2025年P(guān)ython編程進(jìn)階技巧模擬試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請簡述Python中裝飾器（Decorators）的核心原理。它們與閉包（Closures）有何區(qū)別？至少列舉三種裝飾器的常見應(yīng)用場景。二、`__slots__`在類中定義的主要目的是什么？使用`__slots__`會帶來哪些優(yōu)勢和潛在的缺點？三、請解釋協(xié)程（Coroutines）與多線程（Multithreading）在處理I/O密集型任務(wù)時的主要區(qū)別。使用`asyncio`的主要優(yōu)勢是什么？四、描述Python中“裝飾器”模式與“工廠”模式的主要思想。在什么情況下選擇使用“裝飾器”模式可能比使用“繼承”更為合適？五、給出一個具體的例子，說明如何使用`functools.lru_cache`來優(yōu)化一個計算密集型函數(shù)的性能。解釋其工作原理和適用場景。六、請闡述“單一職責(zé)原則”（SingleResponsibilityPrinciple,SRP）的含義。舉例說明違反該原則可能導(dǎo)致的代碼問題。七、編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個字符串列表作為輸入，并返回一個新列表，其中包含所有以大寫字母開頭的字符串。要求使用列表推導(dǎo)式實現(xiàn)。八、編寫一個生成器函數(shù)`countdown(n)`，它接收一個整數(shù)`n`，然后生成從`n`到`0`的整數(shù)序列（包含`n`和`0`）。要求使用`yield`語句。九、使用Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的`itertools`模塊，編寫一個代碼片段，生成并打印前10個斐波那契數(shù)列的數(shù)值。要求使用`itertools`提供的函數(shù)或工具。十、請解釋Python中的上下文管理器（ContextManagers）的作用。提供一個使用`with`語句的例子，并說明`with`語句如何確保資源的正確管理（例如文件的打開和關(guān)閉）。十一、假設(shè)你需要編寫一個函數(shù)來處理來自不同API的HTTP請求。要求該函數(shù)能夠處理GET和POST請求，并且能夠自動處理請求超時和HTTP錯誤響應(yīng)。請說明你會如何設(shè)計這個函數(shù)，你會使用哪些Python標(biāo)準(zhǔn)庫模塊（例如`requests`）以及相關(guān)的錯誤處理機制。十二、編寫一個簡單的Python類`Singleton`，確保該類只能被實例化一次。要求類中包含一個方法`get_instance()`，用于返回唯一的實例。請?zhí)峁┲辽賰煞N實現(xiàn)單例模式的方案。十三、```pythonimportthreadingdeflong_running_task():foriinrange(1000000):pass#模擬耗時操作threads=[]foriinrange(10):t=threading.Thread(target=long_running_task)t.start()threads.append(t)fortinthreads:t.join()```十四、請編寫一個Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個包含多個字典的列表（列表中的每個字典代表一個學(xué)生，包含姓名和分?jǐn)?shù)），并返回一個包含兩個元素的新列表：第一個元素是按分?jǐn)?shù)從高到低排序的學(xué)生姓名列表，第二個元素是平均分?jǐn)?shù)。要求函數(shù)使用`functools`模塊中的`cmp_to_key`（如果你使用Python3.8之前的版本，則需要使用其他方式實現(xiàn)排序邏輯）。十五、編寫一個Python程序，讀取當(dāng)前目錄下所有文件的名稱（不包括子目錄），并將它們存儲在一個集合（Set）中。最后，打印出集合中文件名的數(shù)量。要求使用`os`模塊相關(guān)功能。試卷答案一、核心原理：裝飾器本質(zhì)上是一個接受函數(shù)作為參數(shù)并返回新函數(shù)的函數(shù)（或類）。它通過閉包機制捕獲并修改被裝飾函數(shù)的屬性（如函數(shù)名、文檔字符串）或行為（如增加功能、改變參數(shù)/返回值）。區(qū)別：閉包是指內(nèi)部函數(shù)可以訪問外部函數(shù)作用域中的變量的函數(shù)。裝飾器是應(yīng)用在函數(shù)上的特殊閉包，用于在不修改原函數(shù)代碼的情況下增強其功能。應(yīng)用場景：1.函數(shù)/方法日志記錄：記錄函數(shù)調(diào)用時間、參數(shù)、返回值。2.權(quán)限校驗/權(quán)限控制：檢查用戶是否有調(diào)用特定函數(shù)的權(quán)限。3.代碼復(fù)用/橫切關(guān)注點：如緩存結(jié)果（`functools.lru_cache`）、延遲執(zhí)行、事務(wù)管理、請求/響應(yīng)封裝等。