王堃营
4.5 KiB
一、选择题
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B 2. B 3. B 4. B 5. B 6. B 7. B 8. B 9. B 10. B 每题思路
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[1, 2]—— 可变默认参数：def f(x, lst=[])里的[]只在函数定义时创建一次，之后所有调用共用同一个列表。f(1)后是[1]，f(2)再 append 2 变成[1, 2]。 -
[1, 2, 3, 4] [1, 2, 3]——b = a是别名（指向同一列表），c = a.copy()是复制出的新列表。a.append(4)改的是 a/b 共用的列表，所以 b 变、c 不变。 -
输出 A 和 C —— 出错走
except打印 A；else只在没出错时执行（这里出错，跳过）；finally一定执行打印 C。 -
7 5——" hello "是 1 空格 + 5 字母 + 1 空格 = 7 个字符；strip()去掉首尾空格后"hello"长 5。 -
只输出 end —— for 循环被
break打断时，else不执行，所以done不打印，只执行循环外的end。 -
Rex: woof—— Dog 继承了 Animal 的__init__，又重写了speak()，所以d.speak()调用 Dog 版本，打印Rex: woof。 -
{'b': 2}—— 字典推导式{k: v for k, v in d.items() if v > 1}只保留v > 1的项，只有"b": 2满足。 -
<class 'str'>——json.dumps()把字典序列化成 JSON 字符串，所以结果是 str。 -
只输出 6 ——
f(5)单独一行返回了 6 但没打印，无输出；print(f(5))才打印 6，所以只有一行 6。 -
get() 返回 None，[] 抛 KeyError ——
user.get("city")键不存在返回 None（不报错），user["city"]键不存在抛 KeyError。
二、简答题
第 1 题：浅拷贝与深拷贝
a = [[1, 2], [3, 4]]
b = a.copy()
import copy
c = copy.deepcopy(a)
三者关系：
a：原列表[[1, 2], [3, 4]]b = a.copy()：浅拷贝，外层列表是新的，但内层列表还是和 a 共享的同一个对象（b[0] is a[0]为 True）c = copy.deepcopy(a)：深拷贝，外层、内层全是独立的新对象（c[0] is a[0]为 False）
执行 a[0].append(99) 后：
b→[[1, 2, 99], [3, 4]]（因为 b[0] 和 a[0] 是同一个内层列表，一起变了）c→[[1, 2], [3, 4]]（c 的内层是独立副本，不受影响）
原因：浅拷贝只复制最外层容器，内部元素仍是引用（指向同一对象）；深拷贝会递归复制每一层，得到完全独立的对象。
第 2 题：字典与列表的综合应用
logs = [
{"user": "张三", "action": "login", "level": "INFO"},
{"user": "李四", "action": "logout", "level": "INFO"},
{"user": "张三", "action": "error", "level": "ERROR"},
{"user": "王五", "action": "login", "level": "INFO"},
{"user": "李四", "action": "error", "level": "ERROR"},
]
找出所有 level 为 "ERROR" 的日志：
error_logs = [log for log in logs if log["level"] == "ERROR"]
# [{'user': '张三', 'action': 'error', 'level': 'ERROR'},
# {'user': '李四', 'action': 'error', 'level': 'ERROR'}]
统计每个用户出现几次：
user_count = {}
for log in logs:
user = log["user"]
user_count[user] = user_count.get(user, 0) + 1
# {'张三': 2, '李四': 2, '王五': 1}
也可以用 collections.Counter 一行完成：Counter(log["user"] for log in logs)。
为什么不能用 len(logs)：len(logs) 只返回日志的总条数（这里是 5），它不做任何分类统计。要按用户分别计数，必须用一个 for 循环逐条遍历 logs，取出每条里的 "user" 字段，再用字典以用户名为键累加次数。所以需要的是「for 遍历 + 字典累加」这种结构，而不是一个 len()。
第 3 题：异常处理设计
函数代码：
def safe_divide(a, b):
try:
return float(a) / float(b)
except (ValueError, ZeroDivisionError):
return None
说明：
float(a)、float(b)把字符串转成数字，转不了会抛 ValueError；- b 是 "0" 时
float(b)为 0.0，做除法抛 ZeroDivisionError； - 两种异常在同一个 except 里捕获，统一返回 None。
为什么用 try/except 比先用 if 判断更好：
- 避免重复转换：用 if 先判断"能不能转"，得先试转一次确认、再转一次真正计算，等于转两遍；try/except 直接转，失败就捕获。
- 一个 try 块覆盖多个出错点：a 转失败、b 转失败、除数为零，if 要写一串嵌套判断，try 一个块全包住。
- 更符合 Python 的 EAFP 风格（先做、出错再补救），比 LBYL（先判断再执行）更简洁健壮。