编写一个python程序来计算字符串中的字符_Python基础试题

一、语言特性谈谈对 Python 和其他语言的区别

Python是面向对象的、解释型、高级编程语言。由Guido van Rossum在1991年创建。Python的设计理念就是强调代码的可读性。Python2.0在2000年发布，Python3.0在2008年发布。在Python中使用import this可以查看Python之禅。随着数据科学、人工智能、机器学习等学科的发展，Python无疑成了当下最热门的编程语言，没有之一。各种编程语言的对比是编程界经久不衰的话题，Python常常用来和R语言做对比，尤其是在数据科学领域。这儿就结合本人使用的亲身体验来比较一下Python和R。

首先作为科研人员和数据工作者，R语言是使用情况上来说，要比Python更加广泛。周围大大多数人也通常使用R，而不是Python。本人虽然平时也尝试写一些Python代码，但是主流的工作语言还是R。可以说“Python是爱好，R是工作”。当然，各个领域的使用情况可能不同。在科研领域，面对的主要对象是数据，包括对数据的整理和清洗，数据的分析等，而R语言自出生就流淌着统计的血液，在统计分析上具有先天优势。另外，广大科研人员并不关注语言是不是面对对象，他们反而觉得面向过程更简单一些。而且数据分析通常不会涉及太多代码的重用性，也不会太关注代码的效率(除非是写工具用)。

R语言在处理数据框(表)类型的东西上，更具优势。尤其是很多R包，比如data.table，tidyr，dplyr等等，还有%>%管道符号，在处理数据表上简直就是神器。虽然Python也有pandas等之类的模块，但是使用起来显然不如R语言灵活好用。另外，R语言在画图上也有很大优势，很灵活，尤其是ggplot2包，以及搭配各种配色，作出的图可以直接放在论文中的。

所以，可以看到R语言在数据清理筛选 -> 统计分析 -> 结果作图上都比Python具有优势，对于普通的科研人员来说，这些就够了，所以在这个意义上R语言要比Python好用很多。

当然，Python在处理非数据框(表)类型的数据时，比R语言更方便。尤其是处理字符串，Python特别好用，R相比就显得笨拙一些。此外，Python中的生成式也非常灵活方便。

另外，在面向对象而言，R语言也加入了一些S3,S4等类型，但是，就本人而言，R的S3和S4显得晦涩，很难以让人理解。Python中的类就显得很简洁了。简述解释型和编译型编程语言

我们通常用的计算机变成语言都是高级语言，高级语言有助于人类对语言的理解，很多单词数字等等，都是人类可以直接读懂的。但是，高级语言对计算机来说却是天书，计算机能够读懂的只有1和0，也就是我们常说的机器语言。为了让计算机能够读懂人类的高级编程语言，就需要一个转化，或者叫做翻译，将高级语言翻译机器语言【除非有大神可以直接用0和1来编写程序？】。这个翻译过程就是编译器或者解释器。那么编译器和解释器有什么区别？

1)解释器：每次翻译一个语句；分析高级语言源代码较快，但是执行代码较慢；通常没有中间对象产生，不占用额外的内存；逐行翻译，直到遇到错误，终止执行，所以比较容易定位错误，方便识别改进bug; 每次运行都依赖于源代码

2)编译器：在运行程序时，会将整个源代码读入，并全部一次性翻译成机器语言；需要很长时间去分析源代码，但是一旦翻译完成，执行会很快；在编译过程中通常会产生中间文件，需要占用其他内存空间；定位识别错误相对较难；编译完成之后，不必再依赖于源代码；典型的编译型语言有C/C++.

