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第一个问题:什么是装饰器，为何要引入装饰器，对于编写程序有什么帮助吗？
装饰器就是对一段函数的一个装饰，比如我们要统计某个函数的从执行开始到执行结束耗费的时间，用最简单明了的程序去实现，代码如下:
import time
sum=0
def sum_numbers(n):
??? global? sum
??? for i in range(n):
??????? sum+=i
??? return sum
if __name__ == "__main__":
??? start_time = time.time()
??? result = sum_numbers(10000)
??? end_time = time.time()
??? elapsed_time = end_time - start_time
??? print(f"Sum: {result}")
??? print(f"Elapsed Time: {elapsed_time} seconds")
再比如我们要统计访问百度从发起接口请求到接口返回结果耗时，可以编写代码如下：
import requests
import time
def baidu_api_request():
??? url = "http://www.baidu.com"
??? response = requests.get(url)
??? return response.text
if __name__ == "__main__":
??? start_time = time.time()
??? result = baidu_api_request()
??? end_time = time.time()
??? elapsed_time = end_time - start_time
??? print(f"Elapsed Time: {elapsed_time} seconds")
现在我们就能看到其实这两段代码统计结束和起始之差的代码是高度类似的，这个其实是可以封装成一个方法的，这个其实就是我们接下来要讲解的装饰器。代码如下，其中calculate_elapsed_time就是一个装饰器方法，可以很好的传入接口请求方法并统计耗时时间
# -- coding: utf-8 --**
import time
import requests
def baidu_api_request():
??? url = "http://www.baidu.com"
??? response = requests.get(url)
??? return response.text
def calculate_elapsed_time(func):
??? def wrapper(*args, **kwargs):
??????? start_time = time.time()
??????? result = func(*args, **kwargs)
??????? end_time = time.time()
??????? elapsed_time = end_time - start_time
??????? print(f"Elapsed Time: {elapsed_time:.6f} seconds")
??????? return result
??? return wrapper
# 示例函数，你可以替换为你的实际功能
@calculate_elapsed_time
def request_spendtime():
??? # 这里是你的实际代码逻辑
??? result = baidu_api_request()
??? print("Function executed!")
# 调用被装饰的函数
request_spendtime()
装饰器就像是一个通用的方法，通过@method方式对不同的函数进行装饰，进而大大提升代码的耦合性，写出高效简洁的程序。
第二个问题：什么情况下使用装饰器？
一般针对实际开发场景有两个情况使用装饰器最多，一个是创建单例模式，对象创建实例之后调用函数。比如创建一个单例装饰器A,用该装饰器装饰类B和类C。
# -- coding: utf-8 --**
def singleton(cls):
??? instances = {}
??? def get_instance(*args, **kwargs):
??????? if cls not in instances:
??????????? instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
??????? return instances[cls]
??? return get_instance
# 使用装饰器将类B和类C变成单例
@singleton
class ClassB:
??? def __init__(self):
??????? self.name = "ClassB"
@singleton
class ClassC:
??? def __init__(self):
??????? self.name = "ClassC"
# 示例使用
instance_b1 = ClassB()
instance_b2 = ClassB()
print(instance_b1 is instance_b2)? # True，说明是同一个实例
instance_c1 = ClassC()
instance_c2 = ClassC()
print(instance_c1 is instance_c2)? # True，说明是同一个实例
第二个常见就是打印log装饰器，打印函数的参数和函数输出的结果
# -- coding: utf-8 --**
import functools
import time
def log_decorator(func):
??? @functools.wraps(func)
??? def wrapper(*args, **kwargs):
??????? print(f"Function {func.__name__} called with args {args} and kwargs {kwargs}")
??????? start_time = time.time()
??????? result = func(*args, **kwargs)
??????? end_time = time.time()
??????? print(f"Result: {result}")
??????? print(f"Execution time: {end_time - start_time:.6f} seconds")
??????? return result
??? return wrapper
# 示例函数，你可以替换为你的实际功能
@log_decorator
def example_function(a, b):
??? # 这里是你的实际代码逻辑
??? time.sleep(2)
??? return a + b
# 调用被装饰的函数
result = example_function(3, 4)
问题1：什么是上下文管理器，有什么作用，一般使用场景是什么。
我们平常读写文件或对数据库进行增删改查的时候，会频繁的涉及到文件的输入和输出流。数据库的关闭和连接，这个其实是比较耗费资源的。为此需要自动的进行这些操作的开始和结束，捕获期间的异常，此时上下文管理器就应运而生了。下面列举几个应用场景。
?第一个例子：文件操作：通过上下文管理器可以自动打开和关闭文件，不用手动编写file.close()函数了。
# -- coding: utf-8 --**
class FileHandler:
??? def __init__(self, filename, mode):
??????? self.filename = filename
??????? self.mode = mode
??? def __enter__(self):
??????? self.file = open(self.filename, self.mode)
??????? return self.file
??? def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
??????? self.file.close()
with FileHandler('example.txt', 'r') as file:
??? content = file.read()
??? print(content)
第二个例子:数据库连接，通过上下文管理器也能自动关闭数据库连接，节省资源
import sqlite3
class DatabaseConnection:
??? def __init__(self, dbname):
??????? self.dbname = dbname
??? def __enter__(self):
??????? self.connection = sqlite3.connect(self.dbname)
??????? return self.connection
??? def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
??????? self.connection.close()
with DatabaseConnection('example.db') as connection:
??? cursor = connection.cursor()
??? # 执行数据库操作
# 连接在这里自动关闭
第三个自定义的上下文管理器，处理类中的函数
class CustomContextManager:
??? def __enter__(self):
??????? print("Entering the context")
??????? return self? # 返回值将被赋给as后面的变量
??? def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
??????? print("Exiting the context")
with CustomContextManager() as cm:
??? # 在这里执行需要在进入和退出上下文时执行的操作
??? print("输出当前的内容")
控制头输出的顺序是：
Entering the context
输出当前的内容
Exiting the context
问题：什么是生成器，它的作用是什么，什么场景下会频繁使用生成器。
生成器是一个函数，不会一个一个的返回函数值，而是一次按照顺序返回一个或者多个值，该函数执行直到被通知输出最后一个值。生成器使用yield语句来产生值，每次调用yield时，生成器会暂停执行并将值返回给调用者，保持当前状态。这使得生成器非常有效，尤其是在处理大量数据或需要惰性计算时。
作用：
惰性计算： 生成器允许按需生成值，而不是一次性生成所有值。这对于处理大型数据集或无限序列非常有用，因为它节省了内存。
迭代效率：生成器可以在迭代过程中动态生成值，节省了内存开销，尤其在数据量大时表现明显。
无限序列：生成器可以用于表示无限序列，因为它们可以在需要时生成值，而不会耗尽内存。
下面列举几个例子。
# -- coding: utf-8 --**
# 生成器函数，生成自然数序列
def natural_numbers():
??? n = 1
??? while True:
??????? yield n
??????? n += 1
# 使用生成器处理无限序列
for num in natural_numbers():
??? if num > 10:
??????? break
??? print(num)
计算斐波那契数列
# -- coding: utf-8 --**
# 生成器函数，生成自然数序列
def fibonacci():
??? a, b = 0, 1
??? while True:
??????? yield a
??????? a, b = b, a + b
# 使用生成器计算斐波那契数列
fib_gen = fibonacci()