二、目的：用于限制實例化對象可以動態(tài)綁定的屬性，告訴Python解釋器不要為該類創(chuàng)建`__dict__`屬性，從而節(jié)省內(nèi)存，并可能提高屬性訪問速度。優(yōu)勢：1.顯著減少內(nèi)存消耗，特別是對于創(chuàng)建大量實例的類。2.提高屬性訪問速度。3.防止動態(tài)添加屬性（強制執(zhí)行屬性結(jié)構(gòu)）。缺點：1.類和實例無法動態(tài)添加新的屬性（除非在`__slots__`中聲明）。2.不能使用大多數(shù)依賴`__dict__`的標(biāo)準(zhǔn)庫功能或第三方庫（如`__getattribute__`、`__setattr__`的某些復(fù)雜用法、元類某些機制）。3.與繼承行為可能產(chǎn)生預(yù)期之外的問題（子類不能繼承父類的未聲明屬性）。三、區(qū)別：1.機制：多線程基于操作系統(tǒng)級別的線程切換，實現(xiàn)共享內(nèi)存（需要同步機制避免競態(tài)條件）。協(xié)程是基于單個線程的上下文切換，由程序主動進(jìn)行（`yield`），不涉及操作系統(tǒng)線程切換的開銷，可以共享堆內(nèi)存。2.GIL：多線程在CPython中受全局解釋器鎖（GIL）限制，同一時刻只能有一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼，導(dǎo)致計算密集型任務(wù)下多線程無法真正并行。協(xié)程不受GIL影響，可以在單個線程內(nèi)實現(xiàn)真正的并發(fā)執(zhí)行計算密集型任務(wù)。3.I/O：多線程進(jìn)行I/O操作時，若使用阻塞式I/O，該線程會被阻塞，其他線程無法執(zhí)行。協(xié)程進(jìn)行I/O操作時，會自動釋放GIL（如果需要），并允許其他協(xié)程在該線程上繼續(xù)執(zhí)行，實現(xiàn)高效的異步I/O。`asyncio`主要優(yōu)勢：1.高并發(fā)：使用單線程協(xié)程模型處理成千上萬的并發(fā)連接，開銷遠(yuǎn)小于多線程/多進(jìn)程。2.低開銷：協(xié)程切換開銷極小，編程模型接近同步代碼，易于理解和編寫。3.高效的異步I/O：事件循環(huán)機制優(yōu)化了I/O操作，提高了網(wǎng)絡(luò)和磁盤I/O密集型應(yīng)用的性能。四、裝飾器模式思想：動態(tài)地給一個對象添加額外的職責(zé)。通過創(chuàng)建一個裝飾類，這個類包裹了被裝飾的對象，并擴(kuò)展其行為，而不是通過繼承修改對象。工廠模式思想：創(chuàng)建對象的接口，允許子類決定實例化哪一個類。工廠模式關(guān)注“如何創(chuàng)建對象”，讓創(chuàng)建過程與使用過程分離。裝飾器優(yōu)于繼承的場景：1.擴(kuò)展功能：當(dāng)需要向一個已有類添加新功能，而繼承會導(dǎo)致類層次結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜或違反開閉原則時。2.多個功能疊加：一個對象需要同時擁有多個額外的職責(zé)，使用多個裝飾器可以靈活組合。3.不想修改原始類：裝飾器可以擴(kuò)展對象行為而不需要修改對象的源代碼。4.接口不固定：被裝飾的對象接口不一定一致，裝飾器可以適配不同的接口。五、示例：```pythonfromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)deffibonacci(n):ifn<2:returnnreturnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)#使用print(fibonacci(30))#計算結(jié)果，且后續(xù)計算fibonacci(30)會直接從緩存獲取```工作原理：`lru_cache`使用一個哈希表（字典）來存儲函數(shù)的參數(shù)和返回值對。當(dāng)函數(shù)被調(diào)用時，它首先檢查緩存中是否存在給定參數(shù)的結(jié)果。如果存在，則直接返回緩存的結(jié)果，避免重復(fù)計算。如果不存在，則執(zhí)行函數(shù)，將結(jié)果存入緩存，并按需淘汰最久未使用（LRU）的條目（如果緩存已滿）。適用場景：計算開銷大的函數(shù)、重復(fù)調(diào)用且參數(shù)固定的函數(shù)、需要結(jié)果緩存以加速迭代的算法（如動態(tài)規(guī)劃中的子問題計算）。六、含義：一個類（或模塊、函數(shù)）應(yīng)該只有一個引起它變化的原因。即一個類只負(fù)責(zé)一項職責(zé)，或者提供一種功能。違反SRP可能導(dǎo)致的代碼問題：1.代碼耦合度高：一個類的變化可能牽連到其他依賴它的類，導(dǎo)致修改范圍難以控制。2.可維護(hù)性差：難以理解一個類的真正意圖和功能，修改時容易引入回歸錯誤。3.可測試性差：難以對單一職責(zé)進(jìn)行獨立測試。4.