2025年python网课期末考试及答案

2025年python网课期末考试及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.执行以下Python代码后，输出结果是（）。```pythonx=1deffunc():x=2definner():nonlocalxx+=3print(x)inner()func()print(x)```A.51B.55C.21D.312.关于Python异常处理，以下说法错误的是（）。A.`try`块中发生异常时，未执行的代码不会被执行B.`finally`块中的代码无论是否发生异常都会执行C.可以同时捕获多个不同类型的异常D.自定义异常类必须继承自`BaseException`3.若`a=[1,2,[3,4]]`，执行`b=a.copy()`后，修改`b[2].append(5)`，则`a`的值为（）。A.[1,2,[3,4]]B.[1,2,[3,4,5]]C.[1,2,[3,4],5]D.报错4.以下能正确提供1到10（含10）之间所有偶数的提供器表达式是（）。A.(xforxinrange(1,11)ifx%2==0)B.[xforxinrange(1,11)ifx%2==0]C.(x2forxinrange(1,6))D.(xinrange(1,11)ifx%2==0)5.执行`print('ab'>'aB')`的结果是（）。A.TrueB.FalseC.报错D.None6.已知`d={'a':1,'b':2}`，执行`d.update({'b':3,'c':4})`后，`d.get('b')`的值是（）。A.2B.3C.4D.报错7.以下关于类的说法，正确的是（）。A.类的`__init__`方法在类实例化时自动调用，返回实例对象B.子类无法重写父类的私有方法（以双下划线开头）C.类属性只能通过类名访问，不能通过实例访问D.多继承时，Python采用深度优先的MRO（方法解析顺序）8.执行`re.findall(r'\b\w{3,5}\b','helloworldpython666')`的结果是（）。A.['hello','world','python']B.['hello','world']C.['hell','worl','pyth']D.['hello','world','python666']9.若`f=open('test.txt','w+')`，则以下操作无法实现的是（）。A.向文件写入内容B.读取文件内容C.移动文件指针到开头D.在文件现有内容后追加新内容10.关于`pandas`库的`DataFrame`对象，以下操作正确的是（）。A.`df['col1']=[1,2,3]`可修改列`col1`的值B.`df.drop(columns='col1')`会直接删除原DataFrame的列C.`df.loc[0]`用于按位置索引获取第一行数据D.`df.isnull().sum()`用于统计非空值的数量二、填空题（每空2分，共20分）1.执行`print(tuple('abc')[::-1])`的输出结果是________。2.若`x=[1,2,3]`，`y=x`，`x.append(4)`，则`y`的值为________。3.补全代码，使输出为`[5,4,3,2,1]`：`lst=[1,2,3,4,5]``print(________)`4.定义一个匿名函数，计算两个数的平方和：`func=lambdaa,b:________`5.若`a=3`，`b=5`，执行`a,b=b,a+b`后，`a`的值为________，`b`的值为________。6.类`A`的定义如下：```pythonclassA:def__init__(self,x):self.x=xdef__str__(self):returnf'A({self.x})'```执行`print(A(10))`的输出结果是________。7.读取文件时，使用________语句可自动管理文件资源，避免忘记关闭文件。8.正则表达式`r'\d{3}-\d{8}'`可匹配的典型字符串是________（举例）。三、编程题（共60分）1.（15分）编写一个函数`count_words(file_path)`，要求：读取指定路径`file_path`的文本文件；统计文件中每个单词的出现次数（不区分大小写，如"Hello"和"hello"视为同一个单词）；排除停用词（停用词列表为`stop_words={'a','an','the','and','or'}`）；返回按词频从高到低排序的字典（词频相同则按单词字典序升序排列）。2.（15分）设计一个学生管理类`StudentManager`，要求：初始化时可传入学生列表（每个学生为字典，包含`id`、`name`、`score`三个键）；提供方法`add_student(student)`，用于添加单个学生（若学生`id`已存在则提示错误）；提供方法`get_top_students(n)`，返回成绩最高的前`n`名学生列表（若成绩相同则按`id`升序排列）；提供方法`average_score()`，返回所有学生的平均成绩（保留2位小数）。3.（20分）某新能源汽车公司2023年的销售数据存储在`sales.csv`文件中，格式如下（示例）：```date,model,sales2023-01-05,ModelA,1202023-03-12,ModelB,852023-03-20,ModelA,150...```编写程序完成以下任务：读取`sales.csv`文件（假设文件路径为`'sales.csv'`）；按月份统计各车型的总销量（如2023-01月的ModelA总销量）；将结果保存为`monthly_sales.xlsx`，要求包含`month`（格式为`'YYYY-MM'`）、`model`、`total_sales`三列；绘制各车型全年销量趋势图（x轴为月份，y轴为销量，不同车型用不同颜色区分），并保存为`sales_trend.png`。4.（10分）编写一个装饰器`log_time`，要求：记录被装饰函数的执行时间；当执行时间超过2秒时，打印警告信息（格式：`"函数{func_name}执行超时，耗时{time}秒"`）；不影响原函数的参数传递和返回值。答案一、单项选择题1-5ADBAA6-10BBADA二、填空题1.('c','b','a')2.[1,2,3,4]3.lst[::-1]4.a2+b25.5；86.A(10)7.withopen(...)as...8或其他符合`三位数字-八位数字`的字符串）三、编程题1.参考代码：```pythondefcount_words(file_path):fromcollectionsimportdefaultdictstop_words={'a','an','the','and','or'}word_counts=defaultdict(int)withopen(file_path,'r',encoding='utf-8')asf:forlineinf:words=line.strip().lower().split()forwordinwords:去除标点符号（假设标点在单词首尾）cleaned_word=word.strip('.,!?;:"\'')ifcleaned_wordandcleaned_wordnotinstop_words:word_counts[cleaned_word]+=1排序：先按词频降序，再按单词升序sorted_words=sorted(word_counts.items(),key=lambdax:(-x[1],x[0]))returndict(sorted_words)```2.参考代码：```pythonclassStudentManager:def__init__(self,students=None):self.students=students.copy()ifstudentselse[]self.student_ids={s['id']forsinself.students}快速校验id唯一性defadd_student(self,student):ifstudent['id']inself.student_ids:print(f"错误：学生id{student['id']}已存在")returnself.students.append(student)self.student_ids.add(student['id'])defget_top_students(self,n):排序：先按score降序，再按id升序sorted_students=sorted(self.students,key=lambdax:(-x['score'],x['id']))returnsorted_students[:n]defaverage_score(self):ifnotself.students:return0.0total=sum(s['score']forsinself.students)returnround(total/len(self.students),2)```3.参考代码：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt读取数据df=pd.read_csv('sales.csv',parse_dates=['date'])提取月份并统计df['month']=df['date'].dt.strftime('%Y-%m')monthly_sales=df.groupby(['month','model'])['sales'].sum().reset_index()monthly_sales.columns=['month','model','total_sales']保存为Excelmonthly_sales.to_excel('monthly_sales.xlsx',index=False)绘制趋势图plt.figure(figsize=(12,6))models=monthly_sales['model'].unique()formodelinmodels:data=monthly_sales[monthly_sales['model']==model]plt.plot(data['month'],data['