61.如何在function里面设置一个全局变量
Python中有局部变量和全局变量，当局部变量名字和全局变量名字重复时，局部变量会覆盖掉全局变量。
如果要给全局变量在一个函数里赋值，必须使用global语句。global VarName的表达式会告诉Python， VarName是一个全局变量，这样Python就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。
我们在全局命名空间里定义一个变量money。我们再在函数内给变量money赋值，然后Python会假定money是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量money，结果就是会出现一个UnboundLocalError的错误。取消global语句的注释就能解决这个问题。
62.对缺省参数的理解 ？
缺省参数指在调用函数的时候没有传入参数的情况下，调用默认的参数，在调用函数的同时赋值时，所传入的参数会替代默认参数。
参考地址：https://blog.csdn.net/liulin1207/article/details/80889995
65.为什么函数名字可以当做参数用?
使用函数当做入参
使用函数当做入参，函数本身包含参数
使用函数当做入参，函数本身包含不确定个数的入参
66.Python中pass语句的作用是什么？
pass语句什么也不做，一般作为占位符或者创建占位程序，pass语句不会执行任何操作，比如：
while False:
pass
pass通常用来创建一个最简单的类：
class MyEmptyClass:
pass
pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO，提醒实现相应的实现，比如：
def initlog(*args):
pass #please implement this
参考地址：https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/3501479.html
68.如何交换两个变量的值？
方法一:(所有语言都可以通过这种方式进行交换变量)
通过新添加中间变量的方式，交换数值.
下面通过一个demo1函数进行演示：
def demo1(a,b): temp = a a = b b = temp print(a,b)
方法二：（此方法是Python中特有的方法）
直接将a， b两个变量放到元组中，再通过元组按照index进行赋值的方式进行重新赋值给两个变量。
下面通过一个demo2函数进行演示:
def demo2(a,b): a,b = b,a print(a,b)
方法三：
通过简单的逻辑运算进行将两个值进行互换
下面通过一个demo3函数进行演示:
def demo3(a, b): a = a + b b = a - b a = a - b print(a, b)
方法四：
通过异或运算 将两个值互换 异或运算的原理是根据二进制中的 "1^1=0 1^0=1 0^0=0"
下面通过一个demo4函数进行演示:
def demo4(a,b): a = a^b b = a^b # b = (a^b)^b = a a = a^b # a = (a^b)^a = b print(a,b)
参考地址：https://www.cnblogs.com/aydenwang/p/9398826.html
69.map函数和reduce函数？
1、python3的map函数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable（可迭代对象），map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator（迭代器）返回。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
上述代码中f是一个map对象，r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
不对r进行list函数的话，输出结果如下：
def f(n): return n*n r = map(f,[1,2,3]) print(r)
结果：
<map object at 0x000001FB4EC5D240>
map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
2、python3的reduce函数
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：
>>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> def char2num(s): ... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} ... return digits[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579
参考地址：https://blog.csdn.net/jin970505/article/details/79919263
70.回调函数，如何通信的?
在计算机程序设计中，回调函数，或简称回调（Callback），是指通过函数参数传递到其它代码的，某一块可执行代码的引用。这一设计允许了底层代码调用在高层定义的子程序。
有两种类型的回调函数：即blocking callbacks (also known as synchronous callbacks or just callbacks) and deferred callbacks (also known as asynchronous callbacks).
那么，在python中如何实现回调函数呢，看代码：
def my_callback(input): print "function my_callback was called with %s input" % (input,) def caller(input, func): func(input) for i in range(5): caller(i, my_callback)
参考地址：https://www.cnblogs.com/berlin-sun/p/callbackinpython.html
71.Python主要的内置数据类型都有哪些？ print dir( ‘a ’) 的输出？
python的数据类型有
int 整型、bool 布尔、str 字符串、list 列表、tuple 元组、dict 字典、float 浮点型小数
print(dir("a"))的输出是
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']
输出字符串‘a’的内建方法；
参考地址：https://www.cnblogs.com/blog-rui/p/9858803.html
72.map(lambda x:xx，[y for y in range(3)])的输出？
lambda原型为：lambda 参数:操作(参数)
lambda函数也叫匿名函数，即没有具体名称的函数，它允许快速定义单行函数，可以用在任何需要函数的地方。这区别于def定义的函数。
lambda与def的区别：
1）def创建的方法是有名称的，而lambda没有。
2）lambda会返回一个函数对象，但这个对象不会赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量（函数名）。
3）lambda只是一个表达式，而def则是一个语句。
4）lambda表达式” : “后面，只能有一个表达式，def则可以有多个。
5）像if或for或print等语句不能用于lambda中，def可以。
6）lambda一般用来定义简单的函数，而def可以定义复杂的函数。
将一个 list 里的每个元素都平方：
map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )
这个写法要好过