for _ in range(10):
??? print(next(fib_gen))
标准库中的生成器
# -- coding: utf-8 --**
for i in range(5):
??? print(i)
#enumerate 函数用于同时获取列表的索引和值，它返回一个生成器。
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, value in enumerate(fruits):
??? print(f"Index: {index}, Value: {value}")
##enumerate 函数用于同时获取列表的索引和值，它返回一个生成器。
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30, 35]
for name, age in zip(names, ages):
??? print(f"Name: {name}, Age: {age}")
#filter 函数用于根据指定的条件筛选可迭代对象中的元素
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
filtered_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
for num in filtered_numbers:
??? print(num)
问题一：什么是魔法方法，魔法方法存在的意义是什么，什么场景下使用魔法方法
魔法方法其实就是内置函数。魔法方法（Magic Methods），也被称为特殊方法或双下划线方法，是在类中以双下划线__开头和结尾的方法。它们在特定的情况下由解释器调用，用于执行特殊的操作。魔法方法的存在旨在提供一种自定义类行为的方式，使得类实例可以在特定的操作下表现得更像内置类型。
魔法方法的意义有以下两个：
1.自定义类行为：魔法方法允许你自定义类在特定情况下的行为，例如实例创建、属性访问、运算符重载等。
2.提供类似内置类型的接口:通过实现特定的魔法方法，可以使自定义类在使用时更类似于内置类型，提高代码的可读性和一致性。
下面列举几个常用魔方方法的场景：
# -- coding: utf-8 --**
#__init__(self, ...): 类的构造方法，用于初始化对象。在对象创建时被调用。
class MyClass:
??? def __init__(self, name,age):
??????? self.name = name
??????? self.age=age
obj = MyClass("Example",23)
print(obj.name)
print(obj.age)
#__str__(self): 返回对象的字符串表示，通过str(obj)或print(obj)调用
class MyClass:
??? def __init__(self, name,address):
??????? self.name = name
??????? self.address=address
??? def __str__(self):
??????? return f"MyClass object with name: {self.name}{self.address}"
obj = MyClass("Example",'Beijing')
print(obj)? # 输出: MyClass object with name: ExampleBeijing
print(obj.__str__())? # 输出: MyClass object with name: ExampleBeijing
#__len__(self): 返回对象的长度，通过len(obj)调用。
class MyList:
??? def __init__(self, items):
??????? self.items = items
??? def __len__(self):
??????? return len(self.items)
my_list = MyList([1, 2, 3, 4])
print(len(my_list))? # 输出: 4
print(my_list.__len__()) # 输出: 4
#__getitem__(self, key): 获取对象的元素，通过obj[key]调用。
class MyList:
??? def __init__(self, items):
??????? self.items = items
??? def __getitem__(self, index):
??????? return self.items[index]
my_list = MyList([1, 2, 3, 4])
print(my_list[2])? # 输出: 3
#__add__(self, other): 实现对象的加法运算，通过obj1 + obj2调用。
class Point:
??? def __init__(self, x, y):
??????? self.x = x
??????? self.y = y
??? def __add__(self, other):
??????? return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(3, 4)
result = p1 + p2
print(result.x, result.y)? # 输出: 4, 6
问题：解释 __init__ 和 __new__ 方法之间的区别。
答案： __new__ 在实例创建之前调用，负责创建并返回实例。__init__ 在实例已经创建后调用，用于初始化实例的属性。
问题：如何通过 with 语句使用上下文管理器，即实现 __enter__ 和 __exit__ 方法？
答案： 实现 __enter__ 方法返回需要管理的资源，并在 __exit__ 方法中进行资源清理。这样可以使用 with 语句进行资源管理。
问题：解释 __getattr__ 和 __setattr__ 的区别，并说明它们在类中的作用。
答案： __getattr__ 在属性访问失败时调用，用于处理未定义的属性。__setattr__ 在给属性赋值时调用，用于拦截属性的赋值。
以下是一些常见的魔法方法的列表，附带简要的解释和用途：
__init__(self, ...): 构造方法，用于初始化对象。
__new__(cls, ...): 创建对象的实例，通常在对象实例化之前调用。
__del__(self): 析构方法，用于释放对象占用的资源。
__str__(self): 返回对象的字符串表示，通过str(obj)或print(obj)调用。
__repr__(self): 返回对象的开发者友好的字符串表示，通常用于调试。
__len__(self): 返回对象的长度，通过len(obj)调用。
__getitem__(self, key): 获取对象的元素，通过obj[key]调用。
__setitem__(self, key, value): 设置对象的元素，通过obj[key] = value调用。
__delitem__(self, key): 删除对象的元素，通过del obj[key]调用。
__iter__(self): 返回一个迭代器对象，使得对象可以被迭代。
__next__(self): 在迭代器中，返回下一个元素。
__call__(self, ...): 允许对象像函数一样被调用。
__eq__(self, other): 用于判断对象相等性。
__ne__(self, other): 用于判断对象的不等性。
__lt__(self, other): 用于判断对象是否小于另一个对象。
__le__(self, other): 用于判断对象是否小于或等于另一个对象。
__gt__(self, other): 用于判断对象是否大于另一个对象。
__ge__(self, other): 用于判断对象是否大于或等于另一个对象。
__hash__(self): 返回对象的哈希值，通常与__eq__一起使用。
__enter__(self): 进入上下文管理器的方法，在with语句中调用。
__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback): 退出上下文管理器的方法，在with语句结束时调用。
__getattr__(self, name): 在访问未定义的属性时调用。
__setattr__(self, name, value): 在给属性赋值时调用。
__delattr__(self, name): 在删除属性时调用。
__slots__: 限制对象可以拥有的属性，用于节省内存。
问题：什么是元类，元类的作用是什么，元类常见的使用场景有哪些
元类（Metaclass）是一种高级的编程概念，用于定义类的创建和行为。在Python中，类是对象，而元类是类的类。元类允许你控制类的创建过程，可以认为是类的“模板”
元类的作用：
控制类的创建： 元类允许你在类被创建的时候执行一些特定的操作，例如修改类的属性、方法或添加新的方法。
规范类的行为： 元类可以用于强制编码规范，确保类的一致性和正确性。
自动化重复的工作： 元类可以用于自动化一些常规的工作，例如自动添加类属性、检查类定义等。
下面列举一个例子
class MyMeta(type):
??? def __new__(cls, name, bases, dct):
??????? # 对类进行修改或检查
??????? if 'my_attribute' not in dct:
??????????? dct['my_attribute'] = 'Default'
??????? return super().__new__(cls, name, bases, dct)
class MyClass(metaclass=MyMeta):
??? pass
obj = MyClass()
print(obj.my_attribute)? # 输出: Default
下面是针对上面代码的解释：
在这个示例中，MyMeta 是一个简单的元类，通过在__new__方法中检查类的属性，
动态添加了一个默认的属性my_attribute。在定义MyClass时，我们指定了metaclass=MyMeta，
使得MyMeta成为MyClass的元类。这样，创建MyClass类时，元类的__new__方法会被调用，
允许我们在类创建时进行自定义的操作。
元类实现单例模式：
# -- coding: utf-8 --**
class SingletonMeta(type):
??? _instances = {}
??? def __call__(cls, *args, **kwargs):
??????? # 如果类的实例不存在，则创建一个新的实例
??????? if cls not in cls._instances:
??????????? instance = super().__call__(*args, **kwargs)
??????????? cls._instances[cls] = instance
??????? # 返回已存在的实例
??????? return cls._instances[cls]
class SingletonClass(metaclass=SingletonMeta):
??? def __init__(self, name):
??????? self.name = name
# 创建多个实例，但只有一个实际的实例存在
instance1 = SingletonClass("Instance 1")
instance2 = SingletonClass("Instance 2")
print(instance1 is instance2)? # 输出: True
关于上面的代码解释如下：
在这个例子中，SingletonMeta 元类用于确保一个类只有一个实例。通过将 SingletonClass 指定为使用 SingletonMeta 元类，即 metaclass=SingletonMeta，我们确保了 SingletonClass 的实例唯一性。
