2026年度Python开发工程师权威编制押题密卷复习习题及答案

2026年度Python开发工程师权威编制押题密卷复习必备习题及答案一、选择题（共30分，每题1分）1.下列哪个不是Python的基本数据类型？A.intB.strC.listD.matrix2.在Python中，以下哪个关键字用于定义函数？A.functionB.defC.defineD.func3.下列哪个方法可以用来向列表末尾添加元素？A.append()B.add()C.insert()D.extend()4.关于Python中的全局变量和局部变量，下列说法正确的是？A.局部变量可以在函数外部访问B.全局变量可以在函数内部直接修改C.使用global关键字可以在函数内部修改全局变量D.在函数内部定义的变量都是全局变量5.下列哪个Python文件扩展名表示Python源代码文件？A..pyB..pycC..pydD..pyo6.在Python中，下列哪个运算符用于整除？A./B.//C.%D.7.关于Python中的多线程，下列说法正确的是？A.Python的多线程可以实现真正的并行计算B.由于GIL的存在，Python的多线程更适合IO密集型任务C.Python的多线程不适合CPU密集型任务D.以上说法都正确8.下列哪个模块用于处理正则表达式？A.reB.regexC.patternD.match9.在Python中，使用哪个函数可以获取列表的长度？A.length()B.size()C.len()D.count()10.关于Python中的异常处理，下列哪个关键字用于捕获异常？A.tryB.catchC.exceptD.raise11.在Python中，下列哪个方法用于打开文件并返回文件对象？A.open()B.file()C.read()D.load()12.下列哪个不是Python的容器类型？A.listB.tupleC.setD.array13.在Python中，下列哪个运算符用于成员测试？A.inB.isC.==D.&14.关于Python中的装饰器，下列说法正确的是？A.装饰器是一种特殊类型的函数B.装饰器可以用来修改或扩展函数的行为C.装饰器使用@符号表示D.以上说法都正确15.在Python中，下列哪个函数用于将字符串转换为浮点数？A.int()B.float()C.str()D.convert()16.关于Python中的列表推导式，下列说法正确的是？A.列表推导式可以替代for循环创建列表B.列表推导式比传统的for循环更高效C.列表推导式语法简洁，可读性好D.以上说法都正确17.在Python中，下列哪个模块用于处理日期和时间？A.timeB.dateC.datetimeD.calendar18.关于Python中的字典，下列说法正确的是？A.字典中的键必须是不可变类型B.字典中的值可以是任何类型C.字典是无序的（Python3.7+后保持插入顺序）D.以上说法都正确19.在Python中，下列哪个关键字用于定义类？A.classB.defC.typeD.struct20.关于Python中的垃圾回收机制，下列说法正确的是？A.Python使用引用计数作为主要的垃圾回收机制B.当引用计数为0时，对象会被垃圾回收C.循环引用会导致内存泄漏D.以上说法都正确21.在Python中，下列哪个函数用于生成随机数？A.random()B.randint()C.random.randint()D.以上都是22.关于Python中的生成器，下列说法正确的是？A.生成器是一种特殊的迭代器B.使用yield关键字可以创建生成器函数C.生成器可以节省内存D.以上说法都正确23.在Python中，下列哪个模块用于处理JSON数据？A.jsonB.JSONC.parseD.encode24.关于Python中的多进程，下列说法正确的是？A.多进程可以绕过GIL的限制B.多进程适用于CPU密集型任务C.多进程间通信可以使用队列和管道D.以上说法都正确25.在Python中，下列哪个函数用于将字符串转换为字节串？A.encode()B.decode()C.bytes()D.str()26.关于Python中的虚拟环境，下列说法正确的是？A.虚拟环境可以隔离不同项目的依赖B.使用venv模块可以创建虚拟环境C.虚拟环境可以避免包版本冲突D.以上说法都正确27.在Python中，下列哪个模块用于处理命令行参数？A.sysB.osC.argparseD.getopt28.关于Python中的元类，下列说法正确的是？A.元类是创建类的类B.元类可以控制类的创建行为C.type是Python的内置元类D.以上说法都正确29.在Python中，下列哪个函数用于将列表转换为字符串？A.join()B.split()C.convert()D.transform()30.关于Python中的asyncio，下列说法正确的是？A.asyncio是Python的异步IO框架B.asyncio使用async/await语法C.asyncio适用于IO密集型任务D.以上说法都正确二、填空题（共20分，每题2分）1.