1.字符串处理
将字符串中的数字替换成其两倍的值，例如：
修改前："AS7G123m (d)F77k"
修改后："AS14G246m (d)F154k"
个人思路：先用正则表达式将其中的数字匹配出来进行乘2操作，然后将字符串根据其中的数字进行切割，得到一个字符列表，最终将乘以2后的数字和原有的字符进行拼接得到最后的结果。（我脑子比较笨，想不到别的，如果您有更好更简便的方法，希望可以分享一下！）
import re text = "AS7G123m (d)F77k" nums = re.findall(r'(\d+)', text) # 取出字符串中数字 double_nums = [2 * int(i) for i in nums] # 乘以2 the_str = [] # 字符列表 for i in nums: the_str.append(text.split(i, 1)[0]) text = text.split(i, 1)[1] result = "" # 结果 for i in range(len(double_nums)): result += the_str[i] + str(double_nums[i]) result += text print(result)
2.Python传参是值传递还是引用传递？
答案是Python中传递参数是引用传递，那么要证明是引用传递呢？可以参考下面这个例子：
def f(x): print(id(x)) a = 1 print(id(a)) f(a) # 140716760159264 # 140716760159264
这里分别打印了两个地址，一个是对象a的地址，一个是传入的参数x的地址，可以看到两个地址是一样的，这也就说明Python中的传参使用的引用传递！需要注意的是：对于不可变类型，在函数中对其操作并不会对原对象产生影响，但对于可变类型，在函数中对其操作则可能会改变其值，如下：
1）传入的参数是不可变类型：
def f(x): x += "666" # 这里会创建一个新的对象 print(x) s = "777" # 字符串不可变 print(s) f(s) print(s) # 777 # 777666 # 777
2）传入的参数是可变类型：
def f(x): x.append(4) # 修改原对象的值 print(x) s = [1, 2, 3] # 列表可变 print(s) f(s) print(s) # [1, 2, 3] # [1, 2, 3, 4] # [1, 2, 3, 4]
3.浅拷贝与深拷贝的那些事
在Python中，浅拷贝与深拷贝是一定要分清楚的！对于浅拷贝和深拷贝，可以这么理解：
1）浅拷贝：创建一个对象，但其中包含的是原对象中所包含项的引用，如果用引用的方式修改了其中的对象，就会对原对象进行改变。
2）深拷贝：创建一个对象，并且递归复制原对象中所包含的对象，此时修改数据不会对原对象产生影响。
在下面的代码中包含了赋值、浅拷贝和深拷贝，在Python中赋值即引用对象，所以对c操作也就是对原对象a进行操作，对于浅拷贝对象b和d，对其中的引用进行操作会改变对a中的对象，而对深拷贝对象e进行操作就与原对象a无关了。
import copy a = [1, [2], 3] b = a[:] # 使用切片操作，浅拷贝 c = a # 赋值操作，即引用 d = a.copy() # 浅拷贝 e = copy.deepcopy(a) # 深拷贝 b.append(4) c.append(5) d.append(6) d[1].append(2) e.append(7) e[1].append(3) print(a) # [1, [2, 2], 3, 5] print(b) # [1, [2, 2], 3, 4] print(c) # [1, [2, 2], 3, 5] print(d) # [1, [2, 2], 3, 6] print(e) # [1, [2, 3], 3, 7]
4.Python一行式能干嘛？
下面是一些Python一行式的示例，从中可以看出Python是非常简洁和强大的！
1）一行代码输出一百以内的奇数：
print([x for x in range(100) if x % 2])
2）一行代码求水仙花数：
print([x for x in range(100, 1000) if int(str(x)[0])**3 + int(str(x)[1])**3 + int(str(x)[2])**3 == x])
3）一行代码打印九九乘法表：
print("".join(["{} * {} = {}\t".format(x, y, x * y) if x != y else "{} * {} = {}\n".format(x, y, x * y) for x in range(1, 10) for y in range(1, x + 1)]))
4）一行代码实现IP地址转换，如将192.168.12.1转换成0b11000000 10101000 00001100 00000001：
print("0b"+" ".join(("00000000" + bin(int(i)).replace("0b", ""))[-8:] for i in ip.split(".")))
5）一行代码求1到10的和：
from functools import reduce; print(reduce(lambda x, y: x + y, [i for i in range(1, 11)]))
5.下面这段代码的结果是什么？
def mul(): return [lambda x: x * i for i in range(4)] print([m(2) for m in mul()])
以上这段代码输出的结果是[6, 6, 6, 6]，而不是[0, 2, 4, 6]！
产生这个问题的原因在于Python闭包的延迟绑定。这意味着内部函数被调用时，参数的值在闭包内进行查找。所以当mul()返回的函数被调用时，i的值会在返回的函数里查找，而for循环完成后i的值为3，也就是i最终赋值为3。因此，每次返回的函数乘以传入的值就是最后的结果，得到的结果就是[6, 6, 6, 6]。
如果要解决这个问题，可以参考以下方法：
1）使用Python生成器。
def mul():
for i in range(4):
yield lambda x: x * i
print([m(2) for m in mul()])
2）创造一个闭包，利用默认函数进行绑定。
def mul(): return [lambda x, i=i: x * i for i in range(4)] print([m(2) for m in mul()])
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