小猿圈-IT自学人的小圈子

{小猿圈}
第1章 Python基础 Day1 基本语法
- 1.1 编程语言介绍与分类
- 1.2 Python介绍、发展趋势
- 1.3 Python环境安装
- 1.4 开发你的第一个Python程序
- 1.5 选择最好用的PyCharm IDE
- 1.6 变量
- 1.7 注释
- 1.8 基本数据类型
- 1.9 读取用户指令
- 1.10 格式化打印
- 1.11 运算符
- 1.12 流程控制之if...else
- 1.13 流程控制之while循环
- 1.14 本章练习题&作业
第2章 Python基础 Day2 数据类型和文件操作
- 2.1 上章补充-变量的创建过程
- 2.2 上章补充-身份运算和None
- 2.3 细讲数据类型-列表
- 2.4 细讲数据类型-元组
- 2.5 细讲数据类型-字符串
- 2.6 细讲数据类型-字典
- 2.7 细讲数据类型-集合
- 2.8 秒懂二进制
- 2.9 字符编码之文字是如何显示的
- 2.10 秒懂十六进制
- 2.11 hash是个什么东西
- 2.12 用Python操作文件
- 2.13 本章练习题&作业
第3章 Python 基础 Day3 函数编程
- 3.1 上章补充-Bytes类型
- 3.2 上章补充-字符编码的转换
- 3.3 上章补充-深浅copy
- 3.4 函数来了
- 3.5 函数返回值与作用域
- 3.6 嵌套&匿名&高阶函数
- 3.7 函数的递归
- 3.8 内置函数
- 3.9 名称空间
- 3.10 闭包是个什么东西？
- 3.11 函数进阶-装饰器
- 3.12 列表生成式
- 3.13 生成器
- 3.14 迭代器
- 3.15 练习题&作业
第4章 Python基础 Day4 常用模块
- 4.1 模块介绍与导入
- 4.2 第3方开源模块的安装使用
- 4.3 系统调用os模块
- 4.4 系统调用sys模块
- 4.5 time & datetime模块
- 4.6 random随机模块
- 4.7 序列化pickle&json模块
- 4.8 hashlib 加密
- 4.9 文件copy模块shutil
- 4.10 正则表达式re模块
- 4.11 软件开发目录设计规范
- 4.12 包&跨模块代码调用
- 4.13 练习题&作业
第5章 Python核心编程 Day5 面向对象编程
- 5.1 面向对象来了
- 5.2 面向对象语法
- 5.3 对象间的交互、组合
- 5.4 三大特性之-继承
- 5.5 三大特性之-封装
- 5.6 三大特性之-多态
- 5.7 作业&练习题
第6章 Python核心编程 Day6 面向对象编程进阶
- 6.1 类方法、静态方法
- 6.2 属性方法property
- 6.3 神奇的反射
- 6.4 类的双下线方法
- 6.5 用type动态创建一个类
- 6.6 isinstance\issubclass
- 6.7 异常处理
- 6.8 作业&练习题
第7章核心编程 Day7 Socket网络编程
- 7.1 C/S架构介绍
- 7.2 TCP/IP 各层详解
- 7.3 Socket介绍
- 7.4 Socket代码实例
- 7.5 粘包现象与解决方案
- 7.6 通过socket发送文件
- 7.7 本章总结
第8章核心编程 Day8 并发编程
- 8.1 操作系统介绍
- 8.2 并发编程多进程之进程理论
- 8.3 并发编程多进程之开启进程的两种方式
- 8.4 并发编程多进程之join方法
- 8.5 并发编程多进程之守护进程
- 8.6 并发编程多进程之互斥锁
- 8.7 并发编程多进程之队列
- 8.8 并发编程多进程之生产者消费者模型
- 8.9 并发编程多线程之线程理论
- 8.10 并发编程多线程之开启线程的两种方式
- 8.11 并发编程多线程之多线程与多进程的区别
- 8.12 并发编程多线程之Thread对象的其他属性或方法
- 8.13 并发编程多线程之守护线程
- 8.14 并发编程多线程之GIL全局解释器锁
- 8.15 并发编程多线程之死锁现象与递归锁
- 8.16 并发编程多线程之信号量,Event,定时器
- 8.17 并发编程多线程之线程queue
- 8.18 并发编程多线程之进程池与线程池
- 8.19 并发编程之协程-协程介绍
- 8.20 并发编程之协程-greenlet模块
- 8.21 并发编程之协程-gevent模块
- 8.22 并发编程IO模型-IO模型介绍
- 8.23 并发编程IO模型-阻塞IO
- 8.24 并发编程IO模型-非阻塞IO
- 8.25 并发编程IO模型-多路复用IO
- 8.26 并发编程IO模型-异步IO
- 8.27 并发编程IO模型-IO模型比较分析
- 8.28 并发编程IO模型-selectors模块
- 8.29 本章小结
第9章 Mysql数据库开发
- 9.1 初识数据库-数据库管理软件的由来
- 9.2 初识数据库-数据库概述
- 9.3 初识数据库-mysql安装与基本管理
- 9.4 初识数据库-初识sql语句
- 9.5 库操作-库的增删改查
- 9.6 表操作-存储引擎介绍
- 9.7 表操作-表的增删改查
- 9.8 表操作-数据类型
- 9.9 表操作-数值类型
- 9.10 表操作-日期类型
- 9.11 表操作-字符串类型
- 9.12 表操作-枚举类型与集合类型
- 9.13 表操作-完整性约束
第7章爬虫开发-requests模块学习
- 7.1 requests模块初始
- 7.2 requests案例实战
第21章爬虫开发-爬虫基础简介
- 21.1 爬虫初识&价值探讨
- 21.2 爬虫合法性探究
- 21.3 爬虫初识深入
- 21.4 http&https协议
第9章爬虫开发-数据解析
- 9.1 数据解析概述
- 9.2 数据解析---正则表达式
- 9.3 数据解析---bs4解析
- 9.4 数据解析---xpath解析
第10章爬虫开发-验证码识别
- 10.1 验证码识别
- 10.2 验证码实战
第11章 requests模块高级操作
- 11.1 模拟登陆
- 11.2 requests模块的cookie处理
- 11.3 requests模块的代理IP操作
第13章高性能异步爬虫
- 13.1 高性能异步爬虫---线程and线程池
- 13.2 高性能异步爬虫---异步协程
- 13.3 高性能异步爬虫---多任务异步协程
- 13.4 高性能异步爬虫---aiohttp
第25章 scrapy框架使用
- 25.1 scrapy简介
- 25.2 scrapy的数据持久化存储
- 25.3 scrapy基于Spider类的全站数据爬取
- 25.4 请求传参
- 25.5 scrapy图片数据爬取
- 25.6 scrapy中间件
- 25.7 scrapy中selenium的应用
第12章动态渲染页面爬取
- 12.1 图片懒加载
- 12.2 selenium模块基本使用
- 12.3 基于selenium的爬虫案例
- 12.4 Pyppeteer模块使用

