1、现有两元祖 (('a'),('b'),('c'),('d') ) ,请使用Python中的匿名函数生成列表 [ {'a':'c',{'c':'d'}]
答案：v = list(map(lambda x,y:{x:y},data[0:2],data[2:4]))
data = (('a'),('b'),('c'),('d') )
v = list(map(lambda x,y:{x:y},data[0:2],data[2:4]))
data[0:2] = ('a'),('b')
data[2:4] = ('c'),('d')
匿名函数 传进去 参数(x,y) 返回 {x:y}
map(func,iterable) # 对于iterable 依次 传递给 func ，返回的是可迭代对象
2、看代码 写结果
def multipliters():
return [lambda x:i * x for i in range(4)]
print([m(2) for m in multipliters()])
答案：
# 第一种是 将生成器对象生成的匿名函数转化成列表 ，匿名函数使用的是相同的内存空间。
# 转换成列表后，循环结束，命名空间里的i都为3
def multipliters():
return [lambda x:i * x for i in range(4)]
print([m(2) for m in multipliters()])
# 以下是依次返回 生成器生成的每个匿名函数，每次调用i都在变化
def multipliters2():
return (lambda x: i*x for i in range(4))
print([m(2) for m in multipliters2()])
3、 1 or 2 和 1 and 2 分别输出什么？
答案：
# 1 2
# 0 "" [] {} set() None False 放入判断表达式都为假
# or 或 and 与
# 整个式子 不断去向右查看，直到能确定为真就停下来
4、看代码 写结果
value = "B" and "A" or "C"
print(value)
答案：
# A
# 整个式子 不断去向右查看，直到能确定为真就停下来
5、看代码写结果
v1 = [i % 2 for i in range(10)]
v2 = (i % 2 for i in range(10))
print(v1,v2)
答案：
# v1 = [i % 2 for i in range(10)] 为列表生成式
# v2 = (i % 2 for i in range(10)) 为<generator object <genexpr> at 0x00E4F990>为生成式
6、看代码，写结果
def extendList(val,li=[]):
li.append(val)
return li
list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123,[])
list3 = extendList('a')
print(list1)
print(list2)
print(list3)
答案：
# [10, 'a']
# [123]
# [10, 'a']
# 参数变量在编译会生成，而且只会生成一次，其内存地址的指向不发生变化
# 所以会有默认的 []
# 1、3都会使用默认的 编译生成同一个[]
# 2 新生成一个 []
7、下面代码谁报错？
v1 = {}
v2 = {3:5}
v3 = {[11,23]:5}
v4 = {(11,23):5}
答案：
v3错误，字典元素的键不能为可变对象
8、输出以下结果
for i in range(5,0,1):
print(i)
答案：
# range(起始元素,结束元素（不包含）,每次的变化)
# 5 每次加1，啥时候能加到0，O(∩_∩)O哈哈~
9、请说出range和xrange的区别
# from collections import Iterable,Iterator
# Iterable 可迭代对象
# Iterator 迭代器
# print(isinstance(xrange(10),Iterator))
# print(isinstance(xrange(10),Iterable))
# python2 中 range(start, stop[, step]) 和 range(stop) 会生成-> range object,,返回是列表，是可迭代对象，全部放在内存里
# python2 中 xrange(start, stop[, step]) 和 range(stop)会生成-> xrange object，返回是可迭代对象，每次调用时才会生成
# python3 没有xrange，只有range，也是可迭代对象，每次调用时才会生成
10、请将 "1,2,3"，变成 ["1","2","3"]
"1,2,3".split(',')
11、一行代码生成 [1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]
[i*i for i in range(11)]
12、一行生成 9 * 9乘法表
[ x for x in range(1,10)]
[ x*y for y in range(1,x+1)]
[ ([ x*y for y in range(1,x+1)]) for x in range(1,10)]
[ ([ '{}*{} = {}'.format(x,y,x*y) for y in range(1,x+1)]) for x in range(1,10)]
'\n'.join([ str(x) for x in range(1,10)])
print('\n'.join([ ' '.join( [ '{}*{} = {}'.format(x,y,x*y) for y in range(1,x+1)] ) for x in range(1,10)]) )
13、map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])输出什么？Python2 和Python3输出的结果一样吗？
print(isinstance(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]),Iterable))
print(isinstance(map(str,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]),Iterator))
# python 3 <map object at 0x00D359F0> 是 Iterator
# python 2 ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] ,是可迭代对象，但不是Iterator
14、Django如何在Model保存前做一定的固定操作，比如写一条日志
利用Django的Model的Signal Dispatcher, 通过django.db.models.signals.pre_save()方法，在事件发生前，发射触发信号，这一切都被调度中的receiver方法深藏功与名的保存了。
信号的处理一般都写在Model中，举个例子：
import logging
from django.db import models
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
class Order(models.Model):
# ...
logger = logging.getLogger(__name__)
@receiver(pre_save, sender=Order)
def pre_save_handler(sender, **kwargs):
# 我们可以在Order这个Model保存之前尽情调戏了：）
logger.debug("{},{}".format(sender, **kwargs))
参考：http://python.jobbole.com/81871/
15、1,2,3,4,5能组成多少个互不相同的无重复的三位数
5 * 4 * 3