函数simplify()化简一般代数式,使用函数trigsimp()化简含有三角函数的代数式,使用函数powsimp()化简含有指数的代数式。

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    如果创建的代数式是u,可以使用函数u.subs()对代数式进行换元,如果是多个换元,可以使用u.subs([(x,a),(y,b)])将代数式中的x换元成a,将代数式中的y换元成b。

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    如果创建的代数式是u,可以使用函数u.subs()对代数式进行赋值,如果是多个变量可以使用函数u.subs([(x,1),(y,2)])将代数式中x赋值1,y赋值2。

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    使用函数together()将代数式中的各个项进行合并。

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    使用函数apart()将代数式中项进行展开,

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    使用函数series(u,x)将代数式u使用自变量x进行展开。

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    使用函数limit(u,x,n)求代数式u当x->n时,代数式u的极限。

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    使用函数diff(u,x,n)求代数式u的n阶微分,如果参数中不写n,表示求代数式的一阶微分。

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    使用函数integrage(u,x)求代数式u的不定积分,使用函数integrate(u,(x,n1,n2))求代数式u的自变量x从n1到n2的不定积分。

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    使用函数solve(u,x)求解线性方程,使用函数solve([u,v],[x,y])求解线性方程组。

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    使用函数dsolve(eq,f(x))可以求解一阶微分方程,解微分方程之前,需要使用函数Function()创建此函数。

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    同样也可以使用函数dsolve()来解高阶微分方程,此处使用g(x).diff(x,n)表示对代数式g(x)的n阶微分。

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    (该文章为原创,抄袭必究)

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  • 我们已经找到了一些特定的语句,它们会调用 symtable_enter_block 函数,创建新的 Symbol Table Entry:FunctionDef_kind,函数定义语句;ClassDef_kind,类定义语句;AsyncFunctionDef_kind,Async 函数定义语句;...

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    我们已经找到了一些特定的语句,它们会调用 symtable_enter_block 函数,创建新的 Symbol Table Entry:

    • FunctionDef_kind,函数定义语句;
    • ClassDef_kind,类定义语句;
    • AsyncFunctionDef_kind,Async 函数定义语句;
    • Lambda_kind, Lambda 定义语句;
    • symtable_handle_comprehension函数,作用尚不清楚,待研究。

    它们开启了独立的代码 block,用来做什么呢?每一个 ste 都有一个 symbols 成员,类型为 Dict,每创建一个独立的 ste 就同时创建了对应的 symbols,从名字也看的出来,这里面保存的就是这个 block 或者说 scope 的所有名称。

    最顶层 module 的 Symbols

    symtable_enter_block 函数凭借一己之力管理进入代码块的准备工作,所有的进入所有 block 的流程差别不大:

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    当 st->st_cur 被更新时,之后的工作就发生在这个新的 ste 中了,新发现的名称就都归这个 set->symbols 了。

    需要注意的是,每一个 ste 注定了都有各自的 Symbols Dict,但有一个 ste 比较特殊,就是最顶层的 Module。在 Python 中,每个文件的最高作用域就是文件本身,Python 也将整个文件解析为 Module 类型节点,那么 Module 节点的 Symbols 必然就是整个作用域的 global。

    所以,如果当前 block 是 Module,说明 Python 源码的解析工作刚开始,新创建的 ste->symbols 同时也被作为整个 st 的 global 使用,它们俩就是同一个对象。

    换言之,python 源码文件最顶层作用域的 local 就是 该文件的 global,它俩是一回事。

    进入 block 之后

    正如前面所提到的,当 st->st_cur 被更新的那一刻起,所有的局部名称都会加入新的 symbols Dict。这个操作实际上由:

    // Python/symtable.c:1018
    

    函数执行。它的工作流程也很简单,将名称插入到 ste->ste_symbols 字典中,并且根据命名的类型,还会更新下面两个字典:

    • 名称是参数,则插入 ste->ste_varnames 字典;
    • 名称被声明为 global 的,插入 st->st_global 字典;

    可以看出一个 ste 的 Symbols 中记录着当前 block 中定义的所有名称,包括局部变量的名称、全局变量名称和参数名称在内。

    意外收获:类的私有成员实现

    symtable_add_def_helper 函数的实现决定了 Python 中所有名称的面貌,在它的最开始,传入的命名都必须先通过下面函数的休整,才能继续后面的工作:

    PyObject 

    这里就不再展开它的实现,从注释可以知道,该函数会改写类私有成员的命名。

    Python 中通过类成员的命名以双下划线 (_ _,实际上是连在一起的,这里分开打印,便于识别) 开头的约定实现 private 属性,如果试图访问类中的 Class.__attr 会抛出属性不存在异常。

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    可以看到私有成员的名称被改写为 "_Class__attr" 这样,比如上图中的 “_A__private”。这个工作就是由 _Py_Mangle 完成的。

    知道这一切,我们实际上可以通过这样的语句访问类的私有成员,接着上面的例子:

    >>> 

    看起来很魔法的特性,实现方案却非常简单直接,就是最简单的字符串操作,意不意外!

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  • 我其实一直不太看得明白写的很简短的代码,在读了几页《流畅的Python》后我明白了——是我太菜。周末花了点时间把自己一直不会用的列表推导式和生成器表达式好好看了下,整理一篇笔记,部分代码是参考了《流畅的...