练习题&作业阅读量: 1578

<ol>
	<li>写函数，计算传入数字参数的和。（动态传参）</li>
	<li>写函数，用户传入修改的文件名，与要修改的内容，执行函数，完成整个文件的批量修改操作</li>
	<li>写函数，检查用户传入的对象（字符串、列表、元组）的每一个元素是否含有空内容。</li>
	<li>写函数，检查传入字典的每一个value的长度,如果大于2，那么仅保留前两个长度的内容（对value的值进行截断），并将新内容返回给调用者，注意传入的数据可以是字符、list、dict
	</li>
	<li>解释闭包的概念
	</li>
	<li>写函数，返回一个扑克牌列表，里面有52项，每一项是一个元组
	<ol>
		<li>例如：[(‘红心’，2),(‘草花’，2), …(‘黑桃A’)]</li>
	</ol>
	</li>
	<li>写函数，传入n个数，返回字典{‘max’:最大值,’min’:最小值}

<pre>
<code>例如:min_max(2,5,7,8,4)
返回:{‘max’:8,’min’:2}</code></pre>
	</li>
	<li>写函数，专门计算图形的面积
	<ul>
		<li>其中嵌套函数，计算圆的面积，正方形的面积和长方形的面积</li>
		<li>调用函数area(‘圆形’,圆半径) 返回圆的面积</li>
		<li>调用函数area(‘正方形’,边长) 返回正方形的面积</li>
		<li>调用函数area(‘长方形’,长，宽) 返回长方形的面积</li>
		<li>
		<pre>
<code class="language-python">#代码模板
def area():
    def 计算长方形面积():
        pass

def 计算正方形面积():
        pass

def 计算圆形面积():
        pass</code></pre>
		</li>
	</ul>
	</li>
	<li>
	<p>写函数，传入一个参数n，返回n的阶乘</p>

<pre>
<code>例如:cal(7)
计算7*6*5*4*3*2*1
</code></pre>
	</li>
	<li>
	<p>编写装饰器，为多个函数加上认证的功能（用户的账号密码来源于文件），要求登录成功一次，后续的函数都无需再输入用户名和密码</p>
	</li>
	<li>生成器和迭代器的区别？</li>
	<li>生成器有几种方式获取value？</li>
	<li>
	<p>通过生成器写一个日志调用方法， 支持以下功能</p>

<ul>
		<li>根据指令向屏幕输出日志</li>
		<li>根据指令向文件输出日志</li>
		<li>根据指令同时向文件&屏幕输出日志</li>
		<li>
		<p>以上日志格式如下</p>

<pre>
<code>2017-10-19 22:07:38 [1] test log db backup 3
2017-10-19 22:07:40 [2]    user alex login success 
#注意：其中[1],[2]是指自日志方法第几次调用，每调用一次输出一条日志
</code></pre>
		</li>
		<li>
		<p>代码结构如下</p>

<pre>
<code class="language-python"> def logger(filename,channel='file'):
    """
    日志方法
    :param filename: log filename
    :param channel: 输出的目的地，屏幕(terminal)，文件(file)，屏幕+文件(both)
    :return:
    """
    ...your code...

