２３道Python基础练习题附答案

1、Python和Java、PHP、C、C#、C++等其他语言的对比？

（1）C语言

C语言，它既有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点，它是结构式语言。C语言应用指针：可以直接进行靠近硬件的操作，但是C的指针操作不做保护，也给它带来了很多不安全的因素。C++在这方面做了改进，在保留了指针操作的同时又增强了安全性，受到了一些用户的支持，但是，由于这些改进增加语言的复杂度，也为另一部分所诟病。Java则吸取了C++的教训，取消了指针操作，也取消了C++改进中一些备受争议的地方，在安全性和适合性方面均取得良好的效果，但其本身解释在虚拟机中运行，运行效率低于C++/C。一般而言，C，C++，java被视为同一系的语言，它们长期占据着程序使用榜的前三名。

C语言的优点：

简洁紧凑、灵活方便；运算符丰富；数据类型丰富；表达方式灵活实用；允许直接访问物理地址，对硬件进行操作；生成目标代码质量高，程序执行效率高；可移植性好；表达力强；

C语言的缺点：

C语言的缺点主要表现在数据的封装性上，这一点使得C在数据的安全性上有很大缺陷，这也是C和C++的一大区别。 C语言的语法限制不太严格，对变量的类型约束不严格，影响程序的安全性，对数组下标越界不作检查等。从应用的角度，C语言比其他高级语言较难掌握。也就是说，对用C语言的人，要求对程序设计更熟练一些。

（2）C#语言

C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言。C#看起来与Java有着惊人的相似；它包括了诸如单一继承、接口、与Java几乎同样的语法和编译成中间代码再运行的过程。但是C#与Java有着明显的不同，它借鉴了Delphi的一个特点，与COM（组件对象模型）是直接集成的，而且它是微软公司 .NET windows网络框架的主角。首先，C# 和JAVA一样，简直就是照搬了C++的部分语法，因此，对于数量众多的C++程序员学习起来很容易上手，另外，对于新手来说，比C++要简单一些。其次，Windows是占垄断地位的平台，而开发Windows应用，当然微软的声音是不能忽略的。最重要的是，相对于C++，用C# 开发应用软件可以大大缩短开发周期，同时可以利用原来除用户界面代码之外的C++代码。

（3）Java语言

Java语言，Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的总称。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。
　　Java的优势，与传统程序不同，Sun 公司在推出 Java 之际就将其作为一种开放的技术。全球数以万计的 Java 开发公司被要求所设计的 Java软件必须相互兼容。“Java 语言靠群体的力量而非公司的力量”是Sun公司的口号之一，并获得了广大软件开发商的认同。这与微软公司所倡导的注重精英和封闭式的模式完全不同。Sun 公司对 Java 编程语言的解释是：Java 编程语言是个简单、面向对象、分布式、解释性、健壮、安全与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态的语言。

（4）php语言

PHP（PHP: Hypertext Preprocessor的缩写，中文名：“PHP：超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。
特性：PHP 独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法；PHP可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页——动态页面方面，与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行，执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，PHP具有非常强大的功能，所有的CGI的功能PHP都能实现； PHP支持几乎所有流行的数据库以及操作系统；最重要的是PHP可以用C、C++进行程序的扩展。

（5）python语言

python语言，是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。
　　Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（glue language）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装

2、简述解释型和编译型编程语言？

解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。

用编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，通过编译系统，把源高级程序编译成为机器语言文件，翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高，但也不能一概而论，部分解释型语言的解释器通过在运行时动态优化代码，甚至能够使解释型语言的性能超过编译型语言。

3、Python解释器种类以及特点？

Python是一门解释器语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python存在多种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器有不同的特点，但都能正常运行Python代码，以下是常用的五种Python解释器：

（1）CPython

当从Python官方网站下载并安装好Python2.7后，就直接获得了一个官方版本的解释器：Cpython，这个解释器是用C语言开发的，所以叫 CPython，在命名行下运行python，就是启动CPython解释器，CPython是使用最广的Python解释器。

