【題目:001】| 說說你對zen of python的理解，你有什麼辦法看到它?

Python之禪,Python秉承一種獨特的簡潔和可讀行高的語法，以及高度一致的程式設計模式，符合“大腦思維習慣”，使Python易於學習、理解和記憶。Python同時採用了一條極簡主義的設計理念，瞭解完整的Python哲學理念，可以在任何一個Python互動直譯器中鍵入import this命令，這是Python隱藏的一個彩蛋:描繪了一系列Python設計原則。如今已是Python社群內流行的行話"EIBTI"，明瞭勝於晦澀這條規則的簡稱. 在Python的思維方式中，明瞭勝於晦澀，簡潔勝於複雜。

1. >>> 
   import this    
2. The Zen of Python, by Tim Peters    
3. Beautiful is better than ugly.    
4. Explicit is better than implicit.    
5. Simple is better than complex.    
6. Complex is better than complicated.    
7. Flat is better than nested.    
8. Sparse is better than dense.    
9. Readability counts.    
10. Special cases aren't special enough to break
     the rules.    
11. Although practicality beats purity.    
12. Errors should never pass silently.    
13. Unless explicitly silenced.    
14. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.    
15. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.    
16. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.    
17. Now is better than never.    
18. Although never is often better than *right* now.    
19. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.    
20. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.    
21. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!    

【題目:002】| 說說你對pythonic的看法，嘗試解決下面的小問題

#簡潔，明瞭，嚴謹，靈活

1. #交換兩個變數值  
2. a,b = b,a    
3. #去掉list中的重複元素  
4. old_list = [1,1,1,3,4]    
5. new_list = list(set(old_list))    
6. #翻轉一個字串  
7. s = 'abcde'
8. ss = s[::-1]    
9. #用兩個元素之間有對應關係的list構造一個dict  
10. names = ['jianpx', 'yue']    
11. ages = [23, 40]    
12. m = dict(zip(names,ages))    
13. #將數量較多的字串相連，如何效率較高，為什麼  
14. fruits = ['apple', 'banana']    
15. result = ''.join(fruits)    
16. #python字串效率問題之一就是在連線字串的時候使用‘+’號，例如 s = ‘s1’ + ‘s2’ + ‘s3’ + ...+’sN’，總共將N個字串連線起來， 但是使用+號的話，python需要申請N-1次記憶體空間， 然後進行字串拷貝。原因是字串物件PyStringObject在python當中是不可變 物件，所以每當需要合併兩個字串的時候，就要重新申請一個新的記憶體空間 （大小為兩個字串長度之和）來給這個合併之後的新字串，然後進行拷貝。 所以用+號效率非常低。建議在連線字串的時候使用字串本身的方法 join（list），這個方法能提高效率，原因是它只是申請了一次記憶體空間， 因為它可以遍歷list中的元素計算出總共需要申請的記憶體空間的大小，一次申請完。  

【題目:003】|你除錯python程式碼的方法有哪些?

1. 具體IDE都有除錯，比如:IDLE, Eclipse+Pydev都可以設定斷點除錯。   
2. pdb模組也可以做除錯。  
3. 還有PyChecker和Pylint  
4. PyChecker是一個python程式碼的靜態分析工具，它可以幫助查詢python程式碼的bug, 會對程式碼的複雜度和格式提出警告    
5. Pylint   是另外一個工具可以進行coding standard檢查。   

【題目:004】|  你在github上都fork過哪些python庫，列舉一下你經常使用的，每個庫用一句話描述下其功能

1. http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html    #關於git簡明指南  
2. http://www.zhihu.com/question/20070065#關於git的BBS  
3. http://www.techug.com/githug-for-designer               #關於github的  

【題目:005】|什麼是GIL?

1. 什麼是GIL(Global Interpreter Lock)全域性直譯器鎖? 簡單地說就是:  
2. 每一個interpreter程序,只能同時僅有一個執行緒來執行, 獲得相關的鎖, 存取相關的資源.  
3. 那麼很容易就會發現,如果一個interpreter程序只能有一個執行緒來執行,   
4. 多執行緒的併發則成為不可能, 即使這幾個執行緒之間不存在資源的競爭.  
5. 從理論上講,我們要儘可能地使程式更加並行, 能夠充分利用多核的功能.  

【題目:006】|  什麼是元類(meta_class)?

1. 元類就是用來建立類的“東西”  
2. 詳情操作: http://blog.jobbole.com/21351/  

【題目:007】|  對比一下dict中items與iteritems?

1. >>> D = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}    
2. >>> D.items()                       #一次性取出所有  
3. [('a', 1), ('c', 3), ('b', 2), ('d', 4)]    
4. >>> D.iteritems()                   #迭代物件，每次取出一個。用for迴圈遍歷出來；  
5. <dictionary-itemiterator object at 0x00000000026243B8>    
6. >>> for i in D.iteritems():    
7. ...   print i,    
8. ...    
9. ('a', 1) ('c', 3) ('b', 2) ('d', 4)    
10. >>> for k,v in D.iteritems():    
11. ...   print k,    
12. ...    
13. a c b d    
14. 總結:   
15. 1. 一般iteritems()迭代的辦法比items()要快，特別是資料庫比較大時。  
16. 2. 在Python3中一般取消前者函式  

【題目:008】|  是否遇到過python的模組間迴圈引用的問題，如何避免它?

1. 這是程式碼結構設計的問題，模組依賴和類依賴  
2. 如果老是覺得碰到迴圈引用，很可能是模組的分界線劃錯地方了。可能是把應該在一起的東西硬拆開了，可能是某些職責放錯地方了，可能是應該抽象的東西沒抽象  
3. 總之微觀程式碼規範可能並不能幫到太多，重要的是更巨集觀的劃分模組的經驗技巧，推薦uml，腦圖，白板等等圖形化的工具先梳理清楚整個系統的總體結構和職責分工  
4. 採取辦法，從設計模式上來規避這個問題，比如:  
5. 1. 使用 “__all__” 白名單開放介面  
6. 2. 儘量避免 import

【題目:009】|  有用過with statement嗎？它的好處是什麼？

1. >>> with open('text.txt') as myfile:    
2. ...   whileTrue:    
3. ...     line = myfile.readline()    
4. ...     ifnot line:    
5. ...       break
6. ...     print line,    
7. # with語句使用所謂的上下文管理器對程式碼塊進行包裝，允許上下文管理器實現一些設定和清理操作。  
8. # 例如：檔案可以作為上下文管理器使用，它們可以關閉自身作為清理的一部分。  
9. # NOTE：在PYTHON2.5中，需要使用from __future__ import with_statement進行with語句的匯入  

【題目:010】|用Python生成指定長度的斐波那契數列

1. def fibs(x):  
2.     result = [0, 1]  
3.     for index in range(x-2):  
4.         result.append(result[-2]+result[-1])  
5.     return result  
6. if __name__=='__main__':  
7.     num = input('Enter one number: ')  
8.     print fibs(num)  

【題目:011】|  Python裡如何生產隨機數

1. >>> import random  
2. >>> random.random()  
3. 0.29495314937268713
4. >>> random.randint(1,11)  
5. 8
6. >>> random.choice(range(11))  
7. 3

【題目:012】|  Python裡如何反序的迭代一個序列

1. 如果是一個list, 最快的解決方案是：  
2. list.reverse()  
3. try:  
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