2025年P(guān)ython性能優(yōu)化二級考試沖刺押題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共30分）1.下列哪個Python內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在添加和刪除元素時通常具有最優(yōu)的時間復(fù)雜度？A.列表(List)B.元組(Tuple)C.字典(Dictionary)D.集合(Set)2.在Python中，`map(function,iterable)`相比于列表推導(dǎo)式，其主要缺點(diǎn)是？A.代碼可讀性差B.無法進(jìn)行并行處理C.只能處理列表類型D.性能通常更慢3.以下哪個模塊是Python標(biāo)準(zhǔn)庫中用于進(jìn)行程序性能分析的通用工具？A.`collections`B.`itertools`C.`timeit`D.`re`4.Python中的全局解釋器鎖（GIL）主要對哪種類型的并行編程模式產(chǎn)生影響？A.多進(jìn)程(Multiprocessing)B.多線程(Multithreading)-CPU密集型C.多線程(Multithreading)-IO密集型D.協(xié)程(Coroutine)5.當(dāng)需要緩存函數(shù)計(jì)算結(jié)果以提高性能時，`functools`模塊提供的哪個裝飾器是常用選擇？A.`@property`B.`@staticmethod`C.`@lru_cache`D.`@asyncio`6.以下哪種方法不適合用于檢測Python程序中的內(nèi)存泄漏？A.使用`memory_profiler`逐行分析內(nèi)存增長B.對比程序不同階段的總內(nèi)存使用量C.分析GC日志（如果使用垃圾回收統(tǒng)計(jì)）D.檢查代碼中是否存在死循環(huán)7.在分析一個CPU密集型任務(wù)的性能瓶頸時，如果發(fā)現(xiàn)某個函數(shù)調(diào)用占總時間的絕大部分，通常優(yōu)先考慮對其進(jìn)行優(yōu)化或使用什么技術(shù)？A.增加更多的線程B.使用`asyncio`C.將該函數(shù)用Cython編寫D.增加輸入數(shù)據(jù)的規(guī)模以“隱藏”延遲8.以下哪個庫是Python生態(tài)中廣泛用于數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，其性能優(yōu)勢主要來源于底層的C/Fortran優(yōu)化？A.`requests`B.`pandas`C.`flask`D.`sqlite3`9.在使用`multiprocessing`模塊時，如果需要在不同進(jìn)程間傳遞大量數(shù)據(jù)，哪種方式通常效率最高？A.使用`multiprocessing.Queue`B.使用`multiprocessingPipes`C.使用共享內(nèi)存（`multiprocessing.Value`/`Array`）D.使用`pickle`序列化后通過`map`/`reduce`傳遞10.下列哪個說法是關(guān)于Python異步編程（`asyncio`）的正確描述？A.異步編程只能用于IO密集型任務(wù)B.`async`函數(shù)必須等待`await`后面的協(xié)程執(zhí)行完畢C.使用`asyncio`編寫的程序在CPython中仍然受GIL限制D.`asyncio`事件循環(huán)是單線程的11.`line_profiler`這個工具主要用于做什么？A.分析整個程序的CPU使用情況B.分析整個程序的內(nèi)存使用情況C.逐行分析指定函數(shù)的執(zhí)行時間D.檢測代碼中的語法錯誤12.以下哪種情況使用多線程（`threading`）相比多進(jìn)程（`multiprocessing`）可能帶來更高的性能？A.計(jì)算密集型任務(wù)B.需要大量進(jìn)行磁盤IO或網(wǎng)絡(luò)IO的任務(wù)C.對象共享要求高，且不介意GIL限制的任務(wù)D.需要利用多核CPU進(jìn)行并行計(jì)算的任務(wù)13.在進(jìn)行性能基準(zhǔn)測試（Benchmarking）時，為了獲得更可靠的測量結(jié)果，通常需要？A.只運(yùn)行一次測試代碼B.使用`time`函數(shù)而不是`timeit`C.進(jìn)行多次運(yùn)行并取平均值或中位數(shù)D.忽略系統(tǒng)負(fù)載的影響14.`__slots__`在類中定義的主要作用是？A.定義類的繼承關(guān)系B.提供類方法C.限制實(shí)例可添加的屬性，以節(jié)省內(nèi)存D.定義類的構(gòu)造函數(shù)15.當(dāng)優(yōu)化一段代碼后發(fā)現(xiàn)性能提升不顯著，或者優(yōu)化引入了新的問題，此時應(yīng)該？A.停止優(yōu)化工作B.認(rèn)為該代碼段已經(jīng)最優(yōu)C.回到性能分析工具，重新定位瓶頸D.