2026年编程技能进阶Python编程语言专项题库

2026年编程技能进阶：Python编程语言专项题库一、选择题（每题2分，共20题）说明：以下题目主要针对金融行业数据处理场景，考察Python基础语法和常用库应用。1.在金融数据分析中，处理缺失值时，pandas库中哪个方法最常用？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`interpolate()`D.`replace()`2.假设某股票交易数据中包含时间戳列，以下哪个函数可用于将字符串时间转换为pandas的datetime类型？A.`strptime()`B.`to_datetime()`C.`convert_datetime()`D.`parse_datetime()`3.在Python中，以下哪个模块主要用于进行Web爬虫开发？A.`numpy`B.`pandas`C.`requests`D.`matplotlib`4.对于金融时间序列数据，以下哪个方法最适合进行滑动窗口计算（如移动平均）？A.`apply()`B.`groupby()`C.`rolling()`D.`aggregate()`5.在处理大规模金融数据时，以下哪个库最适合进行内存优化？A.`pyodbc`B.`dask`C.`sqlite3`D.`ibm_db`6.假设需要从API获取实时汇率数据，以下哪个库最适用？A.`BeautifulSoup`B.`tweepy`C.`requests`D.`scrapy`7.在Python中，以下哪个装饰器可用于实现函数结果缓存（减少重复计算）？A.`@lru_cache`B.`@memoize`C.`@cache`D.`@functools.cache`8.对于金融文本分析，以下哪个库最适合进行情感分析？A.`NLTK`B.`spaCy`C.`TextBlob`D.`gensim`9.在Python中，以下哪个方法可用于生成随机数，常用于模拟金融交易场景？A.`random.randint()`B.`numpy.random.normal()`C.`random.choice()`D.`random.sample()`10.假设需要将DataFrame按时间列进行排序，以下哪个参数最适用？A.`sort()`B.`sort_index()`C.`sort_values()`D.`sort_by()`二、填空题（每空1分，共10空）说明：以下题目考察Python金融数据处理中的关键概念和语法。1.在pandas中，使用_________方法可以快速查看DataFrame的前几行数据。2.金融时间序列分析中，`resample()`方法常用于按_________（如“D”“M”）重采样数据。3.使用`requests`库发送GET请求时，通过_________参数传递查询参数。4.在NumPy中，`np.where()`函数可用于根据条件_________（返回满足条件的索引）。5.金融数据清洗时，`str.replace()`方法可用于_________（如去除字符串中的特殊字符）。6.使用`matplotlib`绘制股票K线图时，`plt.figure()`用于_________（创建绘图画布）。7.在Python中，`withopen()`语句用于_________（安全读写文件）。8.金融模型中，蒙特卡洛模拟可通过_________（如`numpy.random.seed()`）控制随机数生成。9.使用`SQLAlchemy`连接数据库时，`create_engine()`方法需传入_________（如“sqlite:///data.db”）。10.在机器学习应用中，`scikit-learn`库的`train_test_split()`函数用于_________（划分训练集和测试集）。三、简答题（每题5分，共4题）说明：以下题目考察金融行业Python应用中的实际问题解决能力。1.简述在金融数据分析中，如何使用pandas处理重复数据？（要求：说明检测重复值的函数和删除重复值的方法，并举例说明场景。）2.如何使用Python实现简单的股票价格反转策略（如布林带突破信号）？（要求：描述核心逻辑和关键代码片段。）3.在爬取金融新闻时，如何处理反爬策略（如动态加载和验证码）？（要求：列举至少两种应对策略及其实现思路。）4.解释Python中的装饰器（Decorator）如何用于优化金融高频交易系统的函数调用？（要求：说明装饰器的优势及代码示例。）四、编程题（每题15分，共2题）说明：以下题目结合金融行业实际场景，考察Python编程能力和库应用。1.金融数据清洗与可视化任务：假设有一份CSV文件`stock_data.csv`，包含以下列：`日期`（字符串格式）、`开盘价`、`最高价`、`最低价`。要求：-读取数据，将日期列转换为datetime类型。-处理缺失值（用前一日数据填充）。-计算每日涨跌幅（`收盘价=开盘价(1+涨跌幅)`，假设收盘价未提供，用开盘价代替）。-绘制股价K线图（使用`matplotlib`，包含实体和影线）。-保存清洗后的数据为新的CSV文件`cleaned_stock_data.csv`。2.API数据抓取与存储任务：假设某API提供实时货币汇率数据，URL为`https://api.exchangeratesapi.io/latest?base=USD`，返回JSON格式数据。要求：-使用`requests`库获取数据，解析JSON中的美元对人民币（CNY）汇率。-将汇率数据存储到SQLite数据库的`exchange_rates`表中（包含时间戳和汇率列）。-每10分钟更新一次汇率数据（使用`time.sleep(600)`）。-若数据库中已存在当日数据，则更新汇率，否则插入新记录。答案与解析一、选择题答案1.B2.B3.C4.C5.B6.C7.D8.C9.B10.C解析：-2.`to_datetime()`是pandas标准函数，用于字符串转时间戳。-6.`requests`是HTTP请求库，适用于API调用。-10.`sort_values()`用于按列排序，常用于时间序列数据。二、填空题答案1.`head()`2.频率3.`params`4.返回5.字符6.创建7.安全读写8.随机数种子9.连接字符串10.划分三、简答题解析1.处理重复数据：-检测：`df.duplicated()`返回布尔序列，`df.drop_duplicates()`删除重复行。-场景：去除股票数据中因API重复请求产生的冗余记录。2.布林带策略：-逻辑：计算N日移动平均线（`rolling().mean()`）和标准差（`rolling().std()`），生成上下轨。-代码：`upper_band=ma+kstd`，`lower_band=ma-kstd`。3.反爬策略应对：-动态加载：使用`selenium`模拟浏览器行为。-验证码：集成`2Captcha`API或人工验证。4.装饰器优化：-优势：缓存计算结果（如汇率查询），减少API调用。-示例：python@lru_cache(maxsize=128)defget_rate(pair):returnrequests.get(f"/{pair}").json()四、编程题解析1.股票数据清洗与可视化：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatetimedf=pd.read_csv("stock_data.csv")df["日期"]=pd.to_datetime(df["日期"])df.fillna(method="ffill",inplace=True)df["涨跌幅"]=df["最高价"]/df["开盘价"]-1plt.figure(figsize=(10,6))绘制K线图逻辑（略）df.to_csv("cleaned_stock_data.csv",index=False)2.API数据抓取与存储：pythonimportrequestsimportsqlite3importtimedeffetch_rate():res=requests.get("https://api.exchangeratesapi.io/latest?base=USD")returnres.json()["rates"]["CNY"]defupdate_db(rate):conn=sqlite3.connect("rates.db")c=conn.cursor()c.execute("CREATETABLEIFNOTEXISTSexchange_rates(timeTEXT,rateREAL)")c.execute("SELECTtimeFROMexchange_ratesWHEREtimeLIKE?",("%2023%",))ifnotc.fetchone():c.execute("INSERTINTOexchange_ratesVALUES(?,?)",(datetime.now().isoforma