（2）IPython

IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的，好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实是调用了IE。

（3）PyPy

PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度，PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译，所以可以显著提高Python代码的执行速度。

（4）Jython

Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

（5）IronPython

IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。

在Python的解释器中，使用广泛的是CPython，对于Python的编译，除了可以采用以上解释器进行编译外，技术高超的开发者还可以按照自己的需求自行编写Python解释器来执行Python代码，十分的方便！

4、位和字节的关系？

1. bit：位

一个二进制数据0或1，是1bit；

2. byte：字节

存储空间的基本计量单位，如：MySQL中定义 VARCHAR(45) 即是指 45个字节；
1 byte = 8 bit

3. 一个英文字符占一个字节（视编码而定）；

1 字母 = 1 byte = 8 bit

4. 一个汉字占2个字节（视编码而定）；

1 汉字 = 2 byte = 16 bit

5. 标点符号

A>.  汉字输入状态下，默认为全角输入方式；
B>.  英文输入状态下，默认为半角输入方式；

C>.  全角输入方式下，标点符号占2字节；
D>.  半角输入方式下，标点符号占1字节；

故：汉字输入状态下的字符，占2个字节 (但不排除，自己更改了默认设置)；
英文输入状态下的字符，占1个字节 (但不排除，自己更改了默认设置)；

5、b、B、KB、MB、GB 的关系？

b 比特bit / 位
B——字节
KB——千比特
MB——兆比特
GB——吉比特

1 B = 8b （8个bit/ 位） 一个字节（byte）等于8位（bit）
1 kB = 1024 B (kB - kilobajt)
1 MB = 1024 kB (MB - megabajt)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabajt)

6、请至少列举5个 PEP8 规范（越多越好）

（一）代码编排
　　1、 缩进，4个空格的缩进（编辑器都可以完成此功能），不使用Tap，更不能混合使用Tap和空格。
　　2 、每行最大长度79，换行可以使用反斜杠，最好使用圆括号。换行点要在操作符的后边敲回车。
　　3 、类和top-level函数定义之间空两行；类中的方法定义之间空一行；函数内逻辑无关段落之间空一行；其他地方尽量不要再空行

（二）文档编排
　　1 、模块内容的顺序：模块说明和docstring—import—globals&constants—其他定义。其中import部分，又按标准、三方和自己编写顺序依次排放，之间空一行。
　　2 、不要在一句import中多个库，比如import os, sys不推荐。
　　3 、如果采用from XX import XX引用库，可以省略‘module.’，都是可能出现命名冲突，这时就要采用import XX。

（三）空格的使用
总体原则，避免不必要的空格。
　　1 、各种右括号前不要加空格。
　　2 、逗号、冒号、分号前不要加空格。
　　3 、函数的左括号前不要加空格。如Func(1)。
　　4 、序列的左括号前不要加空格。如list[2]。
　　5 、操作符左右各加一个空格，不要为了对齐增加空格。
　　6 、函数默认参数使用的赋值符左右省略空格。
　　7 、不要将多句语句写在同一行，尽管使用‘；’允许。
　　8 、if/for/while语句中，即使执行语句只有一句，也必须另起一行。

（四）注释
总体原则，错误的注释不如没有注释。所以当一段代码发生变化时，第一件事就是要修改注释！
注释必须使用英文，最好是完整的句子，首字母大写，句后要有结束符，结束符后跟两个空格，开始下一句。如果是短语，可以省略结束符。

1、块注释，在一段代码前增加的注释。在‘#’后加一空格。段落之间以只有‘#’的行间隔。比如：

# Description : Module config.
# 
# Input : None
#
# Output : None

2、行注释，在一句代码后加注释。比如：x = x + 1 # Increment x

但是这种方式尽量少使用。

3、避免无谓的注释。

（五）文档描述
　　1、为所有的共有模块、函数、类、方法写docstrings；非共有的没有必要，但是可以写注释（在def的下一行）。
　　2、如果docstring要换行，参考如下例子,详见PEP 257

"""

Return a foobang

Optional plotz says to frobnicate the bizbaz first.