嘗試隨機(jī)修改代碼以尋求意外效果二、填空題（每空2分，共20分）1.Python解釋器CPython中，管理內(nèi)存分配和垃圾回收的主要機(jī)制是________。2.要分析一個名為`my_function`的函數(shù)的執(zhí)行時間，可以使用`timeit.timeit('my_function()')`，為了得到更精確的測量，通常需要設(shè)置參數(shù)________。3.在`multiprocessing`中，`Process`對象用于創(chuàng)建一個________進(jìn)程，而`ThreadPoolExecutor`或`ProcessPoolExecutor`則提供了更高級的進(jìn)程（或線程）池管理。4.Python的`asyncio`編程中，使用________關(guān)鍵字定義一個異步函數(shù)，使用________關(guān)鍵字掛起函數(shù)的執(zhí)行以等待異步操作。5.當(dāng)使用`functools.lru_cache`緩存函數(shù)結(jié)果時，參數(shù)`maxsize`控制緩存可以存儲的最多________。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述Python中的垃圾回收（GarbageCollection）主要涉及哪些機(jī)制？2.比較一下`map`函數(shù)、列表推導(dǎo)式和生成器表達(dá)式的優(yōu)缺點(diǎn)（至少從兩個維度比較）。3.解釋什么是GIL（GlobalInterpreterLock），它對多線程程序的性能有何影響？四、編程題（共35分）1.（15分）代碼優(yōu)化與性能分析：以下Python函數(shù)用于計(jì)算列表中所有整數(shù)的平方和。請首先使用`timeit`模塊對原函數(shù)的執(zhí)行時間進(jìn)行測量（設(shè)置`number=10000`）。然后，對該函數(shù)進(jìn)行至少兩項(xiàng)優(yōu)化（例如，使用列表推導(dǎo)式、改進(jìn)算法邏輯等），再次使用`timeit`測量優(yōu)化后的執(zhí)行時間，并比較性能差異。最后，簡要說明你的優(yōu)化思路和依據(jù)。```pythonimporttimeitdefsum_of_squares_original(numbers):total=0fornuminnumbers:total+=num*numreturntotal#假設(shè)有一個較大的數(shù)字列表large_numbers=list(range(1,10001))#請?jiān)诖颂幘帉憸y量原函數(shù)執(zhí)行時間的代碼#----------------------------------------------------#請?jiān)诖颂幘帉憙?yōu)化后的函數(shù)版本#----------------------------------------------------#請?jiān)诖颂幘帉憸y量優(yōu)化后函數(shù)執(zhí)行時間的代碼#----------------------------------------------------#性能對比分析與優(yōu)化思路說明（文字部分）#----------------------------------------------------```2.（20分）并發(fā)編程實(shí)踐：假設(shè)我們需要從兩個不同的URL（`/data1`和`/data2`）獲取數(shù)據(jù)。請編寫一個Python程序，分別使用`threading`模塊和`asyncio`模塊（配合`aiohttp`庫，假設(shè)已安裝）來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并發(fā)獲取。對于`threading`版本，使用`ThreadPoolExecutor`。對于`asyncio`版本，編寫異步函數(shù)使用`aiohttp.get()`。請確保程序能夠并發(fā)啟動兩個網(wǎng)絡(luò)請求，并在所有請求完成后打印獲取的數(shù)據(jù)（或確認(rèn)完成）。注意，這里只要求展示并發(fā)邏輯，實(shí)際網(wǎng)絡(luò)請求可能因環(huán)境限制無法成功，可以模擬或使用本地測試接口。```python#threading版本代碼（使用ThreadPoolExecutor）#----------------------------------------------------#asyncio版本代碼（使用aiohttp.get()）#----------------------------------------------------```試卷答案一、選擇題1.C2.D3.C4.B5.C6.D7.C8.B9.C10.D11.C12.B13.C14.C15.C二、填空題1.引用計(jì)數(shù)和垃圾回收器2.number3.獨(dú)立4.async,await5.條目三、簡答題1.