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Python应用八股文

        大家好!在 Python 学习的道路上,掌握一些基础知识要点至关重要,这些要点常被称为“Python 八股”。以下是对它们的简易总结,帮助你快速回顾和巩固 Python 的核心概念。

       一、数据结构

  1. 列表(List):有序可变序列,可包含不同类型的元素,如`my_list = [1, 'apple', 3.14]`。
  2. 元组(Tuple):有序不可变序列,与列表类似但不可修改,如`my_tuple = (1, 'banana', 2.71)`。
  3. 字典(Dictionary):无序键值对集合,键不可重复,用于存储和检索数据,如`my_dict = {'name': 'John', 'age': 25}`。
  4. 集合(Set):无序唯一元素集合,用于执行集合操作,如`my_set = {1, 2, 3}`。

        它们主要区别在于可变性、有序性和是否允许重复元素。

      二、数据类型

  1. 整数(int):表示整数值,占用字节取决于系统位数,如`x = 5`。
  2. 浮点数(float):表示带有小数点的数字,通常占用 8 个字节,如`y = 3.14`。
  3. 字符串(str):表示文本,用单引号或双引号,占用字节数与长度和编码相关,如`text = 'Hello, World!'`。
  4. 布尔值(bool):表示真或假,只有`True`或`False`,通常占用 1 个字节。
  5. 字节串(bytes):表示二进制数据,字节数等于元素数量,如`b = b'hello'`。
  6. 字节数组(bytearray):可变字节串,允许修改元素,占用字节数等于元素数量,如`ba = bytearray(b'hello')`。
  7. NoneType:表示空或不存在的数据,通常用于初始化变量,占用很小固定字节数。

      三、控制流语句

  1. break 和 continue:`break`用于终止循环,跳出循环体;`continue`用于跳过循环体剩余代码,直接进行下一轮循环。
  2. return 和 yield:`return`用于从函数返回值并终止函数执行;`yield`用于生成迭代器,函数暂停保存状态,下次调用继续执行。

      四、拷贝

  1. 浅拷贝:创建新对象,复制原对象元素引用,只复制对象一层,修改原始嵌套对象会影响浅拷贝,用`copy()`函数或切片操作。
  2. 深拷贝:创建新对象,递归复制原对象所有元素,包括嵌套元素,新对象与原始对象完全独立,用`copy.deepcopy()`函数,但更耗费资源且可能遇循环引用问题。

      五、其他重要知识点

  1. range 和 xrange:Python 2 中,`range`返回列表,`xrange`返回生成器;Python 3 中,`xrange`被移除,`range`成生成器。
  2. is 和==:`==`比较对象值是否相等,`is`比较对象身份标识是否相等。
  3. lambda 函数:匿名函数,用于简化代码,常用于函数参数传递简单功能。
  4. 字符串拆分方法:`split()`、`splitlines()`、`partition()`等。
  5. 引号区别:单引号和双引号表示字符串无实质性区别,三引号表示多行字符串,也可作多行注释。
  6. Python 传参:注意参数顺序和类型匹配,有位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数。
  7. 装饰器:修改函数或方法行为的高级技术,不改变函数代码和调用方式添加新功能,应用场景如性能测试、插入日志、权限校验。
  8. 作用域:分为局部作用域、全局作用域和嵌套作用域,决定变量或函数在程序中的可访问区域。
  9. 解释型和编译型语言:解释型语言运行时逐行解释源代码,编译型语言运行前先将源代码转换为机器代码。
  10. \_\_init\_\_和\_\_new\_\_:`__init__`初始化对象属性,`__new__`创建对象并返回实例。
  11. 常用模块:`math`、`datetime`、`random`、`os`、`sys`等。
  12. list 和 numpy.array:`list`是 Python 内置通用序列类型,不支持数学运算;`numpy.array`是 NumPy 提供的数组类型,支持高效数学运算。
  13. 类中 self:指向对象本身的引用,用于在类中引用对象的属性和方法,应用包括初始化属性、访问属性和方法、调用其他方法。
  14. Python 面向对象特征:封装、继承、多态,是一门多范式编程语言。

        以上是 Python 八股文的简易总结,希望对你有所帮助。在学习过程中,建议多动手实践,加深对这些知识点的理解和掌握,这样才能在 Python 编程的世界中更加得心应手。

 

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