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  • python symbols
    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,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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  • 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...

    0f33e082c5665e9ddc9c32d33f0ef726.png

    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:

    d9e8eaa7122049a7213a770306d43617.png

    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。

    27815f223fabea5ab7343b498ca3333b.png

    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!

    关注公众号 “江川Go”,了解程序员的烧脑日常。

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  • 请计算下列函数的微分:Python资源共享群:484031800这是高等数学第七版(上册),121页的一道微分计算题。你能计算出它的答案吗? 如果我告诉你,在python中只需要一行代码就可以得到答案,你相信吗?你的计算结果和...

    请计算下列函数的微分:

    efbf4d71466bd8f7d3a02a676bf86cc5.png

    Python资源共享群:484031800

    这是高等数学第七版(上册),121页的一道微分计算题。你能计算出它的答案吗?

    如果我告诉你,在python中只需要一行代码就可以得到答案,你相信吗?

    69d037f0ec939a3c9d4d6cc2f97871aa.png

    你的计算结果和我的一致吗?

    高等数学是很多理工类专业必修的课程之一,一般要求都在大一期间完成。 而高等数学中最为精彩的部分就是微积分,同时微积分是现代工程技术的基础,也是后续从事科学研究的根基。 微积分主要包含两个部分: 微分和积分。 但是高等数学对于很多大学生来说都是异常的枯燥,能不能让微积分变得有趣起来呢? 是不是可以通过编程的方式来进行复杂微积分的计算呢? 本文将为大家介绍利用python来实现微积分的计算,让微积分的学习不再枯燥。

    python用来计算微积分的库主要用的是sympy库,所以首先需要安装第三方库。可以通过包管理软件pip轻松完成安装,命令为:

    pip install sympy
    

    接下来将为大家介绍sympy库的基本用法,首先导入sympy库的所有函数。 sympy库与其他的科学计算库有很大的区别,这是一个可以直接进行符号运算的库,非常的方便。

    from sympy import *

    # x为符号变量

    x = symbols('x')

    本文主要介绍如何求微分。

    求微分即求导数使用的函数是diff(),其用法非常的简单。

    1. python求解一阶微分

    这是对

    b6240a2fd1044ea8c230b11eb512ca9f.png

    进行微分计算,代码如下所示:

    9b82a8f4859a8c7ff0d06331fef9e0e4.png

    2. python求解多阶微分

    高等数学中经常需要求一阶微分、二阶微分等多阶微分,如何实现?

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    后面跟上两个x即可,但是也有更加简洁的写法:

    f9d0a8202935bc3a463c2fbf0180ac1f.png

    以上就是求二阶和四阶微分,是不是很方便。

    3. python求解多变量微分

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    多变量的微分计算,首先需要定义多个符号变量即x,y,z,然后下一步就可以按照之前的方式进行微分计算。

    本文为大家介绍了利用sympy求微分,后面文章将持续为大家介绍如何求解积分、极限等复杂的高数。

    还在等什么,赶快下载试用 吧,感受python的魅力,感受微积分带来的不一样的感觉,另外很多复杂的高数习题都可以通过编程轻松得到结果哦。

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