2025年Python整体复习试题及答案

2025年Python整体复习试题及答案一、选择题（每题3分，共24分）1.以下代码执行后输出结果是（）```pythona=[1,2,3]b=ab.append(4)print(a)```A.[1,2,3]B.[1,2,3,4]C.报错D.[1,2,4]2.关于Python的作用域，以下说法错误的是（）A.函数内部可以直接访问全局变量B.使用nonlocal关键字可以修改外层函数的变量C.类内部定义的变量一定是实例属性D.局部变量在函数执行结束后会被销毁3.执行`importcopy;a=[1,[2,3]];b=copy.copy(a);b[1].append(4);print(a)`，输出结果是（）A.[1,[2,3]]B.[1,[2,3,4]]C.[1,[2,4]]D.报错4.提供器函数中使用`yield`和`return`的主要区别是（）A.yield返回单个值，return返回多个值B.yield暂停函数并保存状态，return结束函数C.yield只能用于提供器，return只能用于普通函数D.yield可以多次调用，return只能调用一次5.以下异常处理代码中，`finally`块的执行时机是（）```pythontry:1/0exceptZeroDivisionError:print("错误")finally:print("结束")```A.仅当try块无异常时执行B.仅当except块执行后执行C.无论是否发生异常都会执行D.仅当try块有异常时执行6.以下f-string格式化正确的是（）A.`name="张三";f"年龄{age=20}"`B.`value=3.1415;f"保留两位小数{value:.2f}"`C.`num=100;f"十六进制{num:o}"`D.`data={"a":1};f"字典值{data[a]}"`7.定义类`classA:x=0`，创建`obj1=A();obj2=A();obj1.x=1`后，`A.x`和`obj2.x`的值分别是（）A.0和0B.1和0C.0和1D.1和18.以下lambda表达式能正确实现两数相加的是（）A.`add=lambdax,y:x+y`B.`add=lambdax,y:returnx+y`C.`add=lambda:x+y`D.`add=lambdax,y:(x+y)`二、填空题（每题4分，共20分）9.用列表推导式提供1-10中所有偶数的平方列表：____________________。10.提供器表达式计算1-5的平方和（结果为55）：`sum(__________)`。11.字典推导式将字典`{"a":1,"b":2}`的键值反转（结果为{1:"a",2:"b"}）：____________________。12.正则表达式匹配邮箱（需包含@和.，且.在@之后）的模式字符串：____________________。13.子类中调用父类构造方法时，`super(SubClass,self).__init__()`的等价写法是____________________（Python3+）。三、简答题（每题8分，共32分）14.简述装饰器的作用及实现原理。要求说明装饰器如何在不修改原函数代码的情况下扩展功能，并举例说明典型应用场景。15.解释GIL（全局解释器锁）对Python多线程的影响。说明为什么CPU密集型任务不适合用多线程，而IO密集型任务可以？16.提供器相比列表的主要优点是什么？在处理大文件时，提供器为何更高效？17.对比异步编程（async/await）与多线程的区别。说明在高并发IO场景下，哪种方式更有优势？四、编程题（共74分）18.（15分）使用requests库爬取"/products"页面，要求：-设置请求头`User-Agent`为"Mozilla/5.0"-处理可能的网络异常（如连接超时、404错误）-用BeautifulSoup提取页面中所有`<h2>`标签的文本内容，保存到列表`product_titles`中。19.（20分）现有订单数据集`orders.csv`（字段：订单号、用户ID、金额、时间、状态），用pandas完成以下操作：-读取数据并过滤出状态为"已支付"且金额大于100的记录-按用户ID分组，计算每个用户的总消费金额和订单数量-将结果保存为`user_summary.csv`，包含字段：用户ID、总金额、订单数20.（18分）实现一个装饰器`log_decorator`，要求：-记录函数的调用时间（格式：YYYY-MM-DDHH:MM:SS）-记录函数的参数和返回值-输出到日志文件`function_log.txt`，每行格式：[时间]函数名(参数)=返回值21.（21分）用asyncio实现异步文件读取程序，要求：-异步读取3个文件（`file1.txt`、`file2.txt`、`file3.txt`）-每个文件读取完成后立即打印"已读取：文件名"-所有文件读取完成后打印"全部读取完成"-需处理文件不存在的异常（输出"文件不存在：文件名"）答案一、选择题1.B2.C3.B4.B5.C6.B7.A8.A二、填空题9.`[x2forxinrange(1,11)ifx%2==0]`10.`(x2forxinrange(1,6))`11.`{v:kfork,vin{"a":1,"b":2}.items()}`12.