2026年Python工程师能源管理系统测试试题及真题

2026年Python工程师能源管理系统测试试题及真题考试时长：120分钟满分：100分考核对象：Python工程师（中等级别）题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）请判断下列说法的正误。1.Python中的列表和元组都可以使用索引和切片操作。2.在能源管理系统中，使用Pandas处理大规模数据时，`read_csv`函数默认按空格分隔数据。3.生成器（Generator）在Python中是一种与列表类似的序列类型，但它在内存中占用更少的空间。4.异常处理中，`try-except`语句可以捕获所有类型的异常，包括系统退出（`SystemExit`）。5.在Django框架中，`ModelForm`用于自动生成表单，但需要先定义模型（`Model`）。6.使用Redis作为缓存时，默认的过期时间单位是秒。7.在能源管理系统中，使用机器学习预测能耗时，线性回归模型适用于非线性关系的预测。8.Python的`datetime`模块中，`timedelta`对象可以表示时间差，但不能进行日期的加减运算。9.在DjangoRESTframework中，`APIView`和`ViewSet`都可以处理HTTP请求，但`ViewSet`更适用于复杂路由。10.使用SQLAlchemy进行数据库操作时，`session.add()`和`mit()`是同步操作。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪个函数用于在Python中生成随机数？A.`random.randint()`B.`numpy.random.rand()`C.`math.random()`D.`sys.rand()`2.在Pandas中，如何对DataFrame进行按列排序？A.`df.sort()`B.`df.order_by()`C.`df.sort_values()`D.`df.rank()`3.在Django中，以下哪个组件负责处理URL映射？A.`views.py`B.`urls.py`C.`models.py`D.`settings.py`4.使用Redis时，以下哪个命令用于设置键的过期时间？A.`SETEX`B.`EXPIRE`C.`PERSIST`D.`SETNX`5.在机器学习中，以下哪个指标适用于评估分类模型的性能？A.均方误差（MSE）B.R²分数C.F1分数D.标准差6.在Python中，以下哪个方法用于打开文件并读取内容？A.`open()`B.`read()`C.`file()`D.`write()`7.在DjangoRESTframework中，以下哪个组件用于序列化数据？A.`APIView`B.`Serializer`C.`Request`D.`Response`8.在Pandas中，如何筛选出DataFrame中大于某个值的行？A.`df[df>value]`B.`df[df>=value]`C.`df.loc[df>value]`D.`df.query('column>@value')`9.在Python中，以下哪个模块用于处理正则表达式？A.`re`B.`regex`C.`sys`D.`math`10.在能源管理系统中，以下哪个算法适用于短期负荷预测？A.决策树B.神经网络C.ARIMAD.K-Means三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择所有符合题意的选项。1.在Python中，以下哪些数据结构是可变的？A.列表B.元组C.字典D.字符串2.在Pandas中，以下哪些函数可以用于数据清洗？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`drop_duplicates()`D.`groupby()`3.在Django中，以下哪些组件属于MVT（Model-View-Template）模式？A.模型（Model）B.视图（View）C.模板（Template）D.序列化器（Serializer）4.使用Redis时，以下哪些命令可以用于获取和设置键值对？A.`GET`B.`SET`C.`HGETALL`D.`INCR`5.在机器学习中，以下哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.决策树C.K-MeansD.支持向量机6.在Python中，以下哪些方法可以用于文件操作？A.`read()`B.`write()`C.`close()`D.`seek()`7.在DjangoRESTframework中，以下哪些组件可以用于API认证？A.TokenAuthenticationB.SessionAuthenticationC.OAuth2D.JWT8.在Pandas中，以下哪些函数可以用于数据聚合？A.`sum()`B.`mean()`C.`count()`D.`merge()`9.在Python中，以下哪些模块可以用于网络编程？A.`socket`B.`requests`C.`urllib`D.`http.client`10.在能源管理系统中，以下哪些指标可以用于评估能源效率？A.能耗强度B.可再生能源占比C.设备利用率D.系统响应时间四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：能源数据预处理假设你正在开发一个能源管理系统，需要处理以下DataFrame数据：```pythonimportpandasaspddata={'timestamp':['2023-01-0100:00','2023-01-0101:00','2023-01-0102:00'],'temperature':[15,14,13],'power_consumption':[500,480,460]}df=pd.DataFrame(data)df['timestamp']=pd.to_datetime(df['timestamp'])```请回答以下问题：（1）如何将`timestamp`列设置为索引？（2）如何计算每小时的平均功率消耗？（3）如何处理缺失值（假设`temperature`列有一个缺失值）？案例2：Redis缓存优化假设你正在开发一个能源管理系统，需要缓存用户的实时能耗数据。你选择了Redis作为缓存数据库。请回答以下问题：（1）如何使用Redis存储和获取用户的能耗数据？（2）如何设置键的过期时间为1小时？（3）如果用户频繁访问能耗数据，如何优化Redis的内存使用？案例3：机器学习预测能耗假设你正在使用线性回归模型预测未来24小时的能耗数据。你收集了以下特征：-温度-时间（小时）-是否为节假日请回答以下问题：（1）如何划分训练集和测试集？（2）如何评估模型的性能？（3）如果发现模型预测误差较大，如何改进？五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述题：能源管理系统中数据清洗的重要性请结合实际场景，论述在能源管理系统中进行数据清洗的重要性，并说明常见的清洗方法及其应用场景。2.论述题：DjangoRESTframework在能源管理系统中的应用请结合实际场景，论述DjangoRESTframework在能源管理系统中的应用优势，并说明如何设计高效的API接口。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（`read_csv`默认按逗号分隔）3.√4.√5.√6.√7.×（线性回归适用于线性关系）8.×（`timedelta`可以表示时间差）9.√10.×（`session.add()`是异步操作）二、单选题1.A2.C3.B4.A5.C6.A7.B8.D9.A10.C三、多选题1.A,C2.A,B,C3.A,B,C4.A,B,C,D5.A,B,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C9.A,B,C,D10.A,B,C四、案例分析案例1：能源数据预处理（1）`df.set_index('timestamp',inplace=True)`（2）`df['power_consumption'].resample('H').mean()`（3）`df['temperature'].fillna(df['temperature'].mean(),inplace=True)`案例2：Redis缓存优化（1）`redis.set('user:energy',value,ex=3600)``value=redis.get('user:energy')`（2）`redis.set('user:energy',value,ex=3600)`（3）使用`pipeline`批量操作，设置合适的过期时间案例3：机器学习预测能耗（1）`train_test_split`函数划分（2）使用MSE或R²评估（3）增加特征或使用更复杂的模型五、论述题1.能源管理系统中数据清洗的重要性数据清洗是能源管理系统中的关键步骤，因为原始数据往往存在缺失、异常或格式不一致等问题。例如，传感器可能因故障产生无效数据，或因时间戳错误导致分析偏差。清洗方法包括：-缺失值处理：使用均值、中位数填充或删除-异常值检测：使用统计方法（如3σ原则）识别并处理-数据标准化：统一时间格式、单