问题：什么是类工厂，类工厂的作用是什么，常见的类工厂的用法有哪些？
类工厂（Class Factory） 是一种模式或技术，它允许在运行时动态创建类。类工厂通常是一个函数或类，接受一些参数，并返回一个新的类。这样的设计模式使得代码更加灵活，可以根据不同的需求创建不同的类
类工厂的作用：动态创建类： 类工厂允许在运行时根据不同的需求动态创建类，而不是在编写代码时就固定好类的结构。参数化类的创建： 类工厂可以接受参数，根据参数的不同来生成不同的类，实现类的定制化。简化代码： 使用类工厂可以避免重复的类定义，尤其是当需要创建大量相似但不完全相同的类时。
# -- coding: utf-8 --**
def create_class(name, attrs):
??? return type(name, (), attrs)
#基本类工厂函数：
MyClass = create_class("MyClass", {"x": 10, "y": 20})
obj = MyClass()
print(obj.x, obj.y)? # 输出: 10 20
#参数化类工厂函数
def create_person_class(name, age):
??? return type(name, (), {"name": name, "age": age})
Person = create_person_class("John", 30)
john = Person()
print(john.name, john.age)? # 输出: John 30
#类装饰器作为类工厂
def add_method(cls):
??? def new_method(self):
??????? return f"Hello, I'm {self.name}"
??? cls.new_method = new_method
??? return cls
@add_method
class Person:
??? def __init__(self, name):
??????? self.name = name
john = Person("John")
print(john.new_method())? # 输出: Hello, I'm John
问题：什么是抽象基类，抽象基类有什么作用，常见使用抽象基类的场景有哪些
# -- coding: utf-8 --**
from abc import ABC, abstractmethod
class MyABC(ABC):
??? @abstractmethod
??? def my_method(self):
??????? print("my_method")
class MyConcreteClass(MyABC):
??? def my_method(self):
??????? # 实现抽象方法
??????? print("MyConcreteClass")
obj=MyConcreteClass()
print(obj.my_method())
#Can't instantiate abstract class MyABC with abstract methods my_method
obj2=MyABC()
print(obj2.my_method())
问题：什么是正则表达式？该表达式常见的应用场景有哪些，请列举例子
正则表达式（Regular Expression，简称正则或RegExp） 是一种强大的文本匹配和处理工具，用于在字符串中匹配、搜索、替换特定模式的文本。正则表达式由字符和操作符组成，可以描述字符的组合、字符的数量和字符之间的关系。
# -- coding: utf-8 --**
#文本搜索和匹配： 查找文本中符合特定模式的字符串。
import re
pattern = re.compile(r'\b\w+@\w+\.\w+\b')
text = "Emails: john@example.com, alice@gmail.com, bob@yahoo.com"
matches = pattern.findall(text)
print(matches)
#数据提取和解析： 从字符串中提取特定格式的数据。
pattern = re.compile(r'(\d{2})/(\d{2})/(\d{4})')
date_string = "Today's date is 12/25/2022"
match = pattern.search(date_string)
if match:
??? day, month, year = match.groups()
??? print(f"Date: {year}-{month}-{day}")
pattern = re.compile(r'\b\w+\b')
text = "Replace these words"
result = pattern.sub('***', text)
print(result)
log_pattern = re.compile(r'(\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - - \[([^\]]+)\] "(GET|POST) ([^"]+)" (\d+) (\d+)')
log_entry = '192.168.1.1 - - [15/Dec/2022:12:30:45 +0000] "GET /page.html" 200 1234'
match = log_pattern.match(log_entry)
if match:
??? ip, timestamp, method, path, status, size = match.groups()
??? print(f"IP: {ip}, Time: {timestamp}, Method: {method}, Path: {path}, Status: {status}, Size: {size}")
常见的正则表达式及其说明
1???? ^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$??? 匹配标准邮箱地址
2???? `^(https? ftp)://[^\s/$.?#].[^\s]*$`
3???? ^1[3456789]\d{9}$?????? 匹配中国大陆手机号码
4???? ^\d{4}-\d{2}-\d{2}$????? 匹配格式为 "YYYY-MM-DD" 的日期
6???? ^\d{6}$?? 匹配六位数字的邮政编码
7???? ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$?? 匹配长度为5到16位的用户名，以字母开头，允许字母、数字、下划线
`^(^\d{15}$)?? (^\d{18}$)
^[\u4e00-\u9fa5]+$??? 匹配一个或多个中文字符
<([a-z]+)>(.*?)<\/\1>? 匹配HTML标签及其内容
^[1-9]\d{4,10}$???? 匹配5到11位的QQ号码
`^[a-zA-Z]:\(?:[^\:*?"<>????? \r\n]+\)[^\:?"<>
^([0-9A-Fa-f]{2}[:-]){5}([0-9A-Fa-f]{2})$?? 匹配标准的MAC地址
^-?\d+(\.\d+)?$??? 匹配整数或浮点数
<!--(.*?)-->? 匹配HTML注释
\[([^\]]+)\]\(([^)]+)\)???? 匹配Markdown中的链接
\b(\w+)\s+\1\b???? 匹配连续重复的单词
<(\w+)[^>]*>.*?<\/\1>?????? 匹配XML标签及其内容
^\s*$????? 匹配空白行
9.python多线程编程
什么是多线程，它的作用是什么，什么场景下使用多线程
多线程（Multithreading 指在同一进程内同时运行多个线程，每个线程都独立执行不同的任务。线程是操作系统进行调度的最小单位，它在进程内分享相同的资源，如内存空间和文件句柄等。多线程在提高程序并发性、响应性和资源利用率方面具有优势
# -- coding: utf-8 --**
# from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
# import pandas as pd
import time
import openai
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
successcount=0
totalcount=0
start_time=time.time()
def req_openai(question, answer1, answer2):
??? global? totalcount
??? totalcount+=1
??? # gpt-3.5-turbo
??? #openai.api_base = "https://openkey.cloud/v1"
??? openai.api_base="https://op.zakix.info/v1"
??? openai.api_key = "sk-a70CIVdZjWb1rMzEMwFoXolVs2Jhllh5y6a436PaHo4Iuflw"
??? retry_times = 0
??? messages = []
??? smaple = '1.单位或者个体工商户为聘用的员工无偿提供服务不需要缴纳增值税 和 2.单位或者个体工商户为聘用的员工无偿提供服务不用缴纳增值税，只需要分别输出 不需要缴纳增值税||不用缴纳增值税'
??? #message = answer1 + "???? 跟内容?? " + answer2 + "意思是否相近，回答A.基本一致 B.部分一致 C.不一致,直接回答A或者B或者C,并把意思相近的两段话中最核心的字符串分别输出 ，用||分隔开回答，字符串1和字符串2，除此不需要其他任何多余的回答" + "参考例子" + smaple
??? message = answer1 + "???? 跟内容?? " + answer2 + "意思是否相近，回答A.基本一致 B.部分一致 C.不一致,直接回答A或者B或者C，除此不需要其他任何多余的回答" + "参考例子" + smaple
??? messages.append({"role": "user", "content": message})
??? try:
??????? response = openai.ChatCompletion.create(
??????????? # model='gpt-3.5-turbo',
??????????? # model="gpt-4",
??????????? model='gpt-4-1106-preview',
??????????? messages=messages,
??????????? temperature=1
??????? )
??????? reply = response["choices"][0]['message']['content']
??????? return reply
??? except Exception as r:
??????? print(r)
??????? return ''
def process_row(row):
??? question = row[0]
??? answer1 = row[1]
??? answer2 = row[2]
??? # 模拟接口请求，实际中需要根据你的需求修改
??? result = req_openai(question, answer1, answer2)
??? # 返回问题+第二列和第三列意思是否一致的答案
??? return f"{question}&&{answer1}&&{answer2}的意思是否一致：||{result}"
def main():
??? global? successcount;
??? # 读取Excel文件
??? filename='湖北税务局评测1527.xlsx'
??? df = pd.read_excel(filename)
??? with ThreadPoolExecutor() as executor:
??????? # 提交任务并获得Future对象