"""

（六）命名规范

总体原则，新编代码必须按下面命名风格进行，现有库的编码尽量保持风格。

1、尽量单独使用小写字母‘l’，大写字母‘O’等容易混淆的字母。
2、模块命名尽量短小，使用全部小写的方式，可以使用下划线。
3、包命名尽量短小，使用全部小写的方式，不可以使用下划线。
4、类的命名使用CapWords的方式，模块内部使用的类采用_CapWords的方式。
5、异常命名使用CapWords+Error后缀的方式。
6、全局变量尽量只在模块内有效，类似C语言中的static。实现方法有两种，一是__all__机制;二是前缀一个下划线。
7、函数命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。
8、常量命名使用全部大写的方式，可以使用下划线。
9、类的属性（方法和变量）命名使用全部小写的方式，可以使用下划线。
10、类的属性有3种作用域public、non-public和subclass API，可以理解成C++中的public、private、protected，non-public属性前，前缀一条下划线。
11、类的属性若与关键字名字冲突，后缀一下划线，尽量不要使用缩略等其他方式。
12、为避免与子类属性命名冲突，在类的一些属性前，前缀两条下划线。比如：类Foo中声明__a,访问时，只能通过Foo._Foo__a，避免歧义。如果子类也叫Foo，那就无能为力了。
13、类的方法第一个参数必须是self，而静态方法第一个参数必须是cls。

7、通过代码实现如下转换：

（1）二进制转换成十进制：v = “0b1111011”

#先将其转换为字符串，再使用int函数，指定进制转换为十进制。
print(int("0b1111011",2))
值为123

（2）十进制转换成二进制：v = 18

print("转换为二进制为：", bin(18))
#转换为二进制为： 0b10010

（3）八进制转换成十进制：v = “011”

print(int("011",8))
#9

（4）十进制转换成八进制：v = 30

print("转换为八进制为：", oct(30))
#转换为八进制为： 0o36

（5）十六进制转换成十进制：v = “0x12”

print(int("0x12",16))
#18

（6）十进制转换成十六进制：v = 87

print("转换为十六进制为：", hex(87))
转换为十六进制为： 0x57

8、python递归的最大层数？

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def fab(n):
if n == 1:
return 1
else:
return fab(n-1)+ n

print (fab(998))


#得到的最大数为998，以后就是报错了，998这个数值莫名想起广告词····

import sys
sys.setrecursionlimit(100000)

def foo(n):
    print(n)
    n += 1
    foo(n)
        
if __name__ == '__main__':
    foo(1)

#得到的最大数字在3922-3929之间浮动，这个是和计算机有关系的，将数字调到足够大了，已经大于系统堆栈，python已经无法支撑到太大的递归崩了。

9、求结果：

 v1 = 1 or 3

 v2 = 1 and 3

 v3 = 0 and 2 and 1

v4 = 0 and 2 or 1

v5 = 0 and 2 or 1 or 4

v6 = 0 or Flase and 1

---

v1 = 1 or 3  #1
v2 = 1 and 3  #3
v3 = 0 and 2 and 1  #0
v4 = 0 and 2 or 1  #1
v5 = 0 and 2 or 1 or 4  #1
v6 = 0 or False and 1  #False

10、ascii、unicode、utf-8、gbk 区别？

ASCII码使用一个字节编码，所以它的范围基本是只有英文字母、数字和一些特殊符号 ，只有256个字符。

在表示一个Unicode的字符时，通常会用“U+”然后紧接着一组十六进制的数字来表示这一个字符。在基本多文种平面（英文为 Basic Multilingual Plane，简写 BMP。它又简称为“零号平面”, plane 0）里的所有字符，要用四位十六进制数（例如U+4AE0，共支持六万多个字符）；在零号平面以外的字符则需要使用五位或六位十六进制数了。旧版的Unicode标准使用相近的标记方法，但却有些微的差异：在Unicode 3.0里使用“U-”然后紧接着八位数，而“U+”则必须随后紧接着四位数。

