基础题整理

1.编译型语言和解释性语言的区别?

　　编译型:编译后再执行...代表语言有:C,Java,C#

　　解释性语言:边解释变执行...代表语言有:python,PHP

2.运算符总结:

　　①:顺序:括号>not>and>or

　　②:规则:and前后都为真才为真,or前后有一个为真就为真

　　③:取值:and前后都不为0的情况,取后面的值,and前面为0时取0位最终值.

　　　　　 or前后不为0的情况下,取后面的值,or前面为0时 取后面的值为最终值

　　④:括号与布尔结合: c=1 < (2==2) #False      d=1 < 2 == 2 #True

3.数据类型:以及每个的5个方法:

　　①:str(字符串)  :split(分割)-->strip(去掉两边的空格)-->upper(大写)-->startwith(以什么开头)-->endwith(以什么结尾)-->lower(小写)

　　②list(列表): append(追加)-->insert(插入)-->index(索引)-->server(排序)-->pop(删除,加索引删除指定索引,不加默认删除最后一个)

　　③dict(字典):get(根据key获取value的值)-->items(用于循环，取出所有key和value)-->keys(去除key的所有值)-->values(去除value所有的值)-->pop(删除)

　　④tuple(元组):Count：查看某个元素出现的次数-->Index：索引

4;参数陷阱:

　　def func(a,b=[])  这种写法的陷阱:

　　列表是可变数据类型，可能会在过程中修改里面的值

 

5;装饰器 & 带参数的装饰器(带参数的装饰器可以使函数执行任意次)

"""
def counter(num):
    def outer(f):
        def inner(*args,**kwargs):
            rets = []
            for i in range(num):
                ret = f(*args,**kwargs)
                rets.append(ret)
            return rets
        return inner
    return outer
@counter(3)
def func():
    print('1111')

rets = func()
print(rets)
"""
6:yield &yield from (节省内存空间)

yield使用 
1）函数中使用yield，可以使函数变成生成器。一个函数如果是生成一个数组，就必须把数据存储在内存中，如果使用生成器，则在调用的时候才生成数据，可以节省内存。

2）生成器方法调用时，不会立即执行。需要调用next()或者使用for循环来执行。
yield from的使用:

1）为了让生成器（带yield函数），能简易的在其他函数中直接调用，就产生了yield from。 

"""
def foo():
    yield 55
    yield 66

def func():
    yield 1
    yield from foo()
    yield 2
    yield 3
r1 = func()
for i in r1:
    print(i)
"""

 7;列表生成式

# v1 = [ i for i in range(10)]
# v2 = [ lambda :i for i in range(10)]  匿名函数

# def func():
#     return i
# func_list = []
# for i in range(10):
#     func_list.append(func)
# x = func_list[5]()
# print(x)

8;py2和py3的区别:
①:默认解释器编码:py2-> ascii ; py3->utf-8
②:字符串和字节  py2:unicode   str=bytes
　　　　　　　　 py3:str字符串   bytes:字节
③经典类和新式类:py2:经典类和新式类(直接或间接继承object) 
　　　　　　　　 py3:新式类

9;你用过的内置模块有哪些:
os(使用操作系统函数)--re(正则)--time&datetime(时间模块)--random(随机数模块)--json(序列化)--hashlib(加密模块)
--logging(日志模块)--pickle(序列化)

10第三方模块;
requests,bs4,pymysql,pymongo,gevent(gevent是可以很轻松地将它的网络模型分布到多个进程并行处理的。)
安装:pip install 软件名

11常见的双下划线方法:

 __call__
    __new__
    __dict__
    __setattr__
    __getattr__
    __delattr__
    __getitem__
    __setitem__
    __delitem__
    __iter__
    __enter__
    __exit__
    
    __init__
    __str__
    __repr__
    __del__

12:单例模式:
　　①什么是单例模式;单例模式是一种设计模式，是指一个类仅仅能有一个实例。
　　②哪里使用单例模式?:django admin    数据库连接池
单例模式的书写:

推荐:
    
    import threading
    import time
    
    class Foo(object):
        _instance = None
        _lock = threading.RLock()
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            if cls._instance:
                return cls._instance
            with cls._lock:
                if not cls._instance:
                    cls._instance = object.__new__(cls)
                return cls._instance
    def task():
        obj = Foo()
        print(obj)
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=task)
        t.start()
        
    time.sleep(100)
    obj = Foo()