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    我其实一直不太看得明白写的很简短的代码,在读了几页《流畅的Python》后我明白了——是我太菜。周末花了点时间把自己一直不会用的列表推导式和生成器表达式好好看了下,整理一篇笔记,部分代码是参考了《流畅的Python》中的示例。

    在搞明白这俩货之前,如果需要从两个数据源取出数据耦合起来,我大概率会把代码写成这样的德行——

    for x in xs:
        for y in ys:
           x_y = (x, y)

    嗯,要写三行,虽然确实很容易看懂意思,但确实不简洁,再加上经常看到别人写的代码里用到列表推导式和生成器表达式,就更加难受了……

    列表推导式,List Comprehension,一般缩写为listcomps

    生成器表达式,Generator Expression,一般缩写为genexps

    掌握这两个东西,可以让代码更简短,也能让代码运行更省内存。

    List Comprehension

    给定一个数字,计算这个数字的平方,然后我们要对一堆数字做这个事情,有两个办法——

    • 使用lambda函数+map函数
    • 使用列表推导式

    第一个法子,代码会写成这样

    print(
        list(map(lambda x: x * x, range(1,11)))
    )

    我是不喜欢lambda的,总觉得这个写法很难看,它等同于下面这样子

    def calc(x):
        return x * x
    print(
        list(map(calc, range(1,11)))
    )

    而且,还得用上map函数,如果你没用过map函数,比如我就用的少,经常用到的时候想不起来它的两个参数干嘛的……

    而如果用列表推导式实现这个呢——

    print(
        [x * x for x in range(1,11)]
    )

    一行就可以了,也不需要去写个lambda,或者写个def去给map调了。对Python来说,lambda和列表推导式的使用原则都差不多——不能太长,可读性都会变差,就简短的代码来说,我更喜欢列表推导式,你可以直接把意思读出来——

    需要x乘以x,x 从 range(1,11) 中循环取出

    列表推导式的外部是一个中括号,它提醒你,其永远是返回一个列表对象的

    上面的几个写法的执行结果——

    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

    对整个列表推导式分成三部分来看——

    • [ list comprehension ],外壳为中括号,提醒你返回对象一定是个列表
    • x * x,对循环元素的处理,一个表达式,所以这里也可以是个函数调用
    • for x in range(1,11),一个for循环,x实际上是一个局部变量,第三部分直接告诉我们x从哪取,这里就从range(1,11)里取

    P.S. Python2的列表推导式是有变量泄漏的问题的,换言之,py2的 x 变量可能会污染外部的同名变量,Python3没这个问题,Python3的列表推导式有自己的作用域了。

    上面的代码用普通的for循环写就写成这样了——

    x_power = []
    for x in range(1,11):
        x_power.append(x * x)
    print(x_power)

    嗯,很丑。我以前都这么写代码的。

    再下面这个例子来自《流畅的Python一书》

    symbols = '!@#$%^&*'
    print([ord(symbol) for symbol in symbols])

    这里对每个元素的处理就是调用函数ord

    再看最一开始的两层循环,实际上就是笛卡尔积,用列表推导式也很好写

    colors = ['Black', 'White', 'Yellow']
    sizes = ['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL']
    t_shirt_models = [(color, size) for color in colors for size in sizes]
    print(t_shirt_models)

    调整for循环的顺序,即可调整实际的循环顺序,它和两层嵌套的循环是等价的

    列表推导式里还可以写条件,比如下面这样子

    names = ['Addison', 'Lucy', 'Audrey', 'Bella', 'Nova', 'Brooklyn', 'Paisley', 'Savannah',
    'Claire', 'Skylar', 'Isla', 'Genesis', 'Naomi', 'Elena', 'Caroline']
    
    names_mt4_from_listcomps = [n for n in names if len(n) > 4]
    print(names_mt4_from_listcomps)

    条件直接嵌入在for循环后面就好了,我要取出的是名字长度大于4个字符的。

    如果用lambda函数+filter函数,就得这么写

    names_mt4_from_filter = list(filter(lambda n: len(n) > 4, names))
    print(names_mt4_from_filter)

    嗯,括号都得写好几个……

    总之,列表推导式看起来就是“顺着读”就好了,所以太长也不合适啦

    Generator Expression

    生成器表达式写法和列表推导式几乎一样——只要把中括号换成圆括号就好了,所以,衬衫颜色那个例子就变成这么写——

    colors = ['Black', 'White', 'Yellow']
    sizes = ['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL']
    t_shirt_models = ((color, size) for color in colors for size in sizes)
    print(t_shirt_models)

    不过,这个打印出来的就不是完整的结果了,而是——

    <generator object <genexpr> at 0x0000020CE2EC4C48>

    一个生成器对象。

    这是因为生成器遵循迭代器协议,它是一种有“惰性”的东西,你不对它做操作,它就什么也不做。

    所以如果你要处理非常多的数据的时候,数据不需要再复制一次了,数据留在原处就好了,生成器会在“需要”的时候去取数据的,这样就减少了内存的消耗。

    理所当然的,你不能在I/O相关的操作里用它,比如去数据库读数据,你要是每次都去读一次,后果不堪设想……

    怎么让数据出来呢?简单的办法就是for循环咯

    for t in t_shirt_models:
        print(t)

    当然,用一个函数去处理生成器对象也可以,反正它是可以被“迭代”的。

    对比listcomps和genexps

    打断点对比可以明显看出两者的差别,先来看列表推导式的——

    知乎视频​www.zhihu.com

    列表推导式会把所有的数据都生成出来,存到内存里,然后才轮到print()函数从结果里去取数据打印。

    而生成器表达式,则是每次print运行的时候去生成一次数据。

    知乎视频​www.zhihu.com

    最后,推荐一下《流畅的Python》这本书,在你有了一定的Python基础之后,一定要看看这本书。我踩了很多书坑,但这本书不坑。

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