举一个简单的例子：你要学做一样菜，如果你是按照解释器去做，那么你会：看一眼菜谱，操作一步，然后在看一眼菜谱，再做下一步，以此类推，直到看完全部菜谱，然后完成做菜。而如果按照编译型语言去做，你会：首先花大量时间研究菜谱，弄清了做菜的每一步，烂熟于胸，然后开始做菜，这时就可以把菜谱扔到一边了，完全按照自己记忆中的步骤来做。所以，按照编译型语言的形式去做菜，一旦学会就会很看，不用每次都看菜谱，也可以避免“欲练此功，必先自宫，如不自宫，也可成功”的情况发生。

但是，说到具体的语言，必须要先强调一下，编译型还是解释型并不是一个语言本省的属性，它只是语言执行的一种属性而已。只不过，很多时候我们用的语言只是通过其中的一种方式执行，我们习惯于称之为该语言为解释型语言或者编译型语言。比如C语言，我们通常是通过C编译器来编译执行的，但是实际上C语言也可以解释执行。其次，编译并不意味着直接编译成机器语言，广义的来讲，编译是把一种语言翻译成另一种语言。比如Java编译器，并不是直接将源代码直接翻译成二进制的机器语言，而仅仅是使用javac编译器将源代码编译成了Java字节码，然后将该字节码放入到Java虚拟机JVM中等待执行。在执行的时候，由JIT编译器将字节码解释成机器语言。

扩展一下，关于安卓软件的执行方式是一个很有意思的问题，很好的展示了理解编译执行和解释执行。在安卓5.0之前，安卓软件的执行是彻底的解释型执行，边解释边运行，所以，解释型语言的弱点就凸显出来了，慢！和IOS的软件比起来，差距太大了。其后，安卓开始放弃使用边解释边执行的方式，在安装软件的时候将源代码全部一股脑的编译成字节码，这样这执行的时候，速度就快了很多。但是问题是，软件安装需要进行对全部代码进行编译，非常费时，安装一个安卓软件要花好多时间，而且相对于源代码，字节码文件要大很多，占用大量空间。在安卓7.0之后，安卓采用了一个折中的策略，并不对软件所有部分进行编译，而仅仅是对常用部分进行编译，提升了运行效率，同时也节省了一定的存储空间。但是相比于IOS的软件，安卓软件仍然显得慢一些。IOS直接把源代码编译成了机器码(这也是为什么IOS的软件通常比对应的安卓软肩大一些)，相当于编译了一次，而安卓软件则要编译两次。现在火热的华为方舟编译器，似乎想按照IOS的方式，将安卓软件在用户下载安装之前直接编译成机器码，这肯定对提升安卓软件的运行速度有大大提升。通过安卓软件的发展史，可以很清楚看到编译型执行和解释型执行的优缺点。

具体到Python语言，虽然我们称之为解释型语言，但它也编译的过程。和Java类似，Python也会将源代码首先编译成Python字节码。只不过我们平时使用Python的时候很少注意到编译过程。即便是在交互环境性运行Python语句，也是要先编译成字节码，只不过这些字节码仅存在于内存中，执行结束变释放掉。但当我们导入(执行)一个Python文件时，你会在对应的文件夹下面发现一些.pyc的文件生成，这个就是Python编译的字节码文件。

参考：https://www.programiz.com/article/difference-compiler-interpreterPython的解释器种类以及相关特点？

通过上面的一个问题，虽然称Python为解释型语言，但实际上它在运行的时候也有编译的过程。相应而来的，Python有不同解释器(编译器)。

1)CPython

这是用C语言编写的Python最常用的解释器，一般认为是Python默认的解释器。能够更好的利用C语言写Python扩展。

2)Jython

2001年首次发布，使用Python和Java写的Python解释器。它可以将Python源代码编译成Java字节码，这就意味着Python可以在任何装有JVM的机器上运行。Jython同时支持静态编译和动态编译。

3)IronPython

2006年首次发布，使用C#语言编写，支持静态编译和交互模式。

此外，还有ActivePython，Nutika, PyJS, Stackless Python。

另外，还有PyPy，它不同于上面的解释器，PyPy使用Python语言RPython编写的，使用了JIT的编译方法，即在执行源代码的过程中，及时将源代码编译成CPU可执行的机器语言。所以它的不会产生中间字节码。对于一些长时间运行的程序，PyPy能够对程序进行很好的优化，缩短程序运行时间。

