python常见面试题

博客包含Python笔试常见编程题,如求100 - 999中的水仙花数、字符串切片、完全数、数的阶乘以及斐波那契数列1000以内的数据等,还给出了部分题目的解题方法和各题的结果。

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题目一:求100-999中的“水仙花数”,“水仙花数”意为该数的各个位数的三次方之和等于本身,如153=1**3+5**3+3**3

​new_list=[]
for i in range(100,1000):
        sum=0
        for j in str(i):
            sum+=sum+int(j)**3
                if sum==i:
                    new_list.append(i)
print new_list

​

结果:

[153, 370, 370, 371, 407]

 

题目二:字符串切片,原字符串为:“1a2b3c4d",求分别输出”abcd"和“1234”

方法一:

#encoding=utf-8

str="1a2b3c4d"
letter_list=[]
number_list=[]
for i in range(len(str)):
    if i%2==0:
        number_list.append(str[i])
    else:
        letter_list.append(str[i])
print "数字串是"+"".join(number_list)
print "字母串是"+"".join(letter_list)

方法二:

利用切片

#encoding=utf-8

str="1a2b3c4d"
print "输出数字串:"+str[::2]
new_list=list(str[::-2])
new_list.sort()
print "输出字母串:"+"".join(new_list)

题目三:完全数,如果一个数恰好等于它的因子之和,则称该数为“完全数”,又称完美数或完备数。 例如:第一个完全数是6,它有约数1、2、3、6,除去它本身6外,其余3个数相加, 1+2+3=6。第二个完全数是28,它有约数1、2、4、7、14、28,除去它本身28外,其余5个数相加,1+2+4+7+14=28。

#encoding=utf-8

perfect_list=[]

for i in range(1,1000):
    sum=0
    for j in range(1,i):
        if i%j==0 and j<i:
            sum=sum+j
            if sum==i:
                perfect_list.append(i)
print "1000以内的完全数有:%s"%perfect_list
            

结果为:

[6, 24, 28, 496]

题目四:求一个数的阶乘,比如:求10!

方法一:利用lambda和reduce

#encoding=utf-8

n=10
result=reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))
print "10!结果为:%s"%result

方法二:自己写一个递归方法

​

#encoding=utf-8

def recursion(n):
    if n=1:
       return 1
    else:
       return n*recursion(n-1)

n=10
print "输出结果为:"+str(recursion(n))


​

结果:

输出结果为:3628800

题目五:已知一个数列:1、1、2、3、5、8、13、。。。。的规律为从3开始的每一项都等于其前两项的和,这是斐波那契数列。求满足规律的1000以内的所以数据

​

j=0
i=1
new_list=[]
while i<1000:
    new_list.append(i)
    j,i=i,i+j
print new_list


​


​


​

结果:[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987]

 

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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