Unicode能够表示全世界所有的字节

GBK是只用来编码汉字的，GBK全称《汉字内码扩展规范》，使用双字节编码。

UTF-8（8-bit Unicode Transformation Format）是一种针对Unicode的可变长度字符编码，又称万国码。由Ken Thompson于1992年创建。现在已经标准化为RFC 3629。UTF-8用1到6个字节编码UNICODE字符。用在网页上可以同一页面显示中文简体繁体及其它语言（如英文，日文，韩文）。

11、字节码和机器码的区别？

字节码

字节码是一种中间码

字节码通常指的是已经经过编译，但与特定机器码无关，需要直译器转译后才能成为机器码的中间代码。字节码通常不像源码一样可以让人阅读，而是编码后的数值常量、引用、指令等构成的序列。
字节码主要为了实现特定软件运行和软件环境、硬件环境无关。字节码的实现方式是通过编译器和虚拟机器。编译器将源码编译成字节码，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。字节码的典型应用为Java语言。

总结：字节码是一种中间状态（中间码）的二进制代码（文件）。需要直译器转译后才能成为机器码。

机器码

机器码就是计算机可以直接执行，并且执行速度最快的代码。

用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的涵义。手编程序时，程序员得自己处理每条指令和每一数据的存储分配和输入输出，还得记住编程过程中每步所使用的工作单元处在何种状态。这是一件十分繁琐的工作，编写程序花费的时间往往是实际运行时间的几十倍或几百倍。而且，编出的程序全是些0和1的指令代码。

机器语言是微处理器理解和使用的，用于控制它的操作二进制代码。
8086到Pentium的机器语言指令长度可以从1字节到13字节。
尽管机器语言好像是很复杂的，然而它是有规律的。
存在着多至100000种机器语言的指令。这意味着不能把这些种类全部列出来。

总结：机器码是电脑CPU直接读取运行的机器指令，运行速度最快

12、三元运算规则以及应用场景？

三元运算符的功能与“if…else”流程语句一致，它在一行中书写，代码非常精练、执行效率更高。在PHP程序中恰当地使用三元运算符能够令脚本更为简洁、高效。代码格式如下：

(expr1) ? (expr2) : (expr3);

解释：如果条件“expr1”成立，则执行语句“expr2”，否则执行“expr3”。
实现同样的功能，若使用条件流程语句，就需要书写多行代码：

if(expr1) {
    expr2;
} else {
    expr3;
}

可见，前面所说的三元运算符之好并非夸张。可是，多数情况下我们只在代码较为简单的时候使用三元运算符，即执行语句只为单句的时候。如：

$a>$b ? print "a大于b" : print "a小于b";

事实上，三元运算符可以扩展使用，当设置的条件成立或不成立，执行语句都可以不止一句，试看以下格式：

(expr1) ? (expr2).(expr3) : (expr4).(expr5);

我们非常明显地看到，多个执行语句可以使用用字符串运算符号（“.”）连接起来，各执行语句用小角括号包围起来以表明它是一个独立而完整的执行语句。这样扩展后它的功能更为逼近“if…else”流程语句。

同时三元运算符还可以嵌套使用。例如，a大于b成立时：如果a小于c，那么x=c-a否则x=a-c；否则a小于b成立时：如果b小于c，那么x=c-b否则x=b-c：

$a>$b ? $x=($a<$c ? $c-$a : $a-$c) : $x=($b<$c ? $c-$b : $b-$c);

嵌套使用的三元运算符可读性不太好，日后对代码的维护极可能存在问题，但比起“if…else”之类的流程语句，在上述情形之下，它的确太简练了，这是它的诱人之处。

对于喜欢偷懒和追求代码简洁的人来说，用三元运算符取代if流程语句应该是绝佳的选择。即使不用考虑“三元”中条件句以外的任意某一“元”，使用三元运算符仍然比if语句简练。以下语句的语法是正确的，它们以小解引号的方式忽略了第二或第三“元”：