参考：https://dzone.com/articles/7-major-python-compilers-and-interpreters-availabl说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？

Python3中，字符默认采用Unicode进行编码，而在Python2中字符串是默认ASCII来编码的。所以Python3所能包含的字符比Python2要宽泛的多。

Python3整数计算更方便。比如在Python2中，5/2=2，如果你想得到精确的值，必须使用小数点，5.0/2.0=2.5；而在Python3中，直接写5/2即可以得到精确结果2.5。在这个意义上来说，Python3使用更方便，初学人员不容易犯错。

另一个不同就是print语句。在Python3中，print("Hello")，在Python2中，print "Hello"。

此外，Python3中去掉了Python2中的xrange()函数，仅仅保存了range()函数。

等，请参考https://sebastianraschka.com/Articles/2014_python_2_3_key_diff.htmlPython3 和 Python2 中 int 和 long 区别？

Python2中int的最大值是65535，超过这个数值系统会自动设为long。Python3中，没有long类型，所有的整型都是int，具体的大小根据CPU架构不同而不同。xrange 和 range 的区别？

xrange只存在于Python2中，它实际上返回一个生成器对象。在Python2中，range返回一个具体的列表，通常其占用的内存空间要比生成器对象大，但是如果多次循环该列表，使用range要比xrange快一些。

在Python3中，不存在xrange，只有range函数，它返回一个生成器对象。

二、字符串列举 Python 中的基本数据类型？

数值型、字符串型和布尔型如何区别可变数据类型和不可变数据类型

可变类型：列表、字典、集合等

不可变类型：整型、浮点型、复数、字符串、元组等将“hello world”转换为首字母大写“Hello World”aa = "hello world"

aa.title()

## 'Hello World'如何检测字符串中只含有数字?a1 = "abc123"

a1.isnumeric()

## False

a2 = "123123"

a2.isnumeric()

## True将字符串“ilovechina”进行反转aa = "ilovechina"

aa[::-1]

## 'anihcevoli'Python 中的字符串格式化方式你知道哪些？

使用%进行格式化; 使用str.format进行格式化；使用f-string进行格式化(>3.6) 下面是几种字符串格式化实例：aa = "Ash"

print("Hello, %s" %aa)

print("Hello, {}".format(aa))

print(f'Hello, {aa}')

## Hello, Ash有一个字符串开头和末尾都有空格，比如“ adabdw ”,要求写一个函数把这个字符串的前后空格都去掉。aa =  " adabdw "

aa.strip()

## 'adabdw'获取字符串”123456“最后的两个字符。aa = "1234456"

aa[-2:]

## '56'一个编码为 GBK 的字符串 S，要将其转成 UTF-8 编码的字符串，应如何操作？aa = "你好"

aa.decode('gbk').encode('utf-8')s=“info:xiaoZhang33 shandong”,用正则切分字符串输出[‘info’, ‘xiaoZhang’, ‘33’, ‘shandong’]import re

s="info:xiaoZhang 33 shandong"

re.findall(r"[a-zA-Z0-9]+",s)

## ['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']怎样将字符串转换为小写？aa = "ABCabc"

aa.lower()

## 'abcabc'单引号、双引号、三引号的区别？

只要配对使用，通常没有太大区别，但是如果嵌套多个引号时，如果不使用转义符号，就应该避免使用同一种引号。a = “你好 中国”,去除多余空格只留一个空格。

题目表述不明。

三、 列表已知 AList = [1,2,3,1,2],对 AList 列表元素去重，写出具体过程。AList = [1,2,3,1,2]

set(AList)

## {1, 2, 3}如何实现 “1,2,3” 变成 [“1”,“2”,“3”]aa = "1,2,3"

aa.split(",")