解析思路：Python主要使用引用計(jì)數(shù)機(jī)制來跟蹤對象的使用情況，當(dāng)引用計(jì)數(shù)為0時，對象內(nèi)存被立即回收。對于循環(huán)引用的情況，使用垃圾回收器（GC）來檢測并回收這些無法訪問的循環(huán)引用對象。Python的GC主要采用生成器策略，分為年輕代和老年代，年輕代對象先進(jìn)入，存活久則晉升老年代，老年代對象由周期性運(yùn)行的GC進(jìn)行掃描回收。2.解析思路：比較維度可以包括性能（是否有額外開銷、執(zhí)行速度）、可讀性、語法限制、功能靈活性等。*性能：列表推導(dǎo)式通常最快，生成器表達(dá)式比`map`（函數(shù)調(diào)用開銷）快，`map`本身是惰性求值的。*可讀性：列表推導(dǎo)式通常最簡潔直觀，生成器表達(dá)式次之，`map`需要額外的函數(shù)定義。*語法限制：列表推導(dǎo)式和生成器表達(dá)式只能用于迭代對象，`map`可以接受任何可調(diào)用的對象作為第一個參數(shù)。列表推導(dǎo)式生成列表，生成器表達(dá)式生成生成器，`map`返回迭代器。*功能靈活性：`map`可以接受自定義函數(shù)，列表推導(dǎo)式和生成器表達(dá)式通常寫法更靈活。3.解析思路：GIL是CPython解釋器中的一個互斥鎖，確保同一時刻只有一個線程執(zhí)行Python字節(jié)碼。它避免多線程程序在多核CPU上實(shí)現(xiàn)真正的并行計(jì)算。對于計(jì)算密集型任務(wù)，由于線程在執(zhí)行Python代碼時會被GIL阻塞，無法充分利用多核優(yōu)勢，性能提升有限；而對于IO密集型任務(wù)，線程在等待IO時GIL會被釋放，其他線程可以繼續(xù)執(zhí)行，因此多線程可以有效提升性能。四、編程題1.代碼示例（僅提供核心邏輯和結(jié)構(gòu)，具體`timeit`調(diào)用方式可能略有不同）：```pythonimporttimeitdefsum_of_squares_original(numbers):total=0fornuminnumbers:total+=num*numreturntotaldefsum_of_squares_optimized(numbers):#優(yōu)化1:使用列表推導(dǎo)式returnsum(x*xforxinnumbers)#優(yōu)化2:如果numbers已經(jīng)是可迭代生成器，可以直接sum(x*xforxinnumbers)#這里假設(shè)numbers是range對象，適合列表推導(dǎo)式large_numbers=list(range(1,10001))#原函數(shù)測量original_time=timeit.timeit('sum_of_squares_original(large_numbers)',globals=globals(),number=10000)print(f"Originaltime:{original_time}")#優(yōu)化函數(shù)測量optimized_time=timeit.timeit('sum_of_squares_optimized(large_numbers)',globals=globals(),number=10000)print(f"Optimizedtime:{optimized_time}")#性能對比分析與優(yōu)化思路說明（文字部分）#優(yōu)化思路：將for循環(huán)和累加操作替換為列表推導(dǎo)式和內(nèi)置的sum函數(shù)。列表推導(dǎo)式通常比等效的for循環(huán)+累加表達(dá)式執(zhí)行更快，因?yàn)閟um函數(shù)是高度優(yōu)化的。同時，列表推導(dǎo)式的內(nèi)存效率也可能更高（如果能避免創(chuàng)建中間列表）。優(yōu)化依據(jù)是利用了Python內(nèi)置函數(shù)的高效實(shí)現(xiàn)和列表推導(dǎo)式的緊湊語法。```2.代碼示例（假設(shè)`aiohttp`可用，僅展示并發(fā)邏輯）：```python#threading版本代碼（使用ThreadPoolExecutor）fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimportrequests#threading中通常用標(biāo)準(zhǔn)庫requestsdeffetch_url_threading(url):try:response=requests.get(url)returnresponse.text[:50]#假設(shè)只打印部分內(nèi)容exceptExceptionase:returnf"Error{url}:{e}"urls=["/data1","/data2"]withThreadPoolExecutor(max_workers=2)asexecutor:results_threading=list(executor.map(fetch_url_threading,urls))print("Threadedresults:")forresultinresults_threading:pri