擴(kuò)展性受限：當(dāng)需要增加新功能時，可能不得不修改現(xiàn)有類，違反開閉原則。七、```pythondefcapitalize_words(words_list):return[wordforwordinwords_listifwordandword[0].isupper()]```解析思路：列表推導(dǎo)式`[expressionforiteminiterableifcondition]`。`words_list`是輸入的字符串列表（`iterable`）。`word`是迭代過程中的每個元素（`item`）。`wordandword[0].isupper()`是條件（`condition`），檢查字符串`word`是否非空且首字母大寫。如果條件為真，則執(zhí)行`word`作為列表推導(dǎo)式的元素（`expression`），否則跳過。最終生成包含滿足條件字符串的新列表。八、```pythondefcountdown(n):whilen>=0:yieldnn-=1```解析思路：生成器函數(shù)使用`def`關(guān)鍵字定義，內(nèi)部包含`yield`語句。`countdown`函數(shù)接收參數(shù)`n`。使用`while`循環(huán)從`n`迭代到`0`（包含`0`）。在每次循環(huán)中，使用`yield`語句返回當(dāng)前的`n`值，并將控制權(quán)交回給調(diào)用者，同時記住當(dāng)前狀態(tài)。當(dāng)再次被調(diào)用時，從上次`yield`結(jié)束的地方繼續(xù)執(zhí)行，直到循環(huán)結(jié)束。九、```pythonfromitertoolsimporttakewhile,countfib_gen=(a+bfora,binzip([0],count(1)))#生成斐波那契數(shù)列的生成器first_10=list(takewhile(lambdax:x<=34,fib_gen))#取前10個（或小于等于34的）print(first_10)#輸出:[0,1,1,2,3,5,8,13,21,34]```解析思路：使用`itertools.count(1)`生成從1開始的無限整數(shù)序列。使用`zip`將`[0]`（第一個斐波那契數(shù)）與`count(1)`組合，生成`(0,1),(1,2),(1,3),...`。生成器表達(dá)式`a+bfora,bin...`計算每一對數(shù)的和，即生成斐波那契數(shù)列。使用`itertools.takewhile(predicate,iterable)`從可迭代對象`iterable`中獲取元素，直到`predicate`函數(shù)對元素返回`False`。這里使用`lambdax:x<=34`作為條件，獲取小于等于34的斐波那契數(shù)。最后將結(jié)果轉(zhuǎn)換為列表打印。十、作用：上下文管理器提供一種機制，確保在代碼塊執(zhí)行前后可以自動執(zhí)行特定的操作，如資源的獲?。ㄈ绱蜷_文件）、釋放（如關(guān)閉文件）、初始化和清理。`with`語句是使用上下文管理器的語法糖。示例：```pythonwithopen('myfile.txt','r')asf:content=f.read()print(content)#讀取文件內(nèi)容#文件f在with塊結(jié)束后自動關(guān)閉```解析思路：`withopen('myfile.txt','r')asf:`這行代碼創(chuàng)建了一個上下文管理器。`open('myfile.txt','r')`返回一個文件對象，它實現(xiàn)了上下文管理協(xié)議（定義了`__enter__()`和`__exit__()`方法）。`asf`將文件對象賦值給變量`f`。執(zhí)行`with`塊內(nèi)的代碼時，`__enter__()`方法會被調(diào)用，可以在這里執(zhí)行初始化操作（如打開文件，返回文件對象給`f`）。當(dāng)退出`with`塊時（正常退出或發(fā)生異常退出），`__exit__(exc_type,exc_value,traceback)`方法會被調(diào)用，可以在這里執(zhí)行清理操作（如關(guān)閉文件）。`with`語句確保了無論退出方式如何，`__exit__()`都會被執(zhí)行，從而保證了資源的正確管理。十一、設(shè)計方案：1.函數(shù)接口：定義函數(shù)`http_request(url,method='GET',data=None,timeout=10,kwargs)`。2.使用模塊：導(dǎo)入`requests`庫。3.請求處理：根據(jù)`method`參數(shù)判斷是發(fā)起GET請求還是POST請求。使用`requests`的`get`或`post`方法。4.參數(shù)傳遞：如果是POST請求，將`data`參數(shù)傳遞給`requests.post`。5.錯誤處理：*設(shè)置`timeout`參數(shù)。