## ['1', '2', '3']给定两个 list，A 和 B，找出相同元素和不同元素A = ["dd","ee","gg",3,4]

B = ["gg","ff",3,5]

set(A) - set(B)

## {'ee', 'dd', 4}

set([a for a in A if a not in B])

## {'ee', 'dd', 4}

set(B) - set(A)

## {'ff', 5}

set([b for b in B if b not in A])

## {5, 'ff'}

# 共同元素

set([ab for ab in A if ab in B])

## {3, 'gg'}[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]aa = [[1,2],[3,4],[5,6]]

[i for j in aa for i in j]

## [1, 2, 3, 4, 5, 6]合并列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]aa = [1,5,7,9]

bb = [2,2,6,8]

aa + bb

## [1, 5, 7, 9, 2, 2, 6, 8]如何打乱一个列表的元素？import random

aa = [4,3,5,4,6,8,9,6,4]

random.shuffle(aa)

aa

## [4, 8, 5, 6, 6, 3, 4, 4, 9]

四、 字典字典操作中 del 和 pop 有什么区别dictA = {'name':'Cici','age':18}

del dictA['name']

dictA = {'name':'Cici','age':18}

dictA.pop("name")

pop返回删除的值，del不返回值按照字典的内的年龄排序

d1 = [ {‘name’:‘alice’, ‘age’:38}, {‘name’:‘bob’, ‘age’:18}, {‘name’:‘Carl’, ‘age’:28},]d1 = [

{'name':'alice', 'age':38},

{'name':'bob', 'age':18},

{'name':'Carl', 'age':28},

]

d1.sort(key = lambda x:x['age'])

d1

## [{'name': 'bob', 'age': 18}, {'name': 'Carl', 'age': 28}, {'name': 'alice', 'age': 38}]请合并下面两个字典 a = {“A”:1,“B”:2},b = {“C”:3,“D”:4}a = {"A":1,"B":2}

b = {"C":3,"D":4}

a.update(b)

print(a)

## {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4}

39.如何使用生成式的方式生成一个字典，写一段功能代码。{i:j for i in ["a","b"] for j in range(0,2)}

## {'a': 1, 'b': 1}如何把元组(“a”,“b”)和元组(1,2)，变为字典{“a”:1,“b”:2}t1 = ("a","b")

t2 = (1,2)

{x:y for x,y in zip(t1,t2)}

## {'a': 1, 'b': 2}

五、综合Python 常用的数据结构的类型及其特性？

列表、元组、字典、字符串、集合等.

[图源见水印]如何将元组(“A”,“B”)和元组(1,2),合并成字典{“A”:1,“B”:2}

上题已完成Python 里面如何实现 tuple 和 list 的转换？

tuple转换为listaa = ("A","C","E")

list(aa)

## ['A', 'C', 'E']

list转换为tuplebb = ["A","C","E"]

tuple(bb)

## ('A', 'C', 'E')我们知道对于列表可以使用切片操作进行部分元素的选择，那么如何对生成器类型的对象实现相同的功能呢？

我们无法所用像列表那样的方式对生成器进行切片。如下，会出现错误t = (i for i in range(10))

t[5:8]

# Traceback (most recent call last):

#   File "", line 1, in

# TypeError: 'generator' object is not subscriptable

但是我们可以使用itertoolsimport itertools

t = (i for i in range(10))

list(itertools.islice(t,3,7))

## [3, 4, 5, 6]请将[i for i in range(3)]改成生成器

可以直接将[]变为()，即可以作为生成器使用。下面比较了生成器和列表的大小import sys

# range(3)

ite = (i for i in range(3))

lis = [i for i in range(3)]

sys.getsizeof(ite)

## 88

sys.getsizeof(lis)

## 96

# range(1000)

ite = (i for i in range(1000))

lis = [i for i in range(1000)]

sys.getsizeof(ite)

## 88

sys.getsizeof(lis)