`r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$'`13.`super().__init__()`三、简答题14.装饰器是用于扩展函数功能的可调用对象，通过将原函数包装在另一个函数中实现。原理是利用函数可作为参数传递的特性，返回一个新函数替代原函数。典型场景如日志记录（记录函数调用信息）、性能测试（统计函数执行时间）、权限验证（检查用户是否有权限调用函数）。例如：```pythondeflog_decorator(func):defwrapper(args,kwargs):print(f"调用{func.__name__}")returnfunc(args,kwargs)returnwrapper@log_decoratordefadd(a,b):returna+b```15.GIL是Python解释器为保证线程安全而设置的全局锁，同一时间仅允许一个线程执行Python字节码。对CPU密集型任务，多线程因GIL无法利用多核优势，线程间频繁切换甚至导致效率低于单线程；而IO密集型任务中线程大部分时间等待IO（如网络请求、文件读写），此时GIL会释放，其他线程可执行，因此多线程有效。16.提供器的主要优点是惰性计算（按需提供数据），节省内存。处理大文件时，列表会一次性加载所有数据到内存，可能导致内存溢出；提供器逐行读取，每次仅保留当前行数据，适合处理GB级大文件。例如：```python列表方式（内存占用大）withopen("big.txt")asf:lines=[line.strip()forlineinf]提供器方式（内存友好）defread_big_file(path):withopen(path)asf:whileTrue:line=f.readline()ifnotline:breakyieldline.strip()```17.异步编程通过事件循环调度协程，利用IO等待时间执行其他任务，无需创建线程/进程，资源消耗低；多线程需创建独立线程，存在线程切换开销。高并发IO场景（如百万级HTTP请求）中，异步编程因无线程开销，能支撑更高并发量；多线程受限于线程数（通常几千）和GIL，性能瓶颈明显。四、编程题18.参考代码：```pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromrequests.exceptionsimportRequestExceptionproduct_titles=[]url="/products"headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0"}try:response=requests.get(url,headers=headers,timeout=5)response.raise_for_status()检查HTTP错误soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")h2_tags=soup.find_all("h2")product_titles=[tag.get_text(strip=True)fortaginh2_tags]exceptRequestExceptionase:print(f"网络异常：{e}")exceptExceptionase:print(f"其他错误：{e}")```19.参考代码：```pythonimportpandasaspd读取数据df=pd.read_csv("orders.csv")过滤条件filtered_df=df[(df["状态"]=="已支付")&(df["金额"]>100)]分组统计summary=filtered_df.groupby("用户ID").agg(总金额=("金额","sum"),订单数=("订单号","count")).reset_index()保存结果summary.to_csv("user_summary.csv",index=False)```20.参考代码：```pythonimporttimefromfunctoolsimportwrapsdeflog_decorator(func):@wraps(func)保留原函数元信息defwrapper(args,kwargs):now=time.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S")args_repr=[repr(a)forainargs]kwargs_repr=[f"{k}={repr(v)}"fork,vinkwargs.items()]signature=",".join(args_repr+kwargs_repr)try:result=func(args,kwargs)log_msg=f"[{now}]{func.__name__}({signature})={repr(result)}"exceptExceptionase:log_msg=f"[{now}]{func.__name__}({signature})=Error:{str(e)}"withopen("function_log.txt","a",encoding="utf-8")asf: