更新时间:2019年07月26日 10时49分55秒 来源:黑马程序员论坛
![]() 浅拷贝: import copy n1 = {'k1':'wu','k2':123,'k3':['alex',678]} n3 = copy.copy(n1) ![]() 深拷贝: import copy n1 = {'k1':'wu','k2':123,'k3':['alex',678]} n4 = copy.deepcopy(n1) ![]() 深拷贝的时候python将字典的所有数据在内存中新建了一份,所以如果你修改新的模版的时候老模版不会变。相反,在浅copy 的时候,python仅仅将最外层的内容在内存中新建了一份出来,字典第二层的列表并没有在内存中新建,所以你修改了新模版,默认模版也被修改了。 17、Python是如何进行内存管理的 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况: 1,一个对象分配一个新名称 2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典) 引用计数减少的情况: 1,使用del语句对对象别名显示的销毁 2,引用超出作用域或被重新赋值 Sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。 二、垃圾回收 1,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。 2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。 三、内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 1,Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。 2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。 3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。 18、Python的可变类型和不可变类型 数字、字符串、元组是不可变的,列表、字典是可变的。 对象池: 小整数对象池 [-5, 256] 这些小整数被定义在了一个整数对象池里,当引用小整数时会自动引用整数对象池里的对象,所以这些小整数不会重复创建,当多个变量指向同一个小整数时,实质上它们指向的是同一个对象。 字符串对象池 字符串对象是不可变对象,python有个intern机制,简单说就是维护一个字典,这个字典维护已经创建字符串(key)和它的字符串对象的地址(value),每次创建字符串对象都会和这个字典比较,没有就创建,重复了就用指针进行引用就可以了。intern机制处理字符串长度小于等于20且仅由数字字母下划线构成的,只创建一次。 19、列举常见的内置函数 数学相关 abs(a) : 求取绝对值。abs(-1) max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3]) min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3]) sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) >>> 6 sorted(list) : 排序,返回排序后的list。 len(list) : list长度,len([1,2,3]) divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) >>> (2,1) pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) >>> 8 round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数,b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) >>> 3.14 range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。 range(1,10) >>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 类型转换 int(str) : 转换为int型。int('1') >>> 1 float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') >>> 1.0 str(int) : 转换为字符型。str(1) >>> '1' bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) >>> False str(None) >>> False bytes(str,code) : 接收一个字符串,与所要编码的格式,返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') >>> b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') >>> b'\xe7\x88\xac\xe8\x99\xab' list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) >>> [1,2,3] iter(iterable): 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) >>> <list_iterator object at 0x0000000003813B00> dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) >>> {'a':1, 'b':2, 'c':3} enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。 tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) >>>(1,2,3) set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) >>> {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) >>> {1,2,3} hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) >>> '0x400' oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) >>> '0o2000' bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) >>> '0b10000000000' chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) >>> 'A' ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') >>> 65 相关操作 eval() : 执行一个表达式,或字符串作为运算。 eval('1+1') >>> 2 exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') >>> Python filter(func, iterable) : 通过判断函数fun,筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x>3, [1,2,3,4,5,6]) >>> <filter object at 0x0000000003813828> map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) >>> [6,8,10] zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] type():返回一个对象的类型。 id(): 返回一个对象的唯一标识值。 hash(object):返回一个对象的hash值,具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') >>> 7070808359261009780 help():调用系统内置的帮助系统。 isinstance():判断一个对象是否为该类的一个实例。 