#调用
 log_obj = logger(filename="web.log",channel='both')
 log_obj.__next__()
 log_obj.send('user alex login success')</code></pre>
		</li>
	</ul>
	</li>
	<li>
	<p>用map来处理字符串列表,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb</p>

<pre>
<code>name=['alex','wupeiqi','yuanhao','nezha']
</code></pre>
	</li>
	<li>
	<p>用filter函数处理数字列表，将列表中所有的偶数筛选出来</p>

<pre>
<code>num = [1,3,5,6,7,8]
</code></pre>
	</li>
	<li>
	<p>如下，每个小字典的name对应股票名字，shares对应多少股，price对应股票的价格</p>

<pre>
<code>portfolio = [
    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
</code></pre>

<ul>
		<li>通过哪个内置函数可以计算购买每支股票的总价</li>
		<li>用filter过滤出，单价大于100的股票有哪些</li>
	</ul>
	</li>
	<li>有列表 li = ['alex', 'egon', 'smith', 'pizza', 'alen'], 请将以字母“a”开头的元素的首字母改为大写字母；</li>
	<li>有列表 li = ['alex', 'egon', 'smith', 'pizza', 'alen'], 请以列表中每个元素的第二个字母倒序排序；</li>
	<li>
	<p>有名为<code>poetry.txt</code>的文件，其内容如下，请删除第三行；</p>

<pre>
<code>   昔人已乘黄鹤去，此地空余黄鹤楼。

黄鹤一去不复返，白云千载空悠悠。

晴川历历汉阳树，芳草萋萋鹦鹉洲。

日暮乡关何处是？烟波江上使人愁。
</code></pre>
	</li>
	<li>有名为<code>username.txt</code>的文件，其内容格式如下，写一个程序，判断该文件中是否存在"alex", 如果没有，则将字符串"alex"添加到该文件末尾，否则提示用户该用户已存在； 
	<pre>
<code>   pizza
   alex
   egon</code></pre>
	</li>
	<li>有名为user_info.txt的文件，其内容格式如下，写一个程序，删除id为100003的行；
	<pre>
<code>   pizza,100001
   alex, 100002
   egon, 100003</code></pre>
	</li>
	<li>有名为user_info.txt的文件，其内容格式如下，写一个程序，将id为100002的用户名修改为<code>alex li</code>；
	<pre>
<code>   pizza,100001
   alex, 100002
   egon, 100003</code></pre>
	</li>
	<li>写一个计算每个程序执行时间的装饰器；</li>
	<li>lambda是什么？请说说你曾在什么场景下使用lambda？</li>
	<li>题目：写一个摇骰子游戏，要求用户压大小，赔率一赔一。要求：三个骰子，每个骰子的值从1-6，摇大小，每次打印摇出来3个骰子的值。</li>
</ol>

<h2>一些关键练习题的参考答案</h2>

<h4>递归二分查找</h4>

<pre>
<code class="language-python">a = [1,3,4,6,7,8,9,11,15,17,19,21,22,25,29,33,38,69,107]

def binary_search(start,end,n,d_list):
    """
    每次把列表规模折半，查找一个数据最多只需要2的n次方 < len(d_list),是2的多少次方，就是最多查多少次。
    假如列表长度为200，那最多只需查询8次(2**8次方）
    :param start: 查找的起始位置 
    :param end: 查找的结束位置 
    :param n: 要查找的值
    :param d_list: 要找的列表
    :return: 
    """
    
    if start < end: # 查找的范围[start:end]依然大于0个
        mid = (start + end)//2  # 找到中间位置
        if d_list[mid] > n:  # 如果中间的这个值比要找的n大，代表要往d_list[mid]左边找
            print("go left",start,mid,end,"--",d_list[start],d_list[mid],d_list[end-1])
            binary_search(start,mid,n,d_list)
        elif d_list[mid] < n :  # 要往右边找，继续折半
            print("go right..",start,mid,end,"--",d_list[start],d_list[mid],d_list[end-1])
            binary_search(mid+1,end,n,d_list)
        else:  # 找到了
            print("find:",d_list[mid],mid)
    else:  # 假设start=9,end=9, 那d_list[9:9]已经取不到值了，在这种情况下，只能说明，要找的这个值不在这个列表里
        print("cannot find %s in this data list" % n)

binary_search(0, len(a), 22, a)</code></pre>

迭代器