在Python中，________关键字可以用来导入模块。2.Python中的________函数可以用来获取用户输入。3.在Python中，________运算符用于计算两个值的余数。4.Python中的________方法可以用来删除字典中的键值对。5.在Python中，________关键字用于定义异常处理块。6.Python中的________模块提供了对操作系统功能的接口。7.在Python中，________函数可以用来将字符串转换为整数。8.Python中的________方法可以用来合并两个列表。9.在Python中，________关键字用于定义无限循环。10.Python中的________函数可以用来返回一个对象的类型。三、判断题（共10分，每题1分）1.Python是一种编译型语言。2.在Python中，列表是可变的，而元组是不可变的。3.Python中的函数可以有多个返回值。4.在Python中，可以使用"+"运算符连接列表和字符串。5.Python中的多线程可以实现真正的并行计算。6.在Python中，None是一个关键字，表示空值。7.Python中的字典是有序的。8.在Python中，pass语句是一个空操作语句，不做任何事情。9.Python中的lambda函数可以有多条语句。10.在Python中，文件使用完后应该关闭，可以使用close()方法。四、简答题（共20分，每题5分）1.简述Python中的GIL是什么，它对多线程编程有什么影响？2.解释Python中的装饰器及其使用场景。3.简述Python中的生成器及其优点。4.解释Python中的深拷贝和浅拷贝的区别。五、编程题（共20分，每题10分）1.编写一个Python函数，接收一个字符串参数，统计其中每个字符出现的次数，并返回一个字典。2.编写一个Python程序，实现一个简单的TCP服务器，能够接收客户端连接并返回"Hello,Client!"。六、论述题（共20分，每题10分）1.论述Python中的异步编程及其在现代Web开发中的应用。2.分析Python在大数据领域的优势和局限性。答案：一、选择题答案：1.答案：D解释：matrix不是Python的基本数据类型。Python的基本数据类型包括int（整数）、str（字符串）、list（列表）、tuple（元组）、set（集合）、dict（字典）等。matrix通常需要使用第三方库如NumPy来创建和处理。2.答案：B解释：在Python中，使用def关键字来定义函数。例如：deffunction_name():。其他选项都不是Python中定义函数的关键字。3.答案：A解释：append()方法用于向列表末尾添加一个元素。add()方法用于集合，insert()方法用于在指定位置插入元素，extend()方法用于将一个列表的所有元素添加到另一个列表的末尾。4.答案：C解释：在函数内部直接修改全局变量是不允许的，除非使用global关键字声明。局部变量只能在函数内部访问，不能在外部访问。在函数内部定义的变量默认是局部变量。5.答案：A解释：.py是Python源代码文件的扩展名。.pyc是Python编译后的字节码文件，.pyd是Python扩展模块（通常是C或C++编写的），.pyo是优化后的Python字节码文件。6.答案：B解释：//运算符用于整除，返回商的整数部分。/运算符用于浮点除法，%运算符用于取余，运算符用于幂运算。7.答案：D解释：由于全局解释器锁(GIL)的存在，Python的多线程无法实现真正的并行计算，更适合IO密集型任务。对于CPU密集型任务，多线程可能不会带来性能提升，甚至可能因为线程切换的开销而降低性能。8.答案：A解释：re是Python中处理正则表达式的标准库模块。其他选项都不是Python的标准模块。9.答案：C解释：len()函数用于获取列表（或其他序列）的长度。length()、size()和count()都不是Python内置的用于获取列表长度的函数。10.答案：C解释：在Python的异常处理中，使用try-except结构来捕获异常。try块中放置可能引发异常的代码，except块中处理特定类型的异常。catch不是Python的关键字，raise用于引发异常。11.答案：A解释：open()函数用于打开文件并返回文件对象。file()是Python2中用于创建文件对象的函数，但在Python3中已被移除。read()用于读取文件内容，load()通常用于从文件中加载对象（如pickle模块中的函数）。12.答案：D解释：Python的容器类型包括list（列表）、tuple（元组）、set（集合）、dict（字典）等。array不是Python内置的容器类型，需要使用array模块。13.答案：A解释：in运算符用于成员测试，检查一个值是否存在于序列或容器中。is运算符用于比较两个对象的身份（内存地址），==运算符用于比较两个对象的值，&运算符用于按位与运算。14.答案：D解释：装饰器是一种特殊类型的函数，用于修改或扩展函数的行为。