issubclass():判断一个类是否为另一个类的子类。 globals() : 返回当前全局变量的字典。 next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器,返回迭代器中的数值,如果设置了default,则当迭代器中的元素遍历后,输出default内容。 reversed(sequence) : 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') >>> ['c','b','a'] 20、Python写9*9乘法表的两种简单方法 1 for i in range(1,10): 2 for j in range(1,i+1): 3 print("%s * %s = %s" %(j,i,i*j),end="") 4 print("") print "\n".join("\t".join(["%s*%s=%s" %(x,y,x*y) for y in range(1, x+1)]) for x in range(1, 10)) 21、如何安装第三方模块?以及用过哪些第三方模块? pip install 模块名 一、Python爬虫 1. 请求 requests(第三方模块) 2. 解析: bs4(即beautifulsoup,第三方模块) 3. 储存: pymongo(第三方模块): 把数据写入MongoDB MySQL-python(第三方模块): 把数据写入MySQL里面。 协程:gevent(第三方模块) 二、Python数据分析&科学计算 numpy(第三方模块,C拓展): Copy了MATLAB的数据结构。很多数据分析和科学计算库的底层模块。提供了良好的数组数据结构和C拓展接口。 pandas(第三方模块,C拓展): Copy了R的data frame的数据结构。 22、常用模块都有那些? import time import datetime print(time.asctime()) # 返回时间格式:Sun May 7 21:46:15 2017 print(time.time()) # 返回时间戳 ‘1494164954.6677325’ print(time.gmtime()) # 返回本地时间 的struct time对象格式,time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=22, tm_min=4, tm_sec=53, tm_wday=6, tm_yday=127, tm_isdst=0) print(time.localtime()) # 返回本地时间 的struct time对象格式,time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=22, tm_min=4, tm_sec=53, tm_wday=6, tm_yday=127, tm_isdst=0) print(time.gmtime(time.time()-800000)) # 返回utc时间的struc时间对象格式 print(time.asctime(time.localtime())) # 返回时间格式Sun May 7 22:15:09 2017 print(time.ctime()) # 返回时间格式Sun May 7 22:15:09 2017 print(time.strftime('%Y-%m-%d')) #默认当前时间 2017-05-07 print(time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime())) #默认当前时间 2017-05-07 string_struct = time.strptime("2016/05/22","%Y/%m/%d") # 将日期字符串 转成 struct时间对象格式 print(string_struct) # 返回struct time对象格式 time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=5, tm_mday=22, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=6, tm_yday=143, tm_isdst=-1) # 将日期字符串转成时间戳 struct_stamp = time.mktime(string_struct) # 将struct time时间对象转成时间戳 print(struct_stamp) # 返回时间戳 ‘1463846400.0’ # 将时间戳转为字符串格式 print(time.gmtime(time.time()-86640)) # 将utc时间戳转换成struct_time格式 print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.gmtime()) ) # 将utc struct_time格式转成指定的字符串格式 # 时间加减 print(datetime.datetime.now()) # 返回当前时间 2017-05-07 22:36:45.179732 print(datetime.date.fromtimestamp(time.time())) # 时间戳直接转换成日期格式 2017-05-07 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)) # 返回时间在当前日期上 +3 天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)) # 返回时间在当前日期上 -3 天 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours= 3)) # 返回时间在当前时间上 +3 小时 print(datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes= 30)) # 返回时间在当前时间上 +30 分钟 c_time = datetime.datetime.now() print(c_time) # 当前时间为 2017-05-07 22:52:44.016732 print(c_time.replace(minute=3,hour=2)) # 时间替换 替换时间为‘2017-05-07 02:03:18.181732’ print(datetime.timedelta) # 表示时间间隔,即两个时间点之间的长度 print (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5)) # 返回时间在当前时间上 -5 天 # python 日历模块 import calendar print(calendar.calendar(theyear= 2017)) # 返回2017年整年日历 print(calendar.month(2017,5)) # 返回某年某月的日历,返回类型为字符串类型 calendar.setfirstweekday(calendar.WEDNESDAY) # 设置日历的第一天(第一天以星期三开始) cal = calendar.month(2017, 4) print (cal) print(calendar.monthrange(2017,5)) # 返回某个月的第一天和这个月的所有天数 print(calendar.monthcalendar(2017,5)) # 返回某个月以每一周为元素的序列 cal = calendar.HTMLCalendar(calendar.MONDAY) print(cal.formatmonth(2017, 5)) # 在html中打印某年某月的日历 print(calendar.isleap(2017)) # 判断是否为闰年 print(calendar.leapdays(2000,2017)) # 判断两个年份间闰年的个数 import random # 随机数 print(random.random()) # 返回一个随机小数'0.4800545746046827' print(random.randint(1,5)) # 返回(1-5)随机整型数据 print(random.randrange(1,10)) # 返回(1-10)随机数据 # 生成随机验证码 code = '' for i in range(4): current = random.randrange(0,4) if current != i: temp = chr(random.randint(65,90)) else: temp = random.randint(0,9) code += str(temp) |