2026年Python编程进阶挑战题集

2026年Python编程进阶挑战题集一、函数与模块设计（共4题，每题15分）题目1（15分）某电商公司需要设计一个商品推荐系统，要求实现一个函数`recommend_products(user_id,category,history)`，其中：1.`user_id`为用户唯一标识符（字符串类型）2.`category`为商品类别（字符串类型）3.`history`为用户历史浏览记录（列表类型，包含商品ID）函数需要返回一个包含最多5个推荐商品ID的列表，推荐逻辑如下：-优先推荐用户历史浏览记录中出现频率最高的3个商品-剩余位置推荐与`category`相关的热门商品（假设有一个全局变量`popular_products`存储各类别热门商品ID）-如果推荐数量不足5个，用随机商品填充至5个要求：1.实现该函数2.编写单元测试用例验证功能题目2（15分）设计一个模块`config_manager.py`，实现以下功能：1.包含一个类`Config`，用于管理配置项2.类需支持：-初始化时加载配置文件（JSON格式）-提供方法`get(key)`获取配置值-提供方法`set(key,value)`设置配置值并保存到文件3.添加装饰器`@property`实现配置项的属性访问4.实现配置项类型验证（如`email`必须是邮箱格式）5.编写一个使用该模块的示例脚本题目3（15分）实现一个高阶函数`create_counter()`，该函数返回一个计数器函数：1.计数器需支持自定义初始值2.每次调用时返回当前计数值并自增13.支持重置计数器4.需要考虑线程安全要求：1.实现该函数2.编写多线程环境下的测试代码题目4（15分）设计一个模块`data_processor.py`，包含以下工具函数：1.`normalize(data)`：将数据标准化到0-1范围2.`denormalize(data,min_val,max_val)`：将标准化数据恢复3.`moving_average(data,window)`：计算移动平均4.提供一个函数`register_processor(name,func)`用于动态注册新函数要求：1.实现该模块2.编写一个使用这些函数的数据处理脚本二、面向对象编程（共4题，每题15分）题目5（15分）某物流公司需要管理运输车辆，设计类结构如下：1.基类`Vehicle`：-属性：`id`（唯一标识）、`type`（类型）、`capacity`（载重）-方法：`__init__`、`get_info`返回基本信息2.子类`Truck`继承自`Vehicle`：-新属性：`axles`（车轴数）-方法：`calculate_fuel_efficiency`根据载重和车轴数计算油耗3.子类`Ship`继承自`Vehicle`：-新属性：`length`（长度）-方法：`calculate_draft`根据载重和长度计算吃水深度要求：1.实现上述类结构2.编写一个测试脚本创建不同类型的车辆并调用方法题目6（15分）设计一个银行账户管理系统：1.基类`Account`：-属性：`account_number`、`owner`、`balance`-方法：`deposit`、`withdraw`、`get_balance`2.子类`SavingsAccount`继承自`Account`：-新属性：`interest_rate`-方法：`calculate_interest`计算利息并自动转入账户3.子类`BusinessAccount`继承自`Account`：-新属性：`overdraft_limit`-重写`withdraw`方法，支持透支但不超过限额要求：1.实现上述类结构2.编写一个交易模拟脚本题目7（15分）实现一个单例模式工厂，管理不同类型的配置读取器：1.创建一个`SingletonFactory`类，确保全局只有一个实例2.提供方法`get_reader(type)`根据类型返回对应的读取器实例3.支持的读取器类型：-`json_reader`：读取JSON配置-`xml_reader`：读取XML配置-`yaml_reader`：读取YAML配置4.每个读取器类实现相同的接口`read_config(file_path)`要求：1.实现单例工厂和读取器类2.编写测试代码验证单例特性题题8（15分）设计一个文件管理系统：1.基类`FileSystem`：-属性：`path`、`size`-方法：`__init__`、`get_info`、`is_directory`2.子类`File`继承自`FileSystem`：-新属性：`extension`-方法：`get_extension`、`get_mime_type`3.子类`Directory`继承自`FileSystem`：-新属性：`children`（包含的文件/目录列表）-方法：`add_item`、`remove_item`、`list_items`要求：1.实现上述类结构2.编写一个测试脚本创建文件和目录结构三、数据处理与算法（共4题，每题15分）题目9（15分）实现一个数据清洗工具，处理电商平台用户行为数据：1.输入：包含用户ID、商品ID、行为类型（浏览/购买）、时间戳的列表2.处理：-去除重复记录-过滤掉异常时间戳（早于2020年或晚于当前日期）-对购买行为按用户分组，计算每用户购买次数3.输出：清洗后的数据及用户购买统计要求：1.实现数据清洗函数2.编写测试用例题目10（15分）实现一个推荐算法，基于协同过滤：1.输入：用户-商品评分矩阵（字典形式）2.输出：给定用户可能喜欢的商品预测评分3.算法要求：-计算用户相似度（使用余弦相似度）-基于相似用户进行评分预测-处理数据稀疏性（忽略相似度低的用户）要求：1.实现协同过滤函数2.编写测试用例题目11（15分）实现一个自然语言处理工具，用于文本分类：1.输入：文本数据及对应类别2.处理：-提取TF-IDF特征-使用逻辑回归进行分类3.输出：分类结果及准确率要求：1.实现文本分类函数2.使用示例数据进行测试题目12（15分）设计一个地理信息系统工具：1.输入：包含经纬度坐标的多点数据2.功能：-计算所有点对之间的距离-找出距离最近的点对-计算所有点的凸包（Graham扫描法）3.输出：距离矩阵、最近点对、凸包顶点要求：1.实现地理信息系统函数2.编写测试用例四、系统设计与架构（共4题，每题15分）题目13（15分）设计一个简单的工作队列系统：1.需求：-支持任务提交-支持任务消费-支持任务状态跟踪（待处理/处理中/已完成）2.实现要点：-使用多线程/协程处理并发-设计任务数据结构-实现队列核心逻辑要求：1.实现工作队列类2.编写测试脚本题目14（15分）设计一个缓存系统：1.需求：-支持内存缓存-支持缓存过期-支持淘汰策略（LRU）2.实现要点：-设计缓存数据结构-实现缓存操作方法-添加监控指标（命中率、淘汰次数）要求：1.实现缓存系统2.编写压力测试脚本题目15（15分）设计一个API网关：1.需求：-路由请求到后端服务-支持负载均衡-支持请求限流2.实现要点：-设计路由规则-实现请求分发逻辑-添加限流中间件要求：1.实现API网关类2.编写测试脚本题目16（15分）设计一个分布式任务调度系统：1.需求：-支持任务分片-支持结果聚合-支持失败重试2.实现要点：-设计任务数据结构-实现任务调度逻辑-添加监控与日志要求：1.实现分布式任务系统2.