装饰器使用@符号表示，可以接受函数作为参数并返回一个新的函数。装饰器可以用于添加日志、计时、权限检查等功能。15.答案：B解释：float()函数用于将字符串转换为浮点数。int()函数用于将字符串转换为整数，str()函数用于将其他类型转换为字符串，convert()不是Python内置函数。16.答案：D解释：列表推导式可以替代for循环创建列表，语法简洁，可读性好，并且通常比传统的for循环更高效。列表推导式的基本语法是[expressionforiteminiterableifcondition]。17.答案：C解释：datetime模块是Python中处理日期和时间的主要模块。time模块用于处理时间，date模块是datetime模块的一部分，calendar模块用于处理日历相关的功能。18.答案：D解释：字典中的键必须是不可变类型（如字符串、数字、元组等），值可以是任何类型。在Python3.7及更高版本中，字典保持插入顺序，但在早期版本中，字典是无序的。19.答案：A解释：在Python中，使用class关键字定义类。def关键字用于定义函数，type函数用于获取对象的类型或创建新类，struct不是Python的关键字。20.答案：D解释：Python主要使用引用计数作为垃圾回收机制，当引用计数为0时，对象会被回收。循环引用可能导致内存泄漏，因为引用计数永远不会归零。Python还使用分代回收机制来处理循环引用问题。21.答案：D解释：random()函数用于生成0到1之间的随机浮点数，randint(a,b)函数用于生成a到b之间的随机整数（包含a和b），random.randint(a,b)是random模块中生成随机整数的正确方式。因此，以上都是用于生成随机数的函数或方法。22.答案：D解释：生成器是一种特殊的迭代器，使用yield关键字创建。生成器可以节省内存，因为它只在需要时才生成值，而不是一次性生成所有值。生成器函数在调用时返回一个生成器对象，而不是执行函数体。23.答案：A解释：json是Python中处理JSON数据的标准模块。JSON不是Python的模块名（大小写敏感），parse和encode也不是处理JSON数据的模块。24.答案：D解释：多进程可以绕过GIL的限制，适用于CPU密集型任务。多进程间通信可以使用队列(queue)和管道(pipe)等机制。multiprocessing模块是Python中实现多进程的标准库。25.答案：A解释：encode()方法用于将字符串编码为字节串。decode()方法用于将字节串解码为字符串，bytes()函数可以用于创建字节对象，str()函数用于将其他类型转换为字符串。26.答案：D解释：虚拟环境可以隔离不同项目的依赖，避免包版本冲突。venv是Python3中创建虚拟环境的内置模块，也可以使用第三方virtualenv包。27.答案：C解释：argparse模块是Python中处理命令行参数的标准模块。sys模块提供对Python解释器使用或维护的变量的访问，os模块提供与操作系统交互的功能，getopt是另一个处理命令行参数的模块，但功能比argparse简单。28.答案：D解释：元类是创建类的类，可以控制类的创建行为。type是Python的内置元类，大多数情况下不需要自定义元类。元类可以用于实现单例模式、注册模式等高级功能。29.答案：A解释：join()方法用于将列表中的元素连接成一个字符串，可以指定分隔符。split()方法用于将字符串分割成列表，convert()和transform()不是Python中用于列表转换的函数。30.答案：D解释：asyncio是Python的异步IO框架，使用async/await语法。asyncio适用于IO密集型任务，如网络请求、数据库操作等，可以显著提高并发性能。二、填空题答案：1.答案：import解释：import关键字用于导入模块，例如：importmath。也可以使用from...import语句导入模块中的特定函数或类。2.答案：input()解释：input()函数用于从用户获取输入，返回字符串类型。如果需要获取其他类型的输入，需要进行类型转换，例如：int(input())。3.答案：%解释：%运算符用于计算两个值的余数，也称为取模运算。例如：10%3的结果是1。4.答案：pop()解释：pop()方法可以删除字典中指定键的键值对，并返回被删除的值。如果不指定键，则删除并返回最后一个键值对（Python3.7+）。5.答案：except解释：except关键字用于定义异常处理块，捕获特定类型的异常。例如：try...exceptValueError...。6.答案：os解释：os模块提供了对操作系统功能的接口，如文件操作、进程管理、环境变量等。例如：os.listdir()用于列出目录中的文件和子目录。7.答案：int()解释：int()函数用于将字符串转换为整数。例如：int("123")返回123。如果字符串无法转换为整数，会引发ValueError异常。8.