??????? futures = {executor.submit(process_row, row): row for _, row in df.iterrows()}
??? results = []
??? for future in as_completed(futures):
??????? row = futures[future]
??????? try:
??????????? result = future.result()
??????????? results.append(result)
??????? except Exception as e:
??????????? # 处理异常
??????????? print(f"Error processing row {row}: {e}")
??? # 将结果写入新的Excel文件的第四列
??? df['多线程返回结果'] = results
??? df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)
??? df['最终结果'] = df['多线程返回结果'].str.split('||')
??? length = df.iloc[:, 3]
??? import datetime
??? now = datetime.datetime.now()
??? date_string = now.strftime("%Y-%m-%d")
??? time_string = now.strftime("%H:%M:%S")
??? print("当前日期：", date_string)
??? print("当前时间：", date_string + time_string.replace('-', ':'))
??? now_time = date_string + "-" + time_string.replace(':', '-')
??? print(now_time)
??? for i in range(len(length)):
??????? df.iat[i, 4] = str(df.iloc[i, 3]).split('||')[1]
??????? print(str(df.iloc[i, 3]).split('||')[1])
??????? if? str(df.iloc[i, 3]).split('||')[1]=='A':
??????????? successcount += 1
??????????? print("当前case的完全正确率"+str(successcount/(i+1)))
??????? # 将结果写回Excel文件
??????? resultexcelname=''
??????? df.to_excel(filename.split('.')[0]+now_time+'评测结果.xlsx', index=False)
??? end_time = time.time()
??? # 计算执行时间
??? execution_time = end_time - start_time
??? print(f"Execution Time: {execution_time} seconds")
if __name__ == "__main__":
??? main()
使用多线程的场景：
耗时任务： 当程序中存在一些需要花费较长时间的任务，如文件 I/O、网络请求等，使用多线程可以避免阻塞主线程，提高整体性能。
GUI应用程序： 在图形用户界面中，使用多线程可以确保用户界面的流畅运行，同时执行后台任务。
并行计算： 对于可以并行计算的任务，如图像处理、数据分析等，多线程能够充分利用多核处理器，提高计算效率。
异步编程： 在异步编程中，多线程常用于处理并发的异步任务，以提高系统的响应性。
服务器应用： 服务器程序通常需要处理多个客户端的请求，使用多线程可以同时处理多个请求，提高服务器的吞吐量。
实时系统： 在一些实时系统中，使用多线程可以保证对时间敏感的任务在规定时间内完成。
展示一个完美的线程的生命周期：
# -- coding: utf-8 --**
import threading
import time
def thread_function():
??? print("Thread is in the 'Running' state.")
??? time.sleep(2)
??? print("Thread is in the 'Blocked' state.")
??? time.sleep(2)
??? print("Thread is in the 'Running' state.")
??? time.sleep(2)
??? print("Thread is in the 'Terminated' state.")
# 创建线程
my_thread = threading.Thread(target=thread_function)
# 打印线程状态（应该是 'New' 状态）
print(f"Thread is in the '{my_thread.getName()}' state.")
# 启动线程（进入 'Runnable' 状态）
my_thread.start()
# 等待线程完成
my_thread.join()
# 打印线程状态（应该是 'Terminated' 状态）
print(f"Thread is in the '{my_thread.getName()}' state.")
这个代码演示了线程的生命周期，包括创建（'New'）、就绪（'Runnable'）、运行（'Running'）、阻塞（'Blocked'）和终止（'Terminated'）等状态。请注意，线程状态可能因操作系统的调度而有所变化，这里的演示仅是一个简单的示例。
在这个例子中，线程 my_thread 在 thread_function 函数中执行，模拟了线程的生命周期不同阶段的状态。在实际应用中，线程的生命周期可能会更复杂，具体取决于任务和线程的交互。
多进程可以利用计算机多核的作用，但是多线程由于GLK的作用，无法实现
下列代码的多线程耗时：
# -- coding: utf-8 --**
import concurrent.futures
import time
start_time=time.time()
PRIMES = [
??? 1116281,
??? 1297337,
??? 104395303,
??? 472882027,
??? 533000389,
??? 817504243,
??? 982451653,
??? 112272535095293,
??? 112582705942171,
??? 112272535095293,
??? 115280095190773,
??? 115797848077099,
??? 1099726899285419
] * 5
def is_prime(n):
??? """判断素数"""
??? for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
??????? if n % i == 0:
??????????? return False
??? return n != 1
def main():
??? """主函数"""
??? with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
??????? for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
??????????? print('%d is prime: %s' % (number, prime))
if __name__ == '__main__':
??? main()
??? end_time = time.time()
??? # 计算程序执行时间
??? elapsed_time = end_time - start_time
??? print('程序执行时间：%f 秒' % elapsed_time) #30.72s
下列代码多进程耗时：
start_time = time.time()
PRIMES = [
??? 1116281,
??? 1297337,
??? 104395303,
??? 472882027,
??? 533000389,
??? 817504243,
??? 982451653,
??? 112272535095293,
??? 112582705942171,
??? 112272535095293,
??? 115280095190773,
??? 115797848077099,
??? 1099726899285419
] * 5
def is_prime(n):
??? """判断素数"""
??? for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
??????? if n % i == 0:
??????????? return False
??? return n != 1
def main():
??? """主函数"""
??? with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=16) as executor:
??????? for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
??????????? print('%d is prime: %s' % (number, prime))
if __name__ == '__main__':
??? main()
??? # 记录结束时间
??? end_time = time.time()
??? # 计算程序执行时间
??? elapsed_time = end_time - start_time
??? print('程序执行时间：%f 秒' % elapsed_time) #程序执行时间：10.08 秒
可以看出多线程耗时是多线程的3倍
问题：什么是面向对象编程,面向对象编程的作用是什么，请列举几个代码例子解释。
面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称OOP） 是一种程序设计范式，它以对象为中心，通过封装、继承和多态等机制来组织和设计代码。面向对象编程的目标是提高代码的重用性、可维护性和可扩展性。决于任务和线程的交互。
面向对象编程的主要特征：
封装（Encapsulation）： 将数据和操作封装在对象中，通过定义类的成员变量（属性）和方法来实现。封装隐藏了实现的细节，使得对象的内部状态对外部不可见。
继承（Inheritance）： 允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法。继承提供了代码重用的机制，子类可以重用父类的代码，并且可以通过覆盖或扩展来修改其行为。
多态（Polymorphism）： 允许使用同样的接口来操作不同的对象，提高了代码的灵活性。多态通过方法重载和方法重写来实现，使得同一个方法在不同的对象上可以有不同的行为。
# 定义一个基类
class Animal:
??? def __init__(self, name):
??????? self.name = name
??? def speak(self):
??????? pass
# 定义两个子类继承自基类
class Dog(Animal):
??? def speak(self):
??????? return f"{self.name} says Woof!"
class Cat(Animal):
??? def speak(self):
??????? return f"{self.name} says Meow!"
# 创建对象并调用方法
dog = Dog("Buddy")
cat = Cat("Whiskers")
print(dog.speak())? # 输出: Buddy says Woof!
print(cat.speak())? # 输出: Whiskers says Meow!
