面试题

本文深入探讨Python中字典的高级用法,包括使用fromkeys方法创建字典时的注意事项,函数默认参数的陷阱及解决方案,以及生成器和闭包函数的执行机制。通过具体示例,读者将理解如何避免常见错误并掌握更高效的编程技巧。

第1题

fromkeys()    开始的指向是自己创建的那一个列表(******)

dic = dict.fromkeys(["name","age","hobby"],[])
dic["name"].append("jaason")
print(dic)  # {'name': ['jaason'], 'age': ['jaason'], 'hobby': ['jaason']}
dic["name"] = "老王"  # 此时'name' 的这个key的指向不是指向原来的列表,指向了"老王"
print(dic)  # {'name': '老王', 'age': ['jaason'], 'hobby': ['jaason']}

"""
用这个方法创建的字典有一个缺点,那就是所有的key
都指向开始创建的那一个列表,除非从新给其中的key赋值
指向就会改变

"""

第2题

函数的默认传参

如果默认传参,传的是列表,会出现调用多次,每次用的都是一个列表(******)

def info(username,hobby,l=[]):
    l.append(hobby)
    print('%s 的爱好是 %s'%(username,l))
info('jason','study')
info('tank','生蚝')
info('kevin','喝腰子汤')
info('egon','女教练')

# 执行效果

"""
jason 的爱好是 ['study']
tank 的爱好是 ['study', '生蚝']
kevin 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤']
egon 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练']
jason 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练', 'study']
tank 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练', 'study', '生蚝']
kevin 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练', 'study', '生蚝', '喝腰子汤']
egon 的爱好是 ['study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练', 'study', '生蚝', '喝腰子汤', '女教练']
"""

第1种解决方法;

直接每一次都传入一个空列表;

def info(username,hobby,l=[]):
    l.append(hobby)
    print('%s 的爱好是 %s'%(username,l))
info('jason','study',[])
info('tank','生蚝',[])
info('kevin','喝腰子汤',[])
info('egon','女教练',[])

# 执行如下

"""

  jason 的爱好是 ['study']
  tank 的爱好是 ['生蚝']
  kevin 的爱好是 ['喝腰子汤']
  egon 的爱好是 ['女教练']

"""

第2种方法  

改变内部代码

def info(username,hobby,l=None):
if l==None:
l = []
l.append(hobby)
print('%s 的爱好是 %s'%(username,l))
info('jason','study')
info('tank','生蚝')
info('kevin','喝腰子汤')
info('egon','女教练')

第3题

生成器,在没有取值的时候,代码是不会运行的

def add(n,i):
    return n+i
def test():
    for i in range(4):  # 这个里面没次依次取出 0,1,2,3
        yield i
g=test()
for n in [1,10]:  # 只循环两次   第一次n取1  第二次n取10
    g=(add(n,i) for i in g)  # 在取值的时候,生成器的代码才会运行 所以n取值的最后的时候,n就是10
    # 第一次for循环g=(add(n,i) for i in test())  n = 1
    # 第二次for循环g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in test()))  n = 10 
    #依次将 0,1,2,3 传给add(n,i) 然后add这个函数返回,10,11,12,13
    #在吧值依次在传给add函数此时的返回的值就是20,21,22,23
print(n)
res=list(g)

第4题

# def multipliers():
#     return [lambda x:i*x for i in range(4)]


#上面函数可以改写成下面形式,一个闭包函数
#闭包函数的延迟绑定,在内层函数代码运行时,才会绑定

def multipliers():          #调用函数multipliers()时,执行fou循环
    list1 = []
    for i in range(4):      #此时for循环已经执行完了,,此时i的值就是3
        def func(x,i):        #在循环期间,func函数代码不执行
            ret = i*x      #,在通过m(2),调用func函数时,将i = 3 的值赋给i
            return ret
        list1.append(func)
    return list1


# def multipliers():          #调用函数multipliers()时,执行fou循环
#     list1 = []
#     for i in range(4):      #如果将i=一个默认参数时,就可以赋值给i了,i   0,1,2,3
#         def func(x,i=i):        #在循环期间,func函数代码不执行
#             ret = i*x      #,在通过m(2),调用func函数时,将i =0,1,2,3 的值赋给i
#             return ret
#         list1.append(func)
#     return list1

print([m(2) for m in multipliers()])    #此时每一次的

#闭包函数的延迟绑定,在内层函数代码运行时,才会绑定

转载于:https://www.cnblogs.com/cherish937426/p/11159617.html

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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