$a>$b ? print "Yes" : "";
$a>$b ? '': print 'No';

应该注意的是：在使用三元运算符时，建议使用print语句替代echo语句。

13、列举 Python2和Python3的区别？

（1）Print

在 Python 2 中， print 被视为一个语句而不是一个函数，这是一个典型的容易弄混的地方，因为在 Python 中的许多操作都需要括号内的参数来执行。如果在 Python 2 中你想要你的控制台输出 ”Sammy the Shark is my favorite sea creature”，你应该写下这样的 print 语句：

print "Sammy the Shark is my favorite sea creature"

在使用 Python 3 时，print（）会被显式地视为一个函数，因此要输出上面相同的字符串，你可以使用这种非常简单且易于使用的函数语法：

print("Sammy the Shark is my favorite sea creature")

这种改变使得 Python 的语法更加一致，并且在不同的 print 函数之间进行切换更加容易。就方便性而言，print（）语法也与 Python 2.7 向后兼容，因此您的 Python 3 print（）函数可以在任一版本中运行。

（2）整数的除法

在 Python 2 中，您键入的任何不带小数的数字，将被视为整数的编程类型。虽然乍看起来这似乎是一个简单的处理编程类型的方法，但有时候当你试图除以整数以期望获得一个带小数位的答案（称为浮点数），如：

5 / 2 = 2.5

然而，在 Python 2 中，整数是强类型的，并且不会变成带小数位的浮点数，即使这样做具有直观上的意义。

当除法/符号的任一侧的两个数字是整数时，Python 2进行底除法，使得对于商x，返回的数字是小于或等于x的最大整数。这意味着当你写下 5 / 2 来对这两个数字相除时，Python 2.7 将返回最大的小于或等于 2.5 的整数，在这种情形下：

a = 5 / 2
print a
#a=2

为解决这个问题，你可以在 5.0 / 2.0 中添加小数位，以得到预期的答案 2.5。

在 Python 3 中，整数除法变得更直观，如

a = 5 / 2
print(a)
#a=2.5

你也可以使用 5.0 / 2.0 返回 2.5，但是如果你想做底层划分，你应该使用 “//” 这样的 Python 3 语法，像这样：

b = 5 // 2
print(b)
#b=2

在 Python 3 中的这种修改使得整数除法更为直观，并且它的特点是不能向后兼容 Python 2.7。

（3）支持 Unicode

当编程语言处理字符串类型时，也就是一个字符序列，它们可以用几种不同的方式来做，以便计算机将数字转换为字母和其他符号。

Python 2 默认使用 ASCII 字母表，因此当您输入“Hello，Sammy！”时， Python 2 将以 ASCII 格式处理字符串。被限定为在多种扩展形式上的数百个字符，用ASCII 进行字符编码并不是一种非常灵活的方法，特别是使用非英语字符时。

要使用更通用和更强大的Unicode字符编码，这种编码支持超过128,000个跨越现今和历史的脚本和符号集的字符，你必须输入

u“Hello，Sammy！”
， 前缀 u 代表 Unicode。

Python 3 默认使用 Unicode，这节省了程序员多余的开发时间，并且您可以轻松地在程序中直接键入和显示更多的字符。因为 Unicode 支持更强大的语言字符多样性以及 emoji 的显示，所以将它作为默认字符编码来使用，能确保全球的移动设备在您的开发项目中都能得到支持。

如果你希望你的 Python 3 代码向后兼容 Python 2，你可以通过在你的字符串的前面保留 “u” 来实现。

（4）后续发展

Python 3 和 Python 2 之间的最大区别不是语法上的，而是事实上 Python 2.7 将在 2020 年失去后续的支持，Python 3 将继续开发更多的功能和修复更多的错误。

