python面试题（三）

1 一行代码实现9*9乘法表

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)))
==================================================
1*1=1
2*1=2  2*2=4
3*1=3  3*2=6  3*3=9
4*1=4  4*2=8  4*3=12  4*4=16
5*1=5  5*2=10  5*3=15  5*4=20  5*5=25
6*1=6  6*2=12  6*3=18  6*4=24  6*5=30  6*6=36
7*1=7  7*2=14  7*3=21  7*4=28  7*5=35  7*6=42  7*7=49
8*1=8  8*2=16  8*3=24  8*4=32  8*5=40  8*6=48  8*7=56  8*8=64
9*1=9  9*2=18  9*3=27  9*4=36  9*5=45  9*6=54  9*7=63  9*8=72  9*9=81

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2 列举常见的内置函数？

内置函数

abs()	divmod()	input()	open()	staticmethod()
all()	enumerate()	int()	ord()	str()
any()	eval()	isinstance()	pow()	sum()
basestring()	execfile()	issubclass()	print()	super()
bin()	file()	iter()	property()	tuple()
bool()	filter()	len()	range()	type()
bytearray()	float()	list()	raw_input()	unichr()
callable()	format()	locals()	reduce()	unicode()
chr()	frozenset()	long()	reload()	vars()
classmethod()	getattr()	map()	repr()	xrange()
cmp()	globals()	max()	reverse()	zip()
compile()	hasattr()	memoryview()	round()	__import__()
complex()	hash()	min()	set()
delattr()	help()	next()	setattr()
dict()	hex()	object()	slice()
dir()	id()	oct()	sorted()	exec 内置表达式
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3 如何安装第三方模块？以及用过哪些第三方模块？

使用软件管理工具（pip，pip2，pip3）

  python2和python3都自带了pip，而pip就仿佛有一个仓库，将我们需要安装的第三方模块都收纳其中，使用简单的安装命令即可完成安装。

  注意事项：用python3自带的pip或者pip3安装的第三方模块就只能为python3的编译器使用，这对于python2的pip和pip2是同理的。

具体安装方法：直接: pip3 install 模块名

常用第三方模块

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。

Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。

Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。

BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。

Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。

NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。

SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。

matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。

Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。

Pyglet.3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。

pyQT.Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。

pyGtk.也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。

Scapy.用Python写的数据包探测和分析库。

pywin32.一个提供和windows交互的方法和类的Python库。

nltk.自然语言工具包。我知道大多数人不会用它，但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话，它是非常好的库。但它的功能远远不止如此，自己摸索一下吧。

nose.Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发，那么它是必不可少的。

SymPy.SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。

IPython.怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能，以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。

4 re的match和search区别？

match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配；也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，

如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none。

例如：

print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())   会返回(0, 5)

而print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))   则返回None

search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

例如：print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())返回(0, 5)
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5 什么是正则的贪婪匹配？

如：String str="abcaxc";

    Patter p="ab.*c";

  贪婪匹配:正则表达式一般趋向于最大长度匹配，也就是所谓的贪婪匹配。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abcaxc(ab.*c)。

  非贪婪匹配：就是匹配到结果就好，就少的匹配字符。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abc(ab.*c)。

编程中如何区分两种模式

  默认是贪婪模式；在量词后面直接加上一个问号？就是非贪婪模式。

  量词：{m,n}：m到n个

     *：任意多个

     +：一个到多个

     ？：0或一个

6 求结果：

l = [i % 2 for i in range(10)]
print(l)
t = (i % 2 for i in range(10))
print(t)
=============================
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
<generator object <genexpr> at 0x000000000271CB10>
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7 求结果

print(1 or 2)
print(1 and 2)
print(1 < (2==2))
print(1 < 3 == 3)
print(True == 3)
print(True == 1)
=============================
1
2
False
True
False
True
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8 def func(a,b=[]) 这种写法有什么坑？

def func(a,b=[]):
   b.append(a)
   print(b)
func(1)
func(1)
func(1)
func(1)
=================================
[1]
[1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1]
函数的第二个默认参数是一个list，当第一次执行的时候实例化了一个list，第二次执行还是用第一次执行的时候实例化的地址存储，所以三次执行的结果就是 [1, 1, 1] ，想每次执行只输出[1] ，默认参数应该设置为None。
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9 如何实现 “1,2,3” 变成 [‘1’,’2’,’3’] ?

L = [1,2,3]
NL =list(map(str,L))
print(NL)
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10 1、2、3、4、5 能组成多少个互不相同且无重复的三位数

for x in range(1,5):
   for y in range(1,5):
       for z in range(1,5):
               if (x!=y) and (y!=z) and (z!=x):
                       print("%d%d%d" % (x, y, z))

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