def sq(x): return x * x map(sq, [y for y in range(10)])
因为后者多定义了一个（污染环境的）函数，尤其如果这个函数只会使用一次的话。
进一步讲，匿名函数本质上就是一个函数，它所抽象出来的东西是一组运算。这是什么意思呢？类比
a = [1, 2, 3]
和
f = lambda x : x + 1
我们会发现，等号右边的东西完全可以脱离等号左边的东西而存在，等号左边的名字只是右边之实体的标识符。如果能习惯 [1, 2, 3] 单独存在，那么 lambda x : x + 1 也能单独存在其实也就不难理解了，它的意义就是给「某个数加一」这一运算本身。
现在回头来看 map() 函数，它可以将一个函数映射到一个可枚举类型上面。沿用上面给出的 a 和 f，可以写
map(f, a)
也就是将函数 f 依次套用在 a 的每一个元素上面，获得结果 [2, 3, 4]。现在用 lambda 表达式来替换 f，就变成：
map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )
会不会觉得现在很一目了然了？尤其是类比
a = [1, 2, 3] r = [] for each in a: r.append(each+1)
参考地址：https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1
73.hasattr() getattr() setattr() 函数使用详解？
hasattr(object, name)
判断一个对象里面是否有name属性或者name方法，返回BOOL值，有name特性返回True， 否则返回False。
需要注意的是name要用括号括起来
>>> class test(): ... name="xiaohua" ... def run(self): ... return "HelloWord" ... >>> t=test() >>> hasattr(t, "name") #判断对象有name属性 True >>> hasattr(t, "run") #判断对象有run方法 True >>>
getattr(object, name[,default])
获取对象object的属性或者方法，如果存在打印出来，如果不存在，打印出默认值，默认值可选。
需要注意的是，如果是返回的对象的方法，返回的是方法的内存地址，如果需要运行这个方法，
可以在后面添加一对括号。
1 >>> class test(): 2 ... name="xiaohua" 3 ... def run(self): 4 ... return "HelloWord" 5 ... 6 >>> t=test() 7 >>> getattr(t, "name") #获取name属性，存在就打印出来。 8 'xiaohua' 9 >>> getattr(t, "run") #获取run方法，存在就打印出方法的内存地址。 10 <bound method test.run of <__main__.test instance at 0x0269C878>> 11 >>> getattr(t, "run")() #获取run方法，后面加括号可以将这个方法运行。 12 'HelloWord' 13 >>> getattr(t, "age") #获取一个不存在的属性。 14 Traceback (most recent call last): 15 File "<stdin>", line 1, in <module> 16 AttributeError: test instance has no attribute 'age' 17 >>> getattr(t, "age","18") #若属性不存在，返回一个默认值。 18 '18'
setattr(object, name, values)
给对象的属性赋值，若属性不存在，先创建再赋值。
1 >>> class test(): 2 ... name="xiaohua" 3 ... def run(self): 4 ... return "HelloWord" 5 ... 6 >>> t=test() 7 >>> hasattr(t, "age") #判断属性是否存在 8 False 9 >>> setattr(t, "age", "18") #为属相赋值，并没有返回值 10 >>> hasattr(t, "age") #属性存在了 11 True 12 >>>
一种综合的用法是：判断一个对象的属性是否存在，若不存在就添加该属性
1 >>> class test(): 2 ... name="xiaohua" 3 ... def run(self): 4 ... return "HelloWord" 5 ... 6 >>> t=test() 7 >>> getattr(t, "age") #age属性不存在 8 Traceback (most recent call last): 9 File "<stdin>", line 1, in <module> 10 AttributeError: test instance has no attribute 'age' 11 >>> getattr(t, "age", setattr(t, "age", "18")) #age属性不存在时，设置该属性 12 '18' 13 >>> getattr(t, "age") #可检测设置成功 14 '18' 15 >>>
参考地址：https://www.cnblogs.com/cenyu/p/5713686.html
74.一句话解决阶乘函数？
def factorial(num): j = 1 for i in range(1,num+1): j = j*i print(j) num = int(input("请输入阶乘数字：")) factorial(num)
参考地址：https://www.cnblogs.com/gengyi/p/7967076.html
75.什么是lambda函数？ 有什么好处？
lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的匿名函数
好处：
1、lambda 函数比较轻便，即用即删除，很适合需要完成一项功能，但是此功能只在此一处使用，
连名字都很随意的情况下；
2、匿名函数，一般用来给 filter， map 这样的函数式编程服务;
3、作为回调函数，传递给某些应用，比如消息处理
一、lambda函数的语法
lambda语句中，冒号前是参数，可以有0个或多个，用逗号隔开，冒号右边是返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象。
1》无参数：
f = lambda:'Hello python lambda' f() #'Hello python lambda'
2》有参数，无默认值
f = lambda x,y: x*y f(6,7) #42
3》有参数，有默认值
f = lambda x=5, y=8: x*y f() #40 f(5,6) #30
4》和map, reduce, filter连用
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)#python 2.x list( filter(lambda x: x % 3 == 0, foo) )#python 3.x #[18, 9, 24, 12, 27] print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)#python 2.x list( map(lambda x: x * 2 + 10, foo) )#python 3.x #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64] from functools import reduce#python 3.x need import reduce reduce(lambda x, y: x + y, foo) #139
参考地址：https://www.cnblogs.com/lmh001/p/9790378.html