最近的发展包括格式化的字符串，类创建的简单定制，和用一种更干净的句法方式来处理矩阵乘法。

Python 3 的后续开发意味着，开发人员可以对问题被及时解决抱有信心，并且随着时间的推移更多的功能将被添加进来，程序也会变得更加有效。

14、用一行代码实现数值交换：

 a = 1 
 b = 2

---

a,b=b,a
print(a,b)  #a=2,b=1

15、Python3和Python2中 int 和 long的区别？

long整数类型被Python3废弃，统一使用int

16、xrange和range的区别？

range 函数说明：range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。

range示例:

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>>> range(5)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> range(1,5)
[1, 2, 3, 4]
>>> range(0,6,2)
[0, 2, 4]

xrange 函数说明：用法与range完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
xrange示例:

>>> xrange(5)
xrange(5)
>>> list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5)  
xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]

由上面的示例可以知道：要生成很大的数字序列的时候，用xrange会比range性能优很多，因为不需要一上来就开辟一块很大的内存空间，这两个基本上都是在循环的时候用：

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'''
for i in range(0, 100):
 print i
 
for i in xrange(0, 100):
 print i

这两个输出的结果都是一样的，实际上有很多不同，range会直接生成一个list对象：

a = range(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]

输出结果：

<type 'list'>
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
0 1

而xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值：

a = xrange(0,100)
print type(a)
print a
print a[0], a[1]

结果如下：

<type 'xrange'>
xrange(100)
0

总结：

1.range和xrange都是在循环中使用，输出结果一样。

2.range返回的是一个list对象，而xrange返回的是一个生成器对象(xrange object)。

3.xrange则不会直接生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值，内存空间使用极少，因而性能非常好。

注意：Python 3.x已经去掉xrange，全部用range代替。

17、文件操作时：xreadlines和readlines的区别？

二者使用时相同，但返回类型不同，xreadlines返回的是一个生成器，readlines返回的是list

18、列举布尔值为False的常见值？

待

19、字符串、列表、元组、字典每个常用的5个方法？

字符串

words = 'today is a wonderfulday'
print(words.strip('today'))#如果strip方法指定一个值的话，那么会去掉这两个值
print(words.count('a'))#统计字符串出现的次数
print(words.index('is'))#找下标
print(words.index('z'))#找下标如果元素不找不到的话，会报错
print(words.find('z'))#找下标，如果元素找不到的话，返回-1
print(words.replace('day','DAY'))#字符串替换
print(words.isdigit())#判断字符串是否为纯数字
print(words.islower())#判断字符串是否为小写字母
print(words.isupper())#判断字符串是否为大写字母
print(words.startswith('http'))#判断是否以某个字符串开头
print(words.endswith('.jpg'))#判断是否以某个字符串结尾
print(words.upper())#将字符串变成大写
print(words.lower())#将字符串变成小写

列表

sample_list = ['a',1,('a','b')]  #创建列表
sample_list = ['a','b',0,1,3]   #  Python 列表操作
value_start = sample_list[0]  #得到列表中的某一个值
end_value = sample_list[-1]  #得到列表中的某一个值
del sample_list[0]  #删除列表的第一个值
sample_list[0:0] = ['sample value']  #在列表中插入一个值
list_length = len(sample_list)  #得到列表的长度
for element in sample_list:  #列表遍历
    print(element)

元祖

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#元组也是一个list，他和list的区别是元组的元素无法修改
tuple1 = (2,3,4,5,6,4,7)
print(type(tuple1))
print(tuple1[:7])
print(tuple1[:5:-1])
for i in range(6):
    print(tuple1[i])
for i in tuple1:
    print(i)

字典

dict = {'ob1':'computer', 'ob2':'mouse', 'ob3':'printer'}
每一个元素是pair，包含key、value两部分。key是Integer或string类型，value 是任意类型。
键是唯一的，字典只认最后一个赋的键值。

dictionary的方法
D.get(key, 0)       #同dict[key]，多了个没有则返回缺省值，0。[]没有则抛异常
D.has_key(key)      #有该键返回TRUE，否则FALSE
D.keys()            #返回字典键的列表
D.values()
D.items()