## 9024

可以看到生成器的对象大小始终不变，而列表对象的大小随着列表内元素的增加而增大。这就提示我们当要循环的元素数量很多时，使用生成器可以大大节省内存。a=“hello”和 b=“你好”编码成 bytes 类型a = "hello"

a.encode('utf-8')

## b'hello'下面的代码输出结果是什么？

a = (1,2,3,[4,5,6,7],8) a[2] = 2a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)

a[2] = 2

## Traceback (most recent call last):

##   File "", line 1, in

## TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

提示错误，tuple是不可变对象，不能对tuple内的对象做修改。下面的代码输出的结果是什么?

a = (1,2,3,[4,5,6,7],8) a[5] = 2a = (1,2,3,[4,5,6,7],8)

a[5] = 2

## Traceback (most recent call last):

##  File "", line 1, in

## TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

同样提示错误，不能够添加tuple对象内元素

六、 操作类题目Python 交换两个变量的值x = 4

y = 5

x,y = y,x在读文件操作的时候会使用 read、readline 或者 readlines，简述它们各自的作用

假如有如下文件，aa.txt:The first line

Hello world!

The third line

Bye.ff = open("aa.txt","r")

ff.read()

ff.close()

## 'The first line\nHello world!\nThe third line\nBye.\n'

所以，当使用read()读入文件的时候，是把整个文件(包含分行符)当做一个字符串来读入内存的。如果我们需要在整个文件内进行正则搜索替换，read()会变得很方便。ff = open("aa.txt","r")

ff.readline()

## 'The first line\n'

ff.readline()

## 'Hello world!\n'

ff.readline()

## 'The third line\n'

ff.readline()

## 'Bye.\n'

ff.readline()

## ''

ff.close()

readline()，每执行一次都读入文件的一行，返回含有分行符的一个字符串。有点像生成器，适合按行操作，并且逐行读入，节省内存。ff = open("aa.txt","r")

ff.readlines()

## ['The first line\n', 'Hello world!\n', 'The third line\n', 'Bye.\n']

ff.close()

readlines()是把所有的行一次读入内存，返回一个列表，文件中的每一行都是列表的一个元素。json 序列化时，可以处理的数据类型有哪些？如何定制支持 datetime 类型？import json

import datetime

d = {"name":"Foo"}

print(json.dumps(d))

## {"name": "Foo"}

d['date'] = datetime.datetime.now()

# 此时print(json.dumps(d))会提示错误

def myconverter(o):

if isinstance(o,datetime.datetime):

return o.__str__()

print(json.dumps(d, default = myconverter))

## {"name": "Foo", "date": "2019-09-01 21:45:06.460029"}json 序列化时，默认遇到中文会转换成 unicode，如果想要保留中文怎么办？import json

d = {"name":"很好"}

print(json.dumps(d))

## {"name": "\u5f88\u597d"}

print(json.dumps(d,ensure_ascii = False))

## {"name": "很好"}有两个磁盘文件 A 和 B，各存放一行字母，要求把这两个文件中的信息合并(按字母顺序排列)，输出到一个新文件 C 中。aa_file = open("A","r")

aa = aa_file.readline().strip()

bb_file = open("B","r")

bb = bb_file.readline().strip()

aa_1 = [i for i in aa]

bb_1 = [j for j in bb]

aa_1.extend(bb_1)

aa_1.sort()

cc_file = open("C","w")

cc_file.write("".join(aa_1)+"\n")

cc_file.close()

aa_file.close()

bb_file.close()如果当前的日期为 20190530，要求写一个函数输出 N 天后的日期，(比如 N 为 2，则输出 20190601)。

实例如下，扩展一下， 不把当前日期限定为20190530，而是作为一个函数的参数，可以用户设定。import sys

import numpy as np

days = {"01":31,"02":28,"03":31,"04":30,"05":31,"06":30,"07":31,"08":31,"09":30,"10":31,"11":30,"12":31}