编写测试脚本答案与解析答案1pythonfromcollectionsimportCounterimportrandomdefrecommend_products(user_id,category,history):获取历史商品频率history_count=Counter(history)popular_products={'electronics':['p100','p101','p102','p103','p104'],'clothing':['p200','p201','p202','p203','p204'],'home':['p300','p301','p302','p303','p304']}优先推荐历史商品recommended=history_count.most_common(3)history_ids=[item[0]foriteminrecommended]获取当前类别热门商品category_products=popular_products.get(category,[])过滤掉历史中已有的热门商品new_products=[pforpincategory_productsifpnotinhistory_ids]合并推荐列表recommended.extend(new_products[:2])#再补充2个热门商品如果不足5个，随机补充all_products=set(popular_products['electronics']+popular_products['clothing']+popular_products['home'])missing=5-len(recommended)ifmissing>0:available=list(all_products-set(recommended))recommended.extend(random.sample(available,min(missing,len(available))))returnrecommended[:5]单元测试deftest_recommend_products():测试用例1：历史记录与热门商品重叠assertrecommend_products('user1','electronics',['p101','p103'])==['p101','p103','p102','p104','p200']测试用例2：历史记录不足3个assertlen(recommend_products('user2','clothing',['p201']))==5测试用例3：特定类别无热门商品assertrecommend_products('user3','toys',['p400'])==['p400','p200','p201','p202','p203']测试用例4：全部历史商品assertrecommend_products('user4','home',['p300','p301','p302'])==['p303','p304','p200','p201','p202']测试用例5：随机性测试assertlen(set(recommend_products('user5','electronics',[])))==5print("所有测试用例通过")解析：该题目考察函数设计、数据处理和算法应用能力。通过Counter统计历史商品频率，结合热门商品和随机补充机制实现推荐逻辑。单元测试覆盖了各种边界情况。答案2pythonimportjsonimportosclassConfig:def__init__(self,config_file='config.json'):self.config_file=config_fileself.config={}self._load_config()def_load_config(self):ifos.path.exists(self.config_file):withopen(self.config_file,'r',encoding='utf-8')asf:self.config=json.load(f)else:self.config={}def_save_config(self):withopen(self.config_file,'w',encoding='utf-8')asf:json.dump(self.config,f,indent=4)@propertydefemail(self):returnself.config.get('email')@email.setterdefemail(self,value):if"@"invalueand"."invalue:self.config['email']=valueself._save_config()else:raiseValueError("Invalidemailformat")defget(self,key):returnself.config.get(key)defset(self,key,value):self.config[key]=valueself._save_config()defremove(self,key):ifkeyinself.config:delself.config[key]self._save_config()示例脚本if__name__=="__main__":config=Config()config.email="admin@"config.set("api_key","123456")print(f"邮箱：{config.email}")print(f"APIKey：{config.get('api_key')}")解析：该题目考察模块设计、属性访问、文件操作和类型验证能力。通过property装饰器实现配置项的属性访问和类型验证，使用JSON文件持久化配置数据。答案3pythonimportthreadingclassThreadSafeCounter:_lock=threading.Lock()_counters={}def__new__(cls,initial=0):withcls._lock:counter_id=threading.get_ident()ifcounter_idnotincls._counters:cls._counters[counter_id]=initialreturncls._counters[counter_id]def__call__(self):withself._lock:current=self._counters[threading.get_ident()]self._counters[threading.get_ident()]+=1returncurrent@classmethoddefreset_all(cls):withcls._lock:cls._counters={k:0forkincls._counters}defreset(self):withself._lock:self._counters[threading.get_ident()]=0测试代码defworker(counter):for_inrange(100):print(f"当前计数：{counter()}")if__name__=="__main__":创建两个计数器counter1=ThreadSafeCounter(10)counter2=ThreadSafeCounter(20)创建线程测试threads=[]for_inrange(5):t1=threading.Thread(target=worker,args=(counter1,))t2=threading.Thread(target=worker,args=(counter2,))threads.append(t1)threads.append(t2)t1.start()t2.start()fortinthreads:t.join()解析：该题目考察高阶函数、线程安全和设计模式能力。通过类属性存储每个线程的计数状态，使用锁保证线程安全。测试代码验证了多线程环境下的计数功能。答案4pythonclassDataProcessor:processors={}@classmethoddefregister_processor(cls,name,func):cessors[name]=func@staticmethoddefnormalize(data):min_val=min(data)max_val=max(data)ifmin_val==max_val:return[0.0for_indata]return[(x-min_val)/(max_val-min_val)forxindata]@staticmethoddefdenormalize(data,min_val,max_val):return[x(max_val-min_val)+m