答案：extend()解释：extend()方法用于将一个列表的所有元素添加到另一个列表的末尾。例如：list1.extend(list2)。也可以使用+运算符合并列表：list1+list2。9.答案：while解释：whileTrue:可以创建一个无限循环，通常与break语句一起使用，在满足某个条件时退出循环。例如：whileTrue:ifcondition:break。10.答案：type()解释：type()函数返回对象的类型。例如：type(123)返回<class'int'>。也可以使用isinstance()函数检查对象是否属于特定类型。三、判断题答案：1.答案：错误解释：Python是一种解释型语言，代码在运行时被解释器逐行执行，而不是预先编译成机器码。虽然Python可以使用PyInstaller等工具打包成可执行文件，但这并不是Python的标准运行方式。2.答案：正确解释：Python中的列表是可变的，可以修改其内容；而元组是不可变的，创建后不能修改其内容。这是列表和元组之间的重要区别。3.答案：正确解释：Python中的函数可以返回多个值，实际上返回的是一个元组。例如：deffunc():return1,2，调用func()会返回(1,2)。4.答案：错误解释：在Python中，不能直接使用"+"运算符连接列表和字符串，因为它们的类型不同。需要先将列表转换为字符串，或者使用字符串连接其他方式。5.答案：错误解释：由于全局解释器锁(GIL)的存在，Python的多线程无法实现真正的并行计算，一次只能执行一个线程。多线程主要用于IO密集型任务，而不是CPU密集型任务。6.答案：正确解释：None是Python中的一个关键字，表示空值或无返回值。它是一个特殊的单例对象，表示缺失或空值。7.答案：错误（部分正确）解释：在Python3.7及更高版本中，字典保持插入顺序，但在早期版本中，字典是无序的。因此，这个说法取决于Python的版本。8.答案：正确解释：pass语句是一个空操作语句，不做任何事情。它通常用作占位符，表示代码将在未来实现，或者作为语法结构的要求（如定义空函数或空类）。9.答案：错误解释：Python中的lambda函数（匿名函数）只能包含一个表达式，不能有多条语句。lambda函数的基本语法是lambdaarguments:expression。10.答案：正确解释：在Python中，文件使用完后应该关闭，可以使用close()方法。更好的方式是使用with语句，它会在代码块执行完毕后自动关闭文件，即使发生异常也是如此。四、简答题答案：1.答案：GIL（全局解释器锁）是CPython解释器中的一种机制，它确保任何时候只有一个线程执行Python字节码。这是由于Python的内存管理模型决定的，为了避免多线程同时修改内存导致的数据不一致问题。GIL对多线程编程的影响主要体现在：-无法实现真正的并行计算：由于GIL的存在，即使使用多线程，在CPU密集型任务中，一次也只能执行一个线程，无法利用多核CPU的优势。-适合IO密集型任务：在IO密集型任务中，线程在等待IO操作时会释放GIL，允许其他线程执行，因此多线程可以提高这类任务的性能。-多进程替代方案：对于CPU密集型任务，可以使用多进程模块（multiprocessing）来绕过GIL的限制，每个进程有自己的Python解释器和内存空间。2.答案：装饰器是一种特殊类型的函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器使用@符号表示，可以应用于函数或类，用于修改或扩展其行为，而不需要修改原始函数的代码。装饰器的工作原理：-当使用@语法将装饰器应用于函数时，实际上是将被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数。-装饰器函数返回一个新的函数，替换原始函数。-当调用被装饰的函数时，实际上是调用装饰器返回的新函数。装饰器的使用场景：-日志记录：记录函数的调用信息、执行时间等。-性能监控：测量函数的执行时间。-权限检查：验证用户是否有权限调用某个函数。-缓存：缓存函数的计算结果，避免重复计算。-输入验证：验证函数的输入参数是否符合要求。-异常处理：统一处理函数可能抛出的异常。例如，一个简单的计时装饰器：```pythonimporttimedeftimer(func):defwrapper(args,kwargs):start=time.time()result=func(args,kwargs)end=time.time()print(f"函数{func.__name__}执行时间:{end-start}秒")returnresultreturnwrapper@timerdefexample_function():time.sleep(1)print("函数执行完毕")example_function()```3.答案：生成器是一种特殊的迭代器，它允许你迭代一个序列，但不需要一次性将所有值存储在内存中。生成器使用yield关键字而不是return来生成值，每次调用生成器时，它会从上次停止的地方继续执行。