*使用`try...except`塊捕獲`requests`相關(guān)的異常，如`requests.exceptions.RequestException`（包含超時`requests.exceptions.Timeout`、HTTP錯誤`requests.exceptions.HTTPError`等）。*在異常處理中，可以根據(jù)異常類型進(jìn)行不同的處理（如記錄日志、重試請求、返回錯誤信息）。6.返回值：正常情況下返回響應(yīng)對象`response`。異常情況下可以返回特定的錯誤碼或錯誤信息。十二、方案一：使用類屬性（簡單版）```pythonclassSingleton:_instance=Nonedef__new__(cls,*args,kwargs):ifcls._instanceisNone:cls._instance=super(Singleton,cls).__new__(cls,*args,kwargs)returncls._instance@classmethoddefget_instance(cls):ifcls._instanceisNone:cls._instance=cls()returncls._instance```解析思路：通過自定義`__new__`方法控制實例創(chuàng)建。內(nèi)部使用類屬性`_instance`存儲唯一實例。`__new__`方法首先檢查`_instance`是否為`None`。如果是，則調(diào)用父類`__new__`方法創(chuàng)建實例并賦值給`_instance`。如果不是，則直接返回已有的`_instance`。`get_instance`類方法提供外部訪問實例的入口，并確保在第一次調(diào)用時創(chuàng)建實例。方案二：使用裝飾器（推薦）```pythondefsingleton(cls):instances={}defget_instance(*args,kwargs):ifclsnotininstances:instances[cls]=cls(*args,kwargs)returninstances[cls]returnget_instance@singletonclassSingleton:def__init__(self):pass#類的實現(xiàn)@classmethoddefget_instance(cls):returncls()```解析思路：`singleton`裝飾器函數(shù)接收一個類`cls`作為參數(shù)，返回一個`get_instance`函數(shù)。`get_instance`函數(shù)內(nèi)部使用一個字典`instances`來存儲類實例。它檢查`cls`是否已存在于`instances`中，如果不存在則創(chuàng)建實例并存儲，否則返回已存在的實例。使用`@singleton`裝飾器將`Singleton`類包裝，使得調(diào)用`Singleton()`實際上是調(diào)用`singleton`裝飾器返回的`get_instance`函數(shù)，從而實現(xiàn)了單例。十三、問題1：使用了多線程處理CPU密集型任務(wù)（`long_running_task`主要是循環(huán)計算）。在CPython中，由于GIL的存在，多線程無法真正實現(xiàn)CPU計算上的并行，反而會因為頻繁的線程切換和上下文保存/恢復(fù)帶來額外開銷，導(dǎo)致性能可能不如單線程。問題2：沒有使用線程同步機制。如果多個線程同時修改共享數(shù)據(jù)（雖然本例中未直接顯示），會發(fā)生競態(tài)條件，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致或程序行為異常。問題3：線程啟動和終止沒有使用`join()`確保。雖然示例中調(diào)用了`join()`，但如果忘記調(diào)用或在錯誤的位置調(diào)用，主線程可能會在子線程完成前就退出，導(dǎo)致程序意外終止或資源未釋放。十四、```pythonfromfunctoolsimportcmp_to_keydefcompare_students(student_a,student_b):#按分?jǐn)?shù)降序排列ifstudent_a[1]>student_b[1]:return-1elifstudent_a[1]<student_b[1]:return1else:return0defsort_students(students):sorted_names=sorted((student['name']forstudentinstudents),key=cmp_to_key(compare_students))average_score=sum(student['score']forstudentinstudents)/len(students)returnsorted_names,average_score```解析思路：需要返回一個列表，包含兩部分。第一部分是按分?jǐn)?shù)從高到低排序的學(xué)生姓名列表。第二部分是平均分?jǐn)?shù)。1.排序姓名部分：使用`sorted(...)`函數(shù)對生成器表達(dá)式`(student['name']forstu