days_leap = {"01":31,"02":29,"03":31,"04":30,"05":31,"06":30,"07":31,"08":31,"09":30,"10":31,"11":30,"12":31}

days_accum = list(np.cumsum([ days[i] for i in sorted(days.keys())]))

days_leap_accum = list(np.cumsum([ days_leap[i] for i in sorted(days_leap.keys())]))

def leapYear(current_year):

year = current_year

if year % 4 == 0 and (year % 100 !=0 or year % 400 ==0):

return True

else:

return False

def check_date(current_date):

current_date = str(current_date)

year = int(current_date[0:4])

if len(current_date) != 8:

sys.exit("Error: Check date formate!")

current_month = current_date[4:6]

if not current_month in days.keys():

sys.exit("Error: Check month formate!")

current_day = int(current_date[6:8])

if leapYear(year):

if not current_day in range(1,days_leap[current_month]):

sys.exit("Error: Check day formate!")

else:

if not current_day in range(1,days[current_month]):

sys.exit("Error: Check day formate!")

return current_date

def days2Date(t_days,leap):

''' days should between 1,366'''

if leap:

fun_accum = days_leap_accum

else:

fun_accum = days_accum

if t_days <= 31:

n_month = 1;

n_days = t_days

else:

n_month = len([i for i in fun_accum if i < t_days]) + 1

n_days = t_days - [i for i in fun_accum if i < t_days][-1]

return [n_month, n_days]

# main function

def calDate(current_date, n_lag):

'''

output the date after n days later

date formate using: 20190817

'''

current_date = check_date(current_date)

year = int(current_date[0:4])

month = int(current_date[4:6])

day = int(current_date[6:8])

#passed_month = [i for i in range(1,month)]

if leapYear(year):

passed_day = sum([days_leap[i] for i in sorted(days_leap.keys())][0:month-1]) + day

else:

passed_day = sum([days[i] for i in sorted(days.keys())][0:month-1]) + day

target_day = passed_day + n_lag

if leapYear(year):

year_days = 366

else:

year_days = 365

while (target_day - year_days > 0):

year = year + 1

target_day = target_day - year_days

if leapYear(year):

year_days = 366

else:

year_days = 365

f = [year]

f.extend(days2Date(target_day, leapYear(year)))

return f写一个函数，接收整数参数 n，返回一个函数，函数的功能是把函数的参数和 n 相乘并把结果返回。

感觉像是装饰器。下面代码会存在什么问题，如何改进？

def strappend(num): str=‘first’ for i in range(num): str+=str(i) return str

上述代码会出现下列错误：Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "", line 4, in strappend

TypeError: 'str' object is not callable

避免上述错误，将str(i)改为str[i]即可。一行代码输出 1-100 之间的所有偶数。[x for x in range(1,101) if x%2==0]list(filter(lambda x: x%2==0, range(1,101)))with 语句的作用，写一段代码？

with所用于处理文件流，使用它能够避免忘记关闭文件的错误。退出with代码段之后，所操作的文件自动关闭，释放内存。同时，使用with避免了使用try...finally...来处理异常和错误。with open("aa.txt", "r") as ff:

line_list = ff.readlines()python 字典和 json 字符串相互转化方法# python字典转换成json字符串

my_dict = {"name":"Evan","age":18,"sex":"M"}

import json

json.dumps(my_dict, sort_keys = True)

## '{"age": 18, "name": "Evan", "sex": "M"}'

#json字符串转换成Python字典

my_jstr = '{"age": 18, "name": "Evan", "sex": "M"}'

json.loads(my_jstr)

## {'age': 18, 'name': 'Evan', 'sex': 'M'}请写一个 Python 逻辑，计算一个文件中的大写字母数量total = 0

with open("aa.txt","r") as ff:

total = sum([1 for i in ff.read() if i.isupper()])

print("Total number of uppercase is:",total)

【THE END】