生成器的优点：-节省内存：生成器只在需要时生成值，而不是一次性生成所有值，这对于处理大数据集非常有用。-惰性计算：生成器的值是按需生成的，可以立即开始处理，而不需要等待整个数据集生成。-无限序列：生成器可以表示无限序列，如斐波那契数列，而不会耗尽内存。-代码简洁：使用生成器可以使代码更加简洁和可读。例如，一个简单的生成器函数：```pythondefcountdown(n):whilen>0:yieldnn-=1foriincountdown(5):print(i)```这个生成器函数会生成从n到1的数字序列。4.答案：在Python中，深拷贝和浅拷贝是对象的两种复制方式，它们的主要区别在于复制的深度和对象间的关系。浅拷贝（shallowcopy）：-创建一个新对象，但不复制对象中的子对象。-新对象和原对象的顶层属性是独立的，但子对象仍然是共享的。-使用copy模块的copy()函数或切片[:]、copy.copy()等方法实现。深拷贝（deepcopy）：-创建一个新对象，并递归地复制对象中的所有子对象。-新对象和原对象完全独立，修改一个不会影响另一个。-使用copy模块的deepcopy()函数实现。例如：```pythonimportcopy原始对象original=[1,[2,3],4]浅拷贝shallow_copy=copy.copy(original)shallow_copy[1].append(5)深拷贝deep_copy=copy.deepcopy(original)deep_copy[1].append(5)print("原始对象:",original)输出:[1,[2,3,5],4]print("浅拷贝:",shallow_copy)输出:[1,[2,3,5],4]print("深拷贝:",deep_copy)输出:[1,[2,3],4]```在这个例子中，浅拷贝修改了嵌套列表[2,3]会影响原始对象，而深拷贝不会。五、编程题答案：1.答案：```pythondefcount_characters(s):"""统计字符串中每个字符出现的次数参数:s--输入的字符串返回:一个字典，键是字符，值是该字符出现的次数"""char_count={}forcharins:ifcharinchar_count:char_count[char]+=1else:char_count[char]=1returnchar_count测试代码test_string="helloworld"result=count_characters(test_string)print(result)输出:{'h':1,'e':1,'l':3,'o':2,'':1,'w':1,'r':1,'d':1}```代码解释：-定义了一个名为count_characters的函数，接收一个字符串参数s。-创建一个空字典char_count用于存储字符计数。-遍历字符串中的每个字符：-如果字符已经在字典中，将其计数加1-如果字符不在字典中，将其添加到字典中，计数设置为1-返回包含字符计数的字典另一种更简洁的实现方式是使用collections.Counter：```pythonfromcollectionsimportCounterdefcount_characters(s):returndict(Counter(s))```2.答案：```pythonimportsocketdefcreate_tcp_server(host='',port=12345):"""创建一个简单的TCP服务器参数:host--服务器主机地址，默认为本地回环地址port--服务器端口号，默认为12345"""创建socket对象server_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)设置地址重用选项server_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)try:绑定地址和端口server_socket.bind((host,port))print(f"服务器已启动，监听{host}:{port}")开始监听，最大连接数为5server_socket.listen(5)whileTrue:接受客户端连接client_socket,addr=server_socket.accept()print(f"已接受来自{addr}的连接")try:发送欢迎消息response="Hello,Client!"client_socket.sendall(response.encode('utf-8'))exceptExceptionase:print(f"发送消息时出错:{e}")finally:关闭客户端连接client_socket.close()print(f"已关闭来自{addr}的连接")exceptKeyboardInterrupt:print("服务器正在关闭...")exceptExceptionase:print(f"服务器出错:{e}")finally:关闭服务器socketserver_socket.close()print("服务器已关闭")启动服务器if__name__=="__main__":create_tcp_server()```代码解释：-导入socket模块用于网络通信-定义create_tcp_server函数，接收主机地址和端口号参数-创建TCPsocket对象-设置地址重用选项，避免"地址已在使用"的错误-绑定地址和端口-开始监听，设置最大连接数为5-进入无限循环，等待客户端连接-当有客户端连接时：-接受连接，获取客户端socket和地址-发送"Hello,Client!"