D.update(dict2)     #增加合并字典
D.popitem()         #得到一个pair，并从字典中删除它。已空则抛异常
D.clear()           #清空字典，同del dict
D.copy()            #拷贝字典
D.cmp(dict1,dict2)  #比较字典，(优先级为元素个数、键大小、键值大小)
                    #第一个大返回1，小返回-1，一样返回0
            
dictionary的复制
dict1 = dict        #别名
dict2=dict.copy()   #克隆，即另一个拷贝。

20、lambda表达式格式以及应用场景？

lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。

lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的，如果复杂的话，干脆就重新定义一个函数了，使用lambda就有点过于执拗了。

lambda就是用来定义一个匿名函数的，如果还要给他绑定一个名字的话，就会显得有点画蛇添足，通常是直接使用lambda函数。如下所示：

add = lambda x, y : x+y
print(add(1,2))  # 结果为3

那么到底要如何使用lambda表达式呢？

1、应用在函数式编程中

Python提供了很多函数式编程的特性，如：map、reduce、filter、sorted等这些函数都支持函数作为参数，lambda函数就可以应用在函数式编程中。如下：

# 需求：将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列
list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
print(sorted(list1, key=lambda x: abs(x)))  #[0, -1, -2, 3, -4, 5, -6]

当然，也可以如下：

list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
def get_abs(x):
    return abs(x)
print(sorted(list1,key=get_abs))  # [0, -1, -2, 3, -4, 5, -6]

只不过这种方式的代码看起来不够Pythonic

2、应用在闭包中

def get_y(a,b):
     return lambda x:a*x+b
y1 = get_y(1,1)
print(y1(1)) # 结果为2

当然，也可以用常规函数实现闭包，如下：

def get_y(a,b):
    def func(x):
        return a*x+b
    return func
y1 = get_y(1,1)
print(y1(1)) # 结果为2

只不过这种方式显得有点啰嗦。

那么是不是任何情况下lambda函数都要比常规函数更清晰明了呢？

肯定不是。

Python之禅中有这么一句话：Explicit is better than implicit（明了胜于晦涩），就是说那种方式更清晰就用哪一种方式，不要盲目的都使用lambda表达式。

21、pass的作用？

1、空语句 do nothing

if true:
    pass #do nothing
else:
    pass #do something

2、保证格式完整

def iplaypython():
    pass

3、保证语义完整

while True:
    pass

22、*arg和**kwarg作用

要想理解*arg和**kwarg的作用，先别着急，通过下面的示例，慢慢思考体会下他们的作用是什么？

*arg

比如现在我有一个最简单的加法（Jiafa）函数：

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def Jiafa(x, y):
    z = x + y
    return z
print(Jiafa(1,2))

这个很简单，一看就知道输出等于3。

那下一个问题是，如果我要算不固定个数的数字相加，那怎么来计算呢？

这时，就使用args和*kwarg，就可以帮助我们解决这种问题。

*args：可以理解为只有一列的表格，长度不固定。

**kwargs：可以理解为字典，长度也不固定。

首先，args和kwarg不是必须成对出现，也不是必须叫这个名字，也可以叫*x和**y。写成这样，只是一种约定俗成，比如给别人讲故事：从前有个张三和李四……大家一听就知道你要说什么了，而不能说从前有个马七狗八，大家虽然也能听懂，但总是不太好理解。

先说args的作用，还是开篇的案例，我们要算不定长的加法，就可以用args来定义了，当然也可以叫x，y。

def Jiafa(*args):
    sum = 0
    for i in args:
        sum = sum + i
        print(sum)

Jiafa(1, 3, 5)
Jiafa(2, 4, 6, 8, )

输出结果，9和20。这个案例很简单，用*args定义就可以引入，相当于定义了不定长度的函数，然后在程序中就可以多次使用。

**kwargs

**kwargs的字典呢？先看一下普通的字典，用一对大括号{}就可以创建字典，比如下面3行程序，就可以编一个字典的程序：

dict = {"system": "系统", "China": "中国", "link": "联接"}

x = input("请输入一个英文单词：")
print(dict.get(x, "本字典里没找到!"))

