<think>嗯，用户需要
Python相关的笔试题目，特别是QD
-D01P
-QD数据2类笔试题。这类题目通常考察数据处理和算法基础，结合引用内容来看，用户可能正在准备技术面试，需要实际编程案例。
用户提供的引用材料里有些正则表达式和XPath的例子，说明笔试可能涉及字符串处理和XML解析。虽然引用1中的grep命令是Linux工具，但
Python的re模块功能类似，可以转化为
Python题型。引用3的XPath示例也能对应到
Python的lxml库操作。
考虑到数据类岗位，重点应该放在四个方向：一是数据处理基础如Pandas操作，二是算法实现如排序和查找，三是字符串与正则应用，四是面向对象设计。这样覆盖了笔试常见题型。
从用户要求生成相关问题来看，ta可能希望获得延伸学习方向。除了直接提供题目，最好给出同类问题的扩展思路，比如正则题可以延伸出贪婪/懒惰匹配的区别——这点正好在引用2中提到过。
安全方面要注意：给出的题目必须有明确答案，不能有歧义。比如算法题要避免时间复杂度争议，正则表达式必须经过验证。参考答案要标注“示例”字样，避免被当作唯一标准答案。
最后整理题型时按难度递进排列，基础题放前面，综合题放后面。每个题目都预留扩展提示，方便用户举一反三。比如链表题可以提示“如果考虑环状链表如何修改”，但答案中不展开，保持简洁性。</think>以下是为您整理的
Python数据类笔试常见题型及示例（含参考答案），涵盖数据处理、算法、字符串操作等核心方向：
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### 一、基础数据处理（Pandas）
**题目1**：给定DataFrame `df`，包含`user_id`和`purchase_amount`列，请计算每个用户的平均消费金额（保留两位小数）。
```
python
import pandas as pd
# 参考答案
result = df.groupby('user_id')['purchase_amount'].mean().round(2)
```
**题目2**：合并两个DataFrame（`df1`含`id, name`，`df2`含`id, salary`），保留所有`id`的记录。
```
python
# 参考答案
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')
```
---
### 二、算法实现
**题目3**：实现快速排序（参考引用[^1]）
```
python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[0]
left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
```
**题目4**：反转单链表
```
python
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def
reverse_list(head: ListNode)
-> ListNode:
prev = None
while head:
head.next, prev, head = prev, head, head.next
return prev
```
---
### 三、正则表达式（参考引用[^1][^2]）
**题目5**：从文本中提取所有形如`"price: $12.99"`的价格数字
```
python
import re
text = "ItemA price: $12.99, ItemB price: $5.60"
# 参考答案
prices = re.findall(r'\$(\d+\.\d{2})', text) # 结果: ['12.99', '5.60']
```
**题目6**：匹配`<img>`标签中的图片URL（非贪婪模式）
```
python
html = '<img src="logo.png"> <img src="banner.jpg">'
# 参考答案（引用[^2]惰性匹配）
urls = re.findall(r'<img src="(.*?)"', html) # 结果: ['logo.png', 'banner.jpg']
```
---
### 四、XML/JSON解析（参考引用[^3]）
**题目7**：解析XML获取倒数第二个`<staff>`的name
```
python
from lxml import etree
xml = """
<staffs>
<staff><name>Alice</name></staff>
<staff><name>Bob</name></staff>
<staff><name>Charlie</name></staff>
</staffs>
"""
# 参考答案（XPath定位）
tree = etree.fromstring(xml)
name = tree.xpath('//staffs/staff[last()
-1]/name/text()')[0] # 结果: 'Bob'
```
---
### 五、SQL与
Python交互
**题目8**：使用SQLAlchemy查询`employee`表中薪资大于10000的记录
```
python
from sqlalchemy import create_engine, Column,
Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker
Base = declarative_base()
class Employee(Base):
__tablename__ = 'employee'
id = Column(
Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
salary = Column(
Integer)
# 查询代码
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
result = session.query(Employee).filter(Employee.salary > 10000).all()
```
---
本文介绍了一种方法来翻转一个32位有符号整数的各位数字，并讨论了如何处理数值溢出的问题。该方法首先判断整数的正负号，再通过字符串反转实现数字翻转。
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