消息-关闭客户端连接-处理键盘中断和其他异常-最后关闭服务器socket要测试这个服务器，可以使用telnet或nc命令连接到服务器：```telnet12345```或者在Python中使用socket客户端：```pythonimportsocketdefcreate_tcp_client(host='',port=12345):client_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)try:client_socket.connect((host,port))data=client_socket.recv(1024)print("服务器消息:",data.decode('utf-8'))exceptExceptionase:print(f"客户端错误:{e}")finally:client_socket.close()create_tcp_client()```六、论述题答案：1.答案：Python中的异步编程是一种编程模型，它允许程序在等待长时间运行的操作（如IO操作）时继续执行其他任务，而不是阻塞等待。异步编程的核心概念包括事件循环、协程和await关键字。异步编程的基本原理：-事件循环（EventLoop）：异步程序的核心，负责调度和执行协程，处理IO事件和回调函数。-协程（Coroutine）：使用async/await语法定义的函数，可以在执行过程中暂停和恢复。-await关键字：用于等待异步操作完成，同时释放控制权给事件循环。异步编程的优势：-高效利用资源：异步程序可以在等待IO操作时执行其他任务，提高资源利用率。-提高并发性能：对于IO密集型任务，异步编程可以处理大量并发连接，而不会创建大量线程或进程。-降低资源消耗：相比多线程或多进程，异步编程的资源消耗更低，因为不需要创建额外的线程或进程。-更好的可扩展性：异步编程可以轻松处理大量并发连接，适合高并发场景。异步编程在现代Web开发中的应用：-Web框架：许多现代PythonWeb框架（如FastAPI、aiohttp、DjangoChannels）支持异步编程，可以处理大量并发HTTP请求。-微服务：异步编程非常适合构建微服务，可以高效处理大量网络请求和IO操作。-实时应用：对于需要实时通信的应用（如聊天室、在线游戏），异步编程可以高效处理大量并发连接。-数据库操作：异步数据库驱动（如aiomysql、asyncpg）可以提高数据库操作的并发性能。-API网关：异步编程可以高效处理大量API请求，适合构建API网关。异步编程的挑战：-学习曲线：异步编程的概念和语法比同步编程更复杂，需要理解事件循环、协程等概念。-调试困难：异步程序的调试比同步程序更困难，因为执行流程不是线性的。-生态限制：不是所有的库和框架都支持异步编程，可能需要使用专门的异步版本。-CPU密集型任务：异步编程不适合CPU密集型任务，因为事件循环是单线程的。以FastAPI为例，它是一个基于Python3.6+的现代、快速（高性能）、Web框架，用于构建API。FastAPI基于Starlette和Pydantic，原生支持异步编程，可以高效处理大量并发请求：```pythonfromfastapiimportFastAPIimportasyncioapp=FastAPI()@app.get("/items/{item_id}")asyncdefread_item(item_id:int,q:str=None):模拟异步IO操作awaitasyncio.sleep(0.5)return{"item_id":item_id,"q":q}```这个异步路由处理函数在等待asyncio.sleep(0.5)时会释放控制权给事件循环，可以处理其他请求，提高并发性能。总之，异步编程是现代Python开发中非常重要的技术，特别适合IO密集型任务和高并发场景。随着Python异步编程生态的不断完善，异步编程在Web开发、微服务、实时应用等领域的应用越来越广泛。2.答案：Python在大数据领域的优势和局限性是一个复杂的话题，需要从多个角度进行分析。Python在大数据领域的优势：1.丰富的生态系统：-Python拥有众多专门用于大数据处理的库和框架，如Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn等。-大数据生