python自测——高级特性

高级特性

70.函数装饰器有什么作用?请列举说明?
71.Python 垃圾回收机制?
72.魔法函数 __call__怎么使用?
73.如何判断一个对象是函数还是方法?
[email protected] 和@staticmethod 用法和区别
75.Python 中的接口如何实现?
76.Python 中的反射了解么?
77.metaclass 作用?以及应用场景?
78.hasattr() getattr() setattr()的用法
79.请列举你知道的 Python 的魔法方法及用途。
80.如何知道一个 Python 对象的类型?
81.Python 的传参是传值还是传址?
82.Python 中的元类(metaclass)使用举例
83.简述 any()和 all()方法
84.filter 方法求出列表所有奇数并构造新列表,a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
85.什么是猴子补丁?
86.在 Python 中是如何管理内存的?
87.当退出 Python 时是否释放所有内存分配?
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时间: 2024-11-06 10:51:26

python自测——高级特性的相关文章

Python面向对象编程高级特性

***这里还是根据网上资料,主要是廖雪峰老师的教程学习的笔记,主要介绍python面向对象的高级特性,笔记不全,只是记录自己觉得容易出错的地方*** 1.python作为一种动态语言,他的动态绑定机制允许在运行过程中动态的给class或者对象实例添加方法和属性,这个在静态语言中比如java是很难做到的: 1)动态绑定属性: 2)动态绑定方法 给一个实例绑定的方法对于其他实例和类都是不可见的:(这里也说明给一个实例动态绑定方法必须用MethodType(func, instance)) 但是给类绑

Python的一些高级特性

内容基本上来自于廖雪峰老师的blog相当于自己手打了一遍,加强加强理解吧. http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000 Python的一些高级特性 Slot python是动态语言,所谓动态,就是可以先创建类的实例,之后再动态绑定属性或方法,比如下边这个例子: class Student(object) pass s=Student() s.name="asd" 注

python基础-对象高级特性

一.实例绑定: 二.使用__slots__: 三.@property:python内置装饰器 decorator 四.多重继承:Mixin 五.定制类: 1. __str__ 和 __repr__: 打印一个实例 2. __iter__: 被用于 for ... in循环 3.__getitem__ :现得像list那样按照下标取出元素,需要实现__getitem__()方法 4.__getattr__ : 动态返回一个属性 5.__call__ : 对实例本身进行调用 六.使用元类:metac

python:函数的高级特性

很多语言中,都允许把函数本身做为参数,传递给其它参数:即所谓的高阶函数.python中也有类似特性: 一.map/reduce.filter.sorted hadoop里的map-reduce思想在python里已经变成内置函数了.map是将某个函数逐一作用于列表中的每个元素.reduce则先从列表中取头2个元素,传到指定函数,然后将计算结果与余下元素依次重复,直到List处理完. 1.1 map示例:(将List中的所有元素*10) def fn_map(x): print("fn_map-&

Python快速学习-高级特性

1.切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作 L = ['hello','the','world','and','my','love'] 取前三个元素 L[0:3],L[:3] 取倒数第一个元素:L[-1](倒数第一个元素的索引-1) 取后两个元素:L[-2:] 创建0-99的数列:L=list(range(100)) 取前十个元素:L[:10] 取后十个元素:L[-10:] 前11-20个元素:L[10:20] 前10个数,每两个取一个:L[:10:2] 所有数,每5个取一个

python学习之高级特性

一.生成式1.定义 生成式就是一个用来快速生成特定语法形式的表达式.列表生成式:用来快速生成列表字典生成式:用来快速生成字典集合生成式:用来快速生成集合2.语法格式 (1)普通的语法格式:[exp for iter_var in iterable](2)带过滤功能语法格式: [exp for iter_var in iterable if_exp](3)循环嵌套语法格式: [exp for iter_var_A in iterable_A for iter_var_B in iterable_B

python的一些高级特性(列表生成式)

列表生成式 如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做? >>> [x * x for x in range(1, 11)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方: >>> [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] [4, 16, 36, 64, 100] 还可以使用两层循环,可以生成全排列

python之高级特性

掌握了Python的数据类型.语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了. 比如构造一个1, 3, 5, 7, ..., 99的列表,可以通过循环实现: L = [] n = 1 while n <= 99: L.append(n) n = n + 2 取list的前一半的元素,也可以通过循环实现. 但是在Python中,代码不是越多越好,而是越少越好.代码不是越复杂越好,而是越简单越好. 基于这一思想,我们来介绍Python中非常有用的高级特性,1行代码能实现的功能,决不写5行代码.请始终

Day-5: Python高级特性

python的理念是:简单.优雅.所以,在Python中集成了许多经常要使用的高级特性,以此来简化代码. 切片: 对于一个list或者tuple,取其中一段的元素,称为切片(Slice). L[start:end]表示取L中从索引号为start到end的元素,其中如果顺着取,则索引号范围为0~len(L)-1:反着取,则索引号范围为-1~-len(L). 迭代: Python中迭代用for...in来完成.对于list或者tuple,就是for name in names之类:而对于dict,就