面向对象编程还涉及到重写内置方法
# -- coding: utf-8 --**
class Point:
??? def __init__(self, x, y):
??????? self.x = x
??????? self.y = y
??? def __add__(self, other):
??????? return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
# Example
p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(3, 4)
result = p1 + p2
print(result.x, result.y)? # Output: 4 6
class Point:
??? def __init__(self, x, y):
??????? self.x = x
??????? self.y = y
??? def __sub__(self, other):
??????? return Point(self.x - other.x, self.y - other.y)
# Example
p1 = Point(5, 8)
p2 = Point(2, 3)
result = p1 - p2
print(result.x, result.y)? # Output: 3 5
class ComplexNumber:
??? def __init__(self, real, imag):
??????? self.real = real
??????? self.imag = imag
??? def __mul__(self, other):
??????? real_part = self.real * other.real - self.imag * other.imag
??????? imag_part = self.real * other.imag + self.imag * other.real
??????? return ComplexNumber(real_part, imag_part)
# Example
c1 = ComplexNumber(2, 3)
c2 = ComplexNumber(1, 4)
result = c1 * c2
print(result.real, result.imag)? # Output: -10 11
class Person:
??? def __init__(self, name, age):
??????? self.name = name
??????? self.age = age
??? def __str__(self):
??????? return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"
# Example
person = Person("John", 30)
print(str(person))? # Output: Person(name=John, age=30)
问题：什么是异步IO，异步ID作用是什么，请举代码例子说明
异步 I/O（Asynchronous I/O） 是一种编程模型，其主要目的是在执行 I/O 操作时不阻塞程序的其他任务，从而提高程序的并发性和性能。异步 I/O 通常涉及非阻塞 I/O 操作和事件循环的概念。
异步 I/O 的作用：
提高并发性： 允许程序在进行 I/O 操作时同时执行其他任务，而不必等待 I/O 操作完成。
提高性能： 通过异步执行 I/O 操作，程序可以更充分地利用 CPU 时间，从而提高整体性能。
改善响应性： 在 GUI 应用程序或网络服务中，异步 I/O 可以确保程序对用户请求的响应更加及时。
# -- coding: utf-8 --**
import asyncio
async def async_task(name, delay):
??? print(f"{name} start")
??? await asyncio.sleep(delay)
??? print(f"{name} end after {delay} seconds")
async def main():
??? # 创建异步任务
??? task1 = async_task("Task 1", 2)
??? task2 = async_task("Task 2", 1)
??? task3 = async_task("Task 3", 3)
??? # 启动异步任务
??? await asyncio.gather(task1, task2, task3)
# 运行事件循环
if __name__ == "__main__":
??? asyncio.run(main())
问题：python有哪些常见的第三方数据库类库用来操作数据库，操作数据库的例子请列举几个完整代码例子。
# -- coding: utf-8 --**
import sqlite3
# 连接到 SQLite 数据库（如果不存在则创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行 SQL 命令
cursor.execute('''
??? CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
??????? id INTEGER PRIMARY KEY,
??????? username TEXT,
??????? email TEXT
??? )
''')
# 插入数据
cursor.execute('INSERT INTO users (username, email) VALUES (?, ?)', ('john_doe', 'john@example.com'))
cursor.execute('INSERT INTO users (username, email) VALUES (?, ?)', ('john_doe2', 'john@example2.com'))
# 提交更改
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM users')
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchall())
# 关闭连接
conn.close()
操作mysql数据库
import mysql.connector
# 连接到 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(
??? host='localhost',
??? user='username',
??? password='password',
??? database='mydatabase'
)
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行 SQL 命令
cursor.execute('''
??? CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
??????? id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
??????? username VARCHAR(255),
??????? email VARCHAR(255)
??? )
''')
# 插入数据
cursor.execute('INSERT INTO users (username, email) VALUES (%s, %s)', ('john_doe', 'john@example.com'))
# 提交更改
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM users')
print(cursor.fetchall())
# 关闭连接
conn.close()
psycopg2操作数据库
import psycopg2
# 连接到 PostgreSQL 数据库
conn = psycopg2.connect(
??? host='localhost',
??? user='username',
??? password='password',
??? database='mydatabase'
)
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行 SQL 命令
cursor.execute('''
??? CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
??????? id SERIAL PRIMARY KEY,
??????? username VARCHAR(255),
??????? email VARCHAR(255)
??? )
''')
# 插入数据
cursor.execute('INSERT INTO users (username, email) VALUES (%s, %s)', ('john_doe', 'john@example.com'))
# 提交更改
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM users')
print(cursor.fetchall())
# 关闭连接
conn.close()
13.函数式编程
问题：什么是函数式编程，函数式编程的作用是什么，常见的函数式编程有哪些？
函数式编程 是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，强调使用纯函数和避免可变状态和可变数据。函数式编程的核心思想是将程序分解成小的、可组合的函数，通过组合这些函数来构建更复杂的程序。
函数式编程的主要特点：
纯函数（Pure Functions）： 函数的输出仅由输入决定，不依赖于外部状态或副作用。相同的输入总是产生相同的输出，且没有可观察的副作用。
不可变性（Immutable Data）： 数据一旦创建就不能被修改。任何修改都是通过创建新的数据完成的，而不是在原始数据上进行。
函数的高阶特性（Higher-Order Functions）： 函数可以接受函数作为参数，也可以返回函数。这使得函数可以作为一等公民在代码中使用。
递归（Recursion）： 函数式编程鼓励使用递归而不是迭代。递归更符合函数式编程的风格。
不可变性的数据结构（Immutable Data Structures）： 使用不可变的数据结构，如元组、列表、集合等，以便更容易进行函数式操作。
函数式编程的作用：
代码简洁:函数式编程通常可以用更简洁的方式表达复杂的逻辑，减少了可变状态和副作用的复杂性。
可维护性:不可变性和纯函数使得代码更容易理解和维护。由于函数没有副作用，更容易调试和测试。
并发和并行性:函数式编程的不可变性和纯函数性质使得并发编程更容易。没有共享的可变状态，更容易实现并行性。
更容易推理:函数式编程的代码更容易进行数学推理，因为它遵循严格的规则和模式。
常见的函数式编程代码例子如下：
# -- coding: utf-8 --**
# 使用 map 函数将列表中的每个元素平方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)
# 使用递归计算阶乘
def factorial(n):
??? if n == 0 or n == 1:
??????? return 1
??? else:
??????? return n * factorial(n-1)
print(factorial(5))? # 输出: 120
# 使用元组和集合表示不可变的数据结构
person = ('John', 30)
skills = {'Python', 'JavaScript', 'SQL'}
math????? 提供基本的数学运算函数，如加减乘除、三角函数等
random? 生成随机数的模块，包括随机数生成和随机选择等
time ?? 处理时间和日期的模块，包括获取当前时间、延时等操作
os??? ? 提供与操作系统交互的功能，如文件和目录操作
sys? 用于访问 Python 解释器的变量和函数，如命令行参数等
re??? 正则表达式模块，用于处理字符串匹配和搜索
json 处理 JSON 格式数据的模块，包括解析和生成 JSON 数据
urllib????? 用于处理 URL 的模块，支持发送 HTTP 请求和处理 URL 编码等
requests 更高级的 HTTP 请求库，简化了发送 HTTP 请求的过程
sqlite3??? 提供对 SQLite 数据库的访问，支持创建、查询和操作数据库
tkinter??? Python 的标准 GUI 库，用于创建图形用户界面
collections???? 提供额外的数据类型，如 OrderedDict、defaultdict 等
itertools? 包含创建和操作迭代器的函数，如排列组合、循环等
datetime 处理日期和时间的模块，支持日期算术和日期格式化等
logging? 用于记录日志信息的模块，支持不同级别的日志记录
subprocess??? 启动和控制子进程的模块，可以执行外部命令
threading????? 提供多线程支持的模块，用于并行执行任务
socket??? 实现网络通信的模块，支持创建套接字和网络通信
hashlib?? 提供常见的哈希函数，如 MD5、SHA-1 等
zlib? 提供数据压缩和解压的模块
math????? 提供数学运算函数，如对数、指数、幂运算等
cmath??? 复数运算的数学模块
platform 获取平台信息的模块，如操作系统、计算机架构等
argparse 解析命令行参数的模块，用于处理命令行输入
csv? ??? 处理CSV 文件的模块，支持读写 CSV 格式的数据
pickle???? 实现 Python 对象的序列化和反序列化
import math
import random
import time
import os
import sys
import re
import json
import urllib.request
import requests
import sqlite3
from tkinter import Tk, Label
from collections import OrderedDict, defaultdict
import itertools
from datetime import datetime
import logging
import subprocess
import threading
import socket
import hashlib
import zlib
import cmath
import platform
import argparse
import csv
import pickle
# 示例函数，使用了不同的内置模块功能
def demo_script():
??? print("1. Math Module: Square root of 16 =", math.sqrt(16))
??? print("\n2. Random Module: Random number between 1 and 10 =", random.randint(1, 10))
??? print("\n3. Time Module: Current time =", time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
??? print("\n4. OS Module: Current working directory =", os.getcwd())
??? print("\n5. Sys Module: Command line arguments =", sys.argv)
??? sample_string = "Hello, world! This is a sample string."
