2026年计算机编程进阶题库Python语言高级应用

2026年计算机编程进阶题库：Python语言高级应用一、选择题（共5题，每题2分）说明：下列每题只有一个正确答案。1.在Python中，以下哪个装饰器可以实现函数的缓存（memoization）功能？A.`@threading`B.`@multiprocessing`C.`@functools.lru_cache`D.`@decorator`2.以下哪个库最适合用于Python中的数据分析和机器学习任务？A.`PyTorch`B.`TensorFlow`C.`Pandas`D.`Scikit-learn`3.在Python中，以下哪个方法用于遍历字典中的键值对？A.`dict.keys()`B.`dict.values()`C.`dict.items()`D.`dict.entries()`4.以下哪个模块提供了Python中的异步编程支持？A.`threading`B.`multiprocessing`C.`asyncio`D.`concurrent.futures`5.在Python中，以下哪个方法用于删除列表中的重复元素并保持顺序？A.`list.set()`B.`set(list)`C.`list.unique()`D.`list.distinct()`二、填空题（共5题，每题2分）说明：请将正确答案填入横线上。1.在Python中，用于处理正则表达式的模块是________。2.以下代码段的功能是________：pythondeffactorial(n):ifn==0:return1returnnfactorial(n-1)3.在Python中，`__name__=="__main__"`用于________。4.以下代码段输出的结果是________：pythona=[1,2,3]b=a.copy()b[0]=4print(a)5.在Python中，`args`和`kwargs`用于________。三、简答题（共5题，每题4分）说明：请简要回答下列问题。1.解释Python中的生成器（generator）与迭代器（iterator）的区别。2.什么是Python中的装饰器？请举例说明其应用场景。3.简述Python中多线程（`threading`）和多进程（`multiprocessing`）的区别及适用场景。4.解释Python中的`__slots__`的作用及其优缺点。5.什么是Python中的上下文管理器（contextmanager）？请举例说明其使用方法。四、编程题（共5题，每题10分）说明：请根据要求完成代码编写。1.文件处理：编写一个Python脚本，读取当前目录下的所有`.txt`文件，统计每个文件中的单词数量，并将结果保存到`word_count.json`文件中（JSON格式）。2.网络爬虫：使用`requests`和`BeautifulSoup`库，编写一个Python脚本，抓取指定网站（如`/`）的所有新闻标题，并保存到`news_titles.txt`文件中。3.数据结构：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存类，使用`collections.OrderedDict`作为底层实现，要求支持`get`和`put`操作。4.异步编程：编写一个异步Python脚本，使用`asyncio`实现同时从三个URL（如``、``、``）获取数据，并将结果打印输出。5.函数式编程：使用`functools`库中的高阶函数，编写一个Python脚本，对列表中的每个元素进行平方运算，并去除重复结果（不改变原始顺序）。答案与解析一、选择题答案1.C2.C3.C4.C5.B解析：1.`@functools.lru_cache`是Python中用于实现函数缓存的标准装饰器。2.`Pandas`是数据分析和处理的常用库，适合处理结构化数据。3.`dict.items()`返回字典的键值对列表，支持遍历。4.`asyncio`是Python官方的异步编程库，支持协程。5.`set(list)`可以去除列表中的重复元素，但会丢失原始顺序；正确做法是结合`dict.fromkeys()`或`OrderedDict`。二、填空题答案1.`re`2.计算阶乘3.判断当前模块是否作为主程序运行4.`[1,2,3]`5.接收不定数量的位置参数和关键字参数解析：1.`re`模块提供正则表达式功能。2.该代码是递归计算阶乘的函数。3.`__name__=="__main__"`用于判断当前脚本是否直接运行，而非被导入。4.`a.copy()`创建列表浅拷贝，修改`b`不会影响`a`。5.`args`接收位置参数列表，`kwargs`接收关键字参数字典。三、简答题答案1.生成器与迭代器的区别：-迭代器是可调用`__iter__()`和`__next__()`的对象，用于逐个生成元素；生成器是使用`yield`语句的函数，每次调用`yield`保存状态。-生成器本质上是迭代器，但更简洁高效。2.装饰器：装饰器是用于修改函数或方法行为的工具，常用于日志记录、权限验证等。例如：pythondeflog(func):defwrapper(args,kwargs):print(f"Calling{func.__name__}")returnfunc(args,kwargs)returnwrapper3.多线程与多进程：-多线程适用于I/O密集型任务（如网络请求），共享内存，但受GIL限制。-多进程适用于CPU密集型任务，无GIL限制，但通信开销大。4.`__slots__`：用于限制类的实例属性，节省内存，但无法动态添加新属性。优点是性能高，缺点是灵活性低。5.上下文管理器：通过`with`语句管理资源（如文件、网络连接），确保自动释放资源。例如：pythonwithopen("file.txt","r")asf:content=f.read()四、编程题答案1.文件处理：pythonimportosimportjsonfromcollectionsimportdefaultdictdefcount_words():word_count=defaultdict(int)forfileinos.listdir("."):iffile.endswith(".txt"):withopen(file,"r",encoding="utf-8")asf:forlineinf:words=line.split()forwordinwords:word_count[word.lower()]+=1withopen("word_count.json","w",encoding="utf-8")asf:json.dump(word_count,f,ensure_ascii=False,indent=4)2.网络爬虫：pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_news():url="/"response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")titles=soup.find_all("h2")withopen("news_titles.txt","w",encoding="utf-8")asf:fortitleintitles:f.write(title.get_text()+"\n")3.LRU缓存类：pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key:str):ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:str,value:int):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)4.异步编程：pythonimportasyncioimportaiohttpasyncdeffetch(session,url):asyncwithsession.get(url)asresponse:returnawaitresponse.text()asyncdefmain():urls=["","",""]asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:tasks=[fetch(session,url)forurlinurls]results=awaitasyncio.gather(tasks)forresultinresults:print(result)asyncio.run(main())5.函数式编程：pythonfromfunctoolsimportreducedefunique_square(lst):returnlist(dict.fromkeys(map(lambdax:x2,lst)))解析：1.使用`os.listdir`遍历文件，