本文主要是介绍Python | 试卷刷题and基础笔记,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
1.下列转义字符中, 属于“回车”含义的是
\n 换行\r 回车
2.for循环遍历字典
在Python中,你可以使用for
循环来遍历字典的键(keys)、值(values)或者键-值对(items)。下面是三种遍历字典的方法:
遍历字典的键(keys)
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in my_dict: print(key)
遍历字典的值(values)
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} for value in my_dict.values(): print(value)
遍历字典的键-值对(items)
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key, value in my_dict.items(): print(key, value)
3.切片操作
c1="HelloWorld"
print(c1[:5])#指的是从[0,5)
print(c1[5:])#指的是 从[5,end]
print(c1[::5]) #指的是步长是5
4.True==1
print(2==True and 0==False)结果是False 因为2不等于1
5.
print(4>5 and 4 or 5 and 4*3**2 or not 8>6)
在Python中,逻辑运算符(如
and
和or
)的优先级低于比较运算符(如>
),但是它们仍然遵循一定的规则进行求值。同时,Python使用“短路”行为,即当确定整个逻辑表达式的结果时,它会停止进一步的求值。让我们逐步分析表达式
4 > 5 and 4 or 5 and 4 * 3 ** 2 or not 8 > 6
:
- 括号和优先级:首先,由于我们没有显式的括号,我们需要知道运算符的优先级。在Python中,
not
的优先级最高,然后是and
,最后是or
。此外,乘方(**
)的优先级高于乘法和除法,再高于比较运算符,最后才是逻辑运算符。- 从左到右求值:在没有括号的情况下,Python从左到右进行求值。
现在,让我们逐步分析这个表达式:
4 > 5
:这是False
,因为4不大于5。- 由于
and
是短路运算符,如果其左侧为False
,则整个and
表达式的结果就是False
,并且不会求值其右侧的部分。因此,4 > 5 and 4
的结果是False
。- 接下来是
or
运算符。由于or
的左侧(即4 > 5 and 4
的结果)是False
,or
运算符会求值其右侧的部分来确定整个表达式的结果。5 and 4 * 3 ** 2
:首先,我们求值4 * 3 ** 2
,得到36(因为乘方的优先级高于乘法)。然后,由于5
是真值(在布尔上下文中等于True
),and
运算符会求值其右侧的部分,即36。因此,5 and 4 * 3 ** 2
的结果是36。- 由于
or
运算符的左侧(即4 > 5 and 4
的结果)是False
,而右侧(即5 and 4 * 3 ** 2
的结果)是36(在布尔上下文中也是真值),因此整个or
表达式的结果是36。- 最后,
not 8 > 6
:这部分是not True
,因为8确实大于6,所以结果是False
。但是,由于我们已经确定了整个表达式的结果是36(在前面的or
运算中),所以这部分的值不会影响最终的结果。综上所述,
print(4 > 5 and 4 or 5 and 4 * 3 ** 2 or not 8 > 6)
的结果是36。
6.
extend()函数和'+='运算符
list.extend(iterable)
(1)添加列表
demo_list = [1,2,3]
demo_list.extend([4,5]) # 等效写法demo_list += [4,5]
#list结果为 [1, 2, 3, 4, 5]
(2)添加字符串
demo_list = [1,2,3]
demo_list.extend("ab")
#list结果为 [1, 2, 3, 'a', 'b']
(3)添加字典
demo_list = [1,2,3]
demo_list.extend({"apple":1,"banana":2})
#list结果 [1, 2, 3, 'apple', 'banana']
list.pop(index)
这里是索引,删除第几个
pop的用法
list.remove(element)
这里是删除值
remove的用法
7.冒泡排序
# 使用 Python 冒泡排序算法对[23,56,34,12,78,6]进行由大到小
# 排序a=[23,56,34,12,78,6]
end=len(a)while end!=0:flag = 0for i in range(0,end-1):if a[i+1]<a[i]:temp=a[i+1]a[i+1]=a[i]a[i]=tempflag=1if flag==0:breakend=end-1print(a)
8.类的属性
1. obj.__dict__
__dict__
是一个存储对象属性的字典。对于自定义对象,__dict__
会包含所有实例变量(不包括继承自类的属性,除非它们被重写)。
class MyClass:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 obj = MyClass()
print(obj.__dict__) # 输出: {'a': 1, 'b': 2}
2. obj.__class__
__class__
属性引用对象所属的类。
class MyClass: pass obj = MyClass() print(obj.__class__) # 输出: <class '__main__.MyClass'>
3. class.__bases__
__bases__
是一个元组,包含了类继承的所有父类。对于单一继承,这个元组只包含一个类;对于多重继承,它会包含多个类。
class Base1:
pass class Base2:
pass class MyClass(Base1, Base2):
pass print(MyClass.__bases__) # 输出: (<class '__main__.Base1'>, <class '__main__.Base2'>)
4. class.__base__
注意:__base__
属性并不是Python官方支持的。但在单继承的情况下,它通常指向类的直接父类(与 __bases__[0]
相同)。在多继承的情况下,使用 __base__
可能会导致混淆,因为它可能不指向你期望的父类。因此,通常建议使用 __bases__
。
但是,为了示例,这里是如何在单继承的情况下使用 __base__
的:
class Base:
pass class MyClass(Base):
pass print(MyClass.__base__) # 输出: <class '__main__.Base'>
5. class.__mro__
类的层次结构
class Base1: def method(self): return "Base1" class Base2: def method(self): return "Base2" class MyClass(Base1, Base2): pass print(MyClass.__mro__) # 输出类似: (<class '__main__.MyClass'>, <class '__main__.Base1'>, <class '__main__.Base2'>, <class 'object'>) # 当我们调用 MyClass().method() 时,Python 会首先查找 MyClass 是否定义了 method,如果没有,它会查找 Base1,然后是 Base2,最后是 object(所有类的基类)
9.深拷贝 v.s 浅拷贝
Python 中以 copy.deepcopy() 来实现对象的深度拷贝
深浅拷贝
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