??? pattern = re.compile(r'\b\w{5}\b')
??? print("\n6. Re Module: Words with 5 characters in the sample string =", pattern.findall(sample_string))
??? data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
??? json_data = json.dumps(data)
??? print("\n7. JSON Module: JSON representation of data =", json_data)
??? url = 'https://www.example.com'
??? response = urllib.request.urlopen(url)
??? print("\n8. Urllib Module: Response from", url, "=", response.read().decode('utf-8'))
??? response = requests.get(url)
??? print("\n9. Requests Module: Status code for", url, "=", response.status_code)
??? # SQLite3 example
??? connection = sqlite3.connect(':memory:')
??? cursor = connection.cursor()
??? cursor.execute('CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)')
??? cursor.execute('INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)', ('Alice', 25))
??? connection.commit()
??? result = cursor.execute('SELECT * FROM users').fetchall()
??? print("\n10. SQLite3 Module: Result from SQLite database =", result)
??? # Tkinter example
??? root = Tk()
??? label = Label(root, text="Tkinter Module: Hello, Tkinter!")
??? label.pack()
??? root.mainloop()
??? # Other modules can be similarly demonstrated...
if __name__ == "__main__":
??? demo_script()
下面列举常见的第三方模块
模块名称?????? 描述
NumPy?? 提供用于处理大型多维数组和矩阵的数学函数
Pandas?? 用于数据分析和处理的数据结构和工具
Matplotlib???? 用于创建图表和绘图的二维绘图库
Requests 更便捷的 HTTP 请求库，简化了发送 HTTP 请求的过程
BeautifulSoup 用于从 HTML 或 XML 中提取数据的库
Scikit-learn??? 机器学习库，包含多种常用的机器学习算法
TensorFlow??? 开源的机器学习框架，广泛用于深度学习任务
PyTorch? 另一个流行的深度学习框架，提供灵活的张量计算和深度学习支持
Flask?????? 轻量级的 Web 框架，用于构建简单的 Web 应用程序
Django?? 全功能的 Web 框架，用于构建复杂的 Web 应用程序
SQLAlchemy? SQL 工具包和对象关系映射（ORM）框架，简化数据库操作
Celery???? 分布式任务队列，用于处理异步任务和定时任务
Pillow???? Python Imaging Library（PIL）的继承版本，用于图像处理
Flask-SQLAlchemy?????? 在 Flask 中使用 SQLAlchemy 的扩展，简化数据库集成
Pygame? 用于创建简单的游戏和多媒体应用程序的库
Tweepy? 用于访问 Twitter API 的库，简化 Twitter 数据的获取和操作
SQLAlchemy? SQL 工具包和对象关系映射（ORM）框架，简化数据库操作
Pyinstaller???? 将 Python 代码转换为独立可执行文件的工具
Flask-RESTful 用于构建 RESTful API 的 Flask 扩展
Plotly????? 用于创建交互式图表和可视化的库
# -- coding: utf-8 --**
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
def fetch_and_parse_data():
??? # 使用Requests获取网页内容
??? url = 'https://example.com'
??? response = requests.get(url)
??? # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
??? soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
??? # 提取网页中的数据
??? data_list = []
??? for item in soup.find_all('div', class_='data-item'):
??????? data = item.text.strip()
??????? data_list.append(data)
??? return data_list
def plot_data(data_list):
??? # 使用Matplotlib创建图表
??? plt.bar(range(len(data_list)), data_list)
??? plt.xlabel('Data Points')
??? plt.ylabel('Values')
??? plt.title('Data Visualization')
??? plt.show()
def create_flask_app():
??? # 使用Flask创建简单的Web应用
??? app = Flask(__name__)
??? @app.route('/')
??? def index():
??????? # 使用Pandas创建数据框
??????? data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
??????????????? 'Value': [10, 20, 15, 25]}
??????? df = pd.DataFrame(data)
??????? # 使用Flask渲染模板并显示数据框
??????? return render_template('index.html', tables=[df.to_html(classes='data')], titles=df.columns.values)
??? return app
if __name__ == "__main__":
??? # 获取、解析数据并绘制图表
??? data_list = fetch_and_parse_data()
??? plot_data(data_list)
??? # 创建Flask应用并运行
??? app = create_flask_app()
??? app.run(debug=True)
代码解析：在这个示例脚本中，我们首先使用Requests获取一个网页的内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML内容并提取数据。接着，使用Matplotlib创建一个简单的柱状图来可视化提取的数据。最后，使用Flask创建一个简单的Web应用，使用Pandas创建数据框，并在Web页面上显示数据框。
问题：什么是TCP和UDP，常见的TCP和UDP编程例子有哪些？
TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是两种不同的传输层协议，用于在计算机网络中传输数据。它们有一些关键的区别：
连接性：TCP是面向连接的协议，提供可靠的、有序的数据传输。在通信之前，需要建立连接，并且在数据传输完成后需要释放连接。
UDP是面向无连接的协议，不需要建立连接，数据包发送者和接收者之间没有直接的关联。因此，UDP比TCP更轻量级。
可靠性：TCP提供可靠的数据传输，确保数据的完整性和有序性。如果数据包丢失或损坏，TCP会重新发送。
UDP不保证可靠性，数据包可能会丢失或按顺序交付。
延迟：TCP通常具有较高的延迟，因为它必须确保数据的可靠传输和有序交付。
UDP具有较低的延迟，适用于实时应用，如音频和视频流。
客户端代码：发送消息给服务端
# -- coding: utf-8 --**
import socket
# 创建TCP客户端
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_address = ('localhost', 12345)
# 连接到服务器
client_socket.connect(server_address)
# 发送数据
message = "Hello, server!我是客户端"
client_socket.sendall(message.encode('utf-8'))
# 接收响应
data = client_socket.recv(1024)
print("Server response:", data.decode('utf-8'))
# 关闭连接
client_socket.close()
服务端代码：接受客户端的请求并返回数据
# -- coding: utf-8 --**
import socket
# 创建TCP服务器
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_address = ('localhost', 12345)
server_socket.bind(server_address)
server_socket.listen(1)
print("Waiting for a connection...")