如果输入正确，会得到答案，否则会显示没找到。

在这个程序里，dict = {“system”: “系统”, “China”: “中国”, “link”: “联接”}创建了三对“键和值”（key和value），比如“system”是key，“系统”是key对应的值，也叫键值。

还可以写一个测试单词的小软件。

dict = {"system": "系统", "China": "中国", "link": "联接"}

通过Key找value的语句：

y = input("请输入China的中文意思：")
if dict['China'] == y:
    print("恭喜你，答对了！")

通过value找Key的语句：

z = input("请输入“系统”的英文单词：")
if list(dict.keys())[list(dict.values()).index("系统")] == z:
    print("恭喜你，答对了！")

现在问题来了，如果开始不知道字典里都有哪些内容，需要在程序运程中才知道怎么办？这个时候就可以用kwargs来定义了。我们先用kwargs来定义一个函数，函数内容先都不用写，再看看下面的小程序：

def dict(**kwargs):
return kwargs

mydict = dict(system="系统", China="中国", link="联接")
x = input("请输入单词：")
if x in mydict.keys():
    print("中文意思：", mydict[x])
else:
    print("抱歉，没找到。")

用字典也可以达成这样的功能，使用in……keys(),就是判断这个key是不是存在，如果存在就返回它的值。 同样，用**kwargs传递数据的功能，还可以设计一个用户登录的程序：

def dict(**kwargs):
return kwargs

userdict = dict(user1="1234", user2="5678")

x = input("请输入用户名：")
if x in userdict.keys():
    y = input("请输入密码：")
    if userdict[x] == y:
        print("完全正确")
    else:
        print("密码错误！")
else:
    print("用户不存在！")

所以从以上的示例可以看到*arg和**kwarg的作用为：

1、函数调用里的*arg和**kwarg：

（1）*arg：元组或列表“出现”
　　　　　　 **kwarg：字典“出没”

（2）分割参数

2、函数定义时传的*arg /**kwarg:

（1）接收参数

23、is和==的区别

is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。

==比较操作符和is同一性运算符区别：

==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符串间的比较：

例1：

>>> a = 'cheesezh'
>>> b = 'cheesezh'
>>> a == b
True

is也被叫做同一性运算符，这个运算符比较判断的是对象间的唯一身份标识，也就是id是否相同。通过对下面几个list间的比较，你就会明白is同一性运算符的工作原理：

例2：

>>> x = y = [4,5,6]
>>> z = [4,5,6]
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x is y
True
>>> x is z
False
>>>
>>> print id(x)
>>> print id(y)
>>> print id(z)

前三个例子都是True，这什么最后一个是False呢？x、y和z的值是相同的，所以前两个是True没有问题。至于最后一个为什么是False，看看三个对象的id分别是什么就会明白了。

下面再来看一个例子，例3中同一类型下的a和b的（a==b）都是为True，而（a is b）则不然。

>>> a = 1 #a和b为数值类型
>>> b = 1
>>> a is b
True
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a = 'cheesezh' #a和b为字符串类型
>>> b = 'cheesezh'
>>> a is b
True
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a = (1,2,3) #a和b为元组类型
>>> b = (1,2,3)
>>> a is b
False
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a = [1,2,3] #a和b为list类型
>>> b = [1,2,3]
>>> a is b
False
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a = {'cheese':1,'zh':2} #a和b为dict类型
>>> b = {'cheese':1,'zh':2}
>>> a is b
False
>>> id(a)
>>> id(b)
>>> a = set([1,2,3])#a和b为set类型
>>> b = set([1,2,3])
>>> a is b
False
>>> id(a)
>>> id(b)

通过例3可看出，is同一性运算符只有数值型和字符串型的情况下，a is b才为True，当a和b是tuple（元祖），list，dict或set型时，a is b为False。