# 接受连接
client_socket, client_address = server_socket.accept()
print("Connection from:", client_address)
# 接收数据
data = client_socket.recv(1024)
print("Received:", data.decode('utf-8'))
# 发送响应
response = "Hello, client!我是服务器"
client_socket.sendall(response.encode('utf-8'))
# 关闭连接
client_socket.close()
server_socket.close()
Udp代码例子：
客户端代码：# -- coding: utf-8 --**
import socket
# 创建UDP客户端
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
server_address = ('localhost', 12345)
# 发送数据
message = "Hello, server!"
client_socket.sendto(message.encode('utf-8'), server_address)
# 接收响应
data, server_address = client_socket.recvfrom(1024)
print("Server response:", data.decode('utf-8'))
# 关闭客户端
client_socket.close()
服务端代码：接收信号并返回数据
# -- coding: utf-8 --**
import socket
# 创建UDP服务器
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
server_address = ('localhost', 12345)
server_socket.bind(server_address)
print("Waiting for a message...")
# 接收数据
data, client_address = server_socket.recvfrom(1024)
print("Received:", data.decode('utf-8'))
# 发送响应
response = "Hello, client!"
server_socket.sendto(response.encode('utf-8'), client_address)
# 关闭服务器
server_socket.close()
问题：什么是flask，flask的作用是什么？列举几个flask代码例子
Flask是一个轻量级的Web应用框架，用于构建Web应用程序和RESTful API。它是一个基于Python的开源框架，设计简单而灵活，使得开发Web应用变得容易。
Flask的主要作用包括：Web应用开发： Flask提供了一种简单而灵活的方式来构建Web应用程序。你可以使用它来定义路由、处理HTTP请求和响应，以及管理模板渲染等。
RESTful API构建： Flask支持构建RESTful API，使得开发和提供API变得简单。通过定义路由和视图函数，你可以轻松地处理API请求和返回相应的数据。
轻量级和灵活： Flask的设计理念是保持轻量级和灵活性。它提供了一些核心功能，同时允许开发者选择和集成其他库和工具。
以下是几个简单的Flask代码例子，展示了不同方面的使用
# -- coding: utf-8 --**
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
??? return 'Home Page'
@app.route('/user/<username>')
def show_user(username):
??? return 'User: {}'.format(username)
if __name__ == '__main__':
??? app.run(debug=True)
问题：python常用的设计模式有哪些，请举例说明
单例模式（Singleton Pattern）:
class Singleton:
??? _instance = None
??? def __new__(cls):
??????? if cls._instance is None:
??????????? cls._instance = super().__new__(cls)
??????? return cls._instance
# Usage
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2)? # True
工厂模式（Factory Pattern）:
定义一个创建对象的接口，但让子类决定实例化哪个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。
例子：创建一个通用的数据导入工厂，根据文件类型返回相应的数据导入器。
from abc import ABC, abstractmethod
class DataImporter(ABC):
??? @abstractmethod
??? def import_data(self, file_path):
??????? pass
class CSVImporter(DataImporter):
??? def import_data(self, file_path):
??????? print(f"Importing CSV data from {file_path}")
class JSONImporter(DataImporter):
??? def import_data(self, file_path):
??????? print(f"Importing JSON data from {file_path}")
class DataImportFactory:
??? def create_importer(self, file_type):
??????? if file_type == 'csv':
??????????? return CSVImporter()
??????? elif file_type == 'json':
??????????? return JSONImporter()
# Usage
factory = DataImportFactory()
importer = factory.create_importer('csv')
importer.import_data('/path/to/data.csv')
观察者模式（Observer Pattern）:
定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象，当主题对象状态发生变化时，它的所有依赖者都会收到通知并更新。
例子：实现一个简单的事件系统，让多个观察者监听事件。
# -- coding: utf-8 --**
class Observer:
??? def update(self, message):
??????? pass
class ConcreteObserver(Observer):
??? def update(self, message):
??????? print(f"Received message: {message}")
class Subject:
??? def __init__(self):
??????? self._observers = []
??? def add_observer(self, observer):
??????? self._observers.append(observer)
??? def remove_observer(self, observer):
??????? self._observers.remove(observer)
??? def notify_observers(self, message):
??????? for observer in self._observers:
??????????? observer.update(message)
# Usage
subject = Subject()
observer1 = ConcreteObserver()
observer2 = ConcreteObserver()
subject.add_observer(observer1)
subject.add_observer(observer2)
subject.notify_observers("Event occurred")
代理模式（Proxy Pattern）是一种结构型设计模式，它提供了一个代理对象，用于控制对另一个对象的访问。代理对象充当客户端和实际目标对象之间的中介，可以在访问目标对象时添加一些额外的行为或控制访问。
from abc import ABC, abstractmethod
# 主题接口
class Subject(ABC):
??? @abstractmethod
??? def request(self):
??????? pass
# 实际主题
class RealSubject(Subject):
??? def request(self):
??????? print("RealSubject: Handling request")
# 代理
class Proxy(Subject):
??? def __init__(self):
??????? self._real_subject = None
??? def request(self):
??????? if self._real_subject is None:
??????????? self._real_subject = RealSubject()
??????? print("Proxy: Handling request before delegating to RealSubject")
??????? self._real_subject.request()
??????? print("Proxy: Handling request after delegating to RealSubject")
# 客户端
def client_code(subject):
??? subject.request()
# Usage
real_subject = RealSubject()
client_code(real_subject)
proxy = Proxy()
client_code(proxy)
问题：什么是爬虫，爬虫的作用是什么，列举几个常用的爬虫场景代码
爬虫（Web Scraper）是指通过程序自动访问互联网，并从网页上抓取信息的工具或程序。爬虫主要用于从网页中提取数据，以便后续的分析、处理或存储。其作用包括：
数据采集： 从网页中获取结构化数据，用于分析和处理。
信息监控： 定期检查网站上的变化，获取更新的信息。
搜索引擎： 爬虫是搜索引擎的核心组成部分，通过爬取网页内容建立搜索引擎的索引。
数据验证： 检查网站上的链接、图像等，确保其有效性和完整性。
自动化测试： 对网站进行功能、性能等方面的测试，提高开发和维护效率。
列举几个爬虫的代码例子：
# -- coding: utf-8 --**
from bs4 import BeautifulSoup
html_content = '<html><body><p>Hello, World!</p></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
print(soup.p.text)
Python如何爬取最近的股价
问题：git常用的操作命令有哪些，python如何自动操作git，请列举几个例子来说明
基本操作：
git init: 初始化一个新的Git仓库。
git clone <repository>: 克隆一个远程仓库到本地。
git add <file>: 将文件添加到暂存区。
git commit -m "message": 提交暂存区的文件到版本库。
分支操作：
git branch: 列出本地分支。
git checkout -b <branch_name>: 创建并切换到新分支。
git merge <branch_name>: 合并指定分支到当前分支。
git branch -d <branch_name>: 删除本地分支。
远程操作：
git remote -v: 查看远程仓库信息。
git pull origin <branch_name>: 从远程仓库拉取最新代码。
git push origin <branch_name>: 推送本地代码到远程仓库。
查看状态和历史：
git status: 查看工作区和暂存区的状态。
git log: 查看提交历史。
git diff: 查看工作区和暂存区的差异。
Python可以通过subprocess模块来执行Shell命令，从而实现自动化Git操作。
以下是一些示例代码：
import subprocess
subprocess.run(['git', 'init'])
subprocess.run(['git', 'add', '.'])
subprocess.run(['git', 'commit', '-m', '"Initial commit"'])
subprocess.run(['git', 'remote', 'add', 'origin', 'https://github.com/yangyangwithgnu/Python-Study.git'])
subprocess.run(['git', 'push', '-u', 'origin', 'master'])
import subprocess
repo_url = 'https://github.com/example/repo.git'
subprocess.run(['git', 'clone', repo_url])
import subprocess
subprocess.run(['git', 'add', 'file.txt'])
subprocess.run(['git', 'commit', '-m', 'Commit message'])
subprocess.run(['git', 'push', 'origin', 'master'])
import subprocess
subprocess.run(['git', 'pull', 'origin', 'master'])
subprocess.run(['git', 'push', 'origin', 'master'])
问题：python如何自动操作办公软件excel和word
操作excel
import openpyxl
# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']
# 读取单元格内容
cell_value = sheet['A1'].value
print(cell_value)
写入excel
import openpyxl
# 创建新的Excel文件
workbook = openpyxl.Workbook()
# 选择工作表
sheet = workbook.active
# 写入数据到单元格
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
# 保存文件
workbook.save('new_example.xlsx')
创建和写入word
from docx import Document
# 创建新的Word文档
doc = Document()
# 添加段落
doc.add_paragraph('Hello, World!')
# 添加标题
doc.add_heading('Document Title', level=1)
# 保存文件
doc.save('example.docx')
读取word文件
from docx import Document
# 打开Word文档
doc = Document('example.docx')
# 读取段落内容
for paragraph in doc.paragraphs:
??? print(paragraph.text)
NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象（numpy.ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数。以下是一些使用NumPy的常见场景，每个场景都有相应的完整代码例子：
# -- coding: utf-8 --**
import numpy as np
# 创建一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
# 创建二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr1)
print(arr2)
arr = np.array([1, 2, 3])
# 数组加法
result = arr + 1
print(result)
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 获取数组形状
shape = arr.shape
# 获取数组大小
size = arr.size
print("形状:", shape)
print("大小:", size)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 数组索引
value = arr[2]
# 数组切片
subset = arr[1:4]
print("索引:", value)
print("切片:", subset)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算数组均值
mean_value = np.mean(arr)
# 计算数组标准差
std_dev = np.std(arr)
print("均值:", mean_value)
print("标准差:", std_dev)
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# 数组加法
result = arr1 + arr2
print(result)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 条件筛选
filtered_arr = arr[arr > 2]
print(filtered_arr)
# 生成随机整数数组
random_arr = np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))
print(random_arr)
Pandas 是一个强大的数据分析和操作库，提供了高性能、易用的数据结构，特别是 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。以下是使用 Pandas 的 10 个完整代码例子，展示其主要功能：
# -- coding: utf-8 --**
import pandas as pd
# 从字典创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
??????? 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
??????? 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择列
ages = df['Age']
# 使用条件选择行
selected_rows = df[df['Age'] > 30]
print(ages)
print(selected_rows)
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Height': [160, 175, 180, 155, 165],
??????? 'Weight': [50, 70, 80, 45, 55]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计描述
stats = df.describe()
print(stats)
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4], 'Age': [25, 30, 35]})
# 使用键合并两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
print(merged_df)
Python在linux环境中如何操作linux命令
import subprocess
# 执行 ls 命令
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 输出命令结果
print(result.stdout)
import subprocess
# 执行 pwd 命令
result = subprocess.run(['pwd'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 获取命令输出
current_directory = result.stdout.strip()
print(f"当前工作目录: {current_directory}")
import subprocess
# 执行 mkdir 命令创建目录
directory_name = 'new_directory'
subprocess.run(['mkdir', directory_name])
print(f"已创建目录: {directory_name}")
比较常用的linux命令如下：
| 命令 | 描述 |
| find /path/to/search -name "pattern" | 在指定路径中按名称查找文件，支持通配符 |
| grep "pattern" file | 在文件中搜索指定模式的文本 |
| awk '{print $1}' file | 使用 AWK 提取文件中的第一列数据 |
| sed 's/old/new/g' file | 使用SED替换文件中的文本 |
| tar -czvf archive.tar.gz /path/to/dir | 创建压缩的 tar 存档文件 |
| tar -xzvf archive.tar.gz | 解压缩 tar 存档文件 |
| curl -O URL | 从 URL 下载文件并保存到当前目录 |
| wget URL | 从 URL 下载文件并保存到当前目录 |
| `ps aux | grep "process"` |
| kill -9 PID | 强制终止指定进程 |
| du -h --max-depth=1 /path | 以人类可读的方式显示指定路径的目录大小 |
| df -h | 以人类可读的方式显示文件系统使用情况 |
| tail -n 10 file | 显示文件的最后 10 行 |
| head -n 10 file | 显示文件的前 10 行 |
| `history | grep "command"` |
| scp user@remote:/path/to/file /local/dir | 从远程主机复制文件到本地目录 |
| scp /local/file user@remote:/path/to/dir | 从本地主机复制文件到远程目录 |
| ssh user@remote | 通过 SSH 连接到远程主机 |
| rsync -avz /source/ user@remote:/destination/ | 使用 rsync 同步本地和远程目录 |
| chmod +x script.sh | 使脚本具有执行权限 |
| chown user:group file | 更改文件的所有者和组 |
| diff file1 file2 | 比较两个文件的内容 |
| echo "text" > file | 将文本写入文件（覆盖文件内容） |
| echo "text" >> file | 将文本追加到文件末尾 |
| scp -r user@remote:/path/to/dir /local/dir | 递归复制远程目录到本地目录 |
| rsync -avz --delete /source/ user@remote:/destination/ | 同步并删除远程目录中不存在的文件 |
| sort file | 对文件的内容进行排序 |
| uniq file | 去除文件中的重复行 |
| watch -n 1 command | 每秒执行一次指定命令，并显示输出 |
| ping -c 4 host | 发送 4 个 ICMP 请求到主机并显示结果 |
| traceroute host | 显示数据包从本地到主机的路径 |
| lsof -i :port | 列出占用指定端口的进程信息 |
| netstat -tuln | 列出所有监听的网络端口 |
| ip addr show | 显示所有网络接口的 IP 地址 |
| route -n | 显示 IP 路由表 |
| uname -a | 显示系统信息，包括内核版本、系统架构等 |
| free -m | 显示系统内存使用情况 |
| uptime | 显示系统的运行时间和平均负载 |
| journalctl -xe | 查看系统日志和错误消息 |
| ps -ef | 显示系统中运行的所有进程的详细信息 |
| scp -r user@remote:/path/to/dir /local/dir | 递归复制远程目录到本地目录 |
| rsync -avz --delete /source/ user@remote:/destination/ | 同步并删除远程目录中不存在的文件 |
import subprocess
# 执行 ls 命令
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 输出命令结果
print(result.stdout)
import subprocess
# 执行 pwd 命令
result = subprocess.run(['pwd'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 获取命令输出
current_directory = result.stdout.strip()
print(f"当前工作目录: {current_directory}")
import subprocess
# 执行 mkdir 命令创建目录
directory_name = 'new_directory'
subprocess.run(['mkdir', directory_name])
print(f"已创建目录: {directory_name}")
import subprocess
# 执行一个简单的Shell脚本
subprocess.run('./sxf.sh', shell=True)
import subprocess
# 传递参数给Shell脚本
param1 = '-l'
param2 = '-ll'
subprocess.run(['./sxf.sh', param1, param2], shell=True)
import subprocess
# 获取Shell脚本的输出
result = subprocess.run('./sxf.sh', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 输出Shell脚本的结果
print(result.stdout)
import subprocess
# 执行Shell脚本并获取返回值
result = subprocess.run('./sxf.sh', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, text=True)
# 检查返回值
if result.returncode == 0:
? ? print("Shell脚本执行成功")
else:
? ? print(f"Shell脚本执行失败，返回值: {result.returncode}")