>>> a, b = 0, 1
>>> while b < 100:
	print(b, end=' ')
	a, b = b, a + b

	
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

2.什么是 lambda 函数？它有什么好处?

难度：★★☆☆☆

lambda 函数是一个可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式值的函数。 lambda 函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。

3.请简述 Python 中 is 和 == 的区别。

难度：★★☆☆☆

Python 中的对象包含三个要素：id、type 和 value。is 比较的是两个对象的 id。== 比较的是两个对象的 value。

4.请简述 function(*args, **kwargs) 中的 *args, **kwargs 分别是什么意思？

难度：★★☆☆☆

*args 和 **kwargs 主要用于函数定义的参数。Python 语言允许将不定数量的参数传给一个函数，其中 *args 表示一个非键值对的可变参数列表，**kwargs 则表示不定数量的键值对参数列表。注意：*args 和 **kwargs 可以同时在函数的定义中，但是 *args 必须在**kwargs 前面。

5.请简述面向对象中 __new__ 和 __init__ 的区别。

难度：★★★☆☆

（1） __new__ 至少要有一个参数 cls，代表当前类，此参数在实例化时由 Python 解释器自动识别。

（2） __new__ 返回生成的实例，可以返回父类（通过 super (当前类名, cls )的方式）__new__出来的实例， 或者直接是对象的 __new__ 出来的实例。这在自己编程实现 __new__ 时要特别注意。
（3） __init__ 有一个参数 self，就是这个 __new__ 返回的实例， __init__ 在 __new__ 的基础上可以完成一些其它初始化的动作， __init__ 不需要返回值。
（4） 如果 __new__ 创建的是当前类的实例，会自动调用 __init__ ，通过返回语句里面调用的 __new__ 函 数的第一个参数是 cls 来保证是当前类实例，如果是其他类的类名，那么实际创建并返回的就是其他类的实例，也就不会调用当前类或其他类的 __init__ 函数。

6.Python 子类继承自多个父类时，如多个父类有同名方法，子类将继承自哪个方法？

难度：★☆☆☆☆

Python 语言中子类继承父类的方法是按照继承的父类的先后顺序确定的，例如，子类 A 继承自父类 B、 C，且B、C中具有同名方法 Test() ，那么 A 中的 Test() 方法实际上是继承自B中的 Test() 方法。

7.判断两个字符串是否同构。

难度：★★☆☆☆

字符串同构是指字符串 s 中的所有字符都可以替换为 t 中的所有字符。在保留字符顺序的同时，必须用另 一个字符替换所有出现的字符。不能将 s 中的两个字符映射到 t 中同一个字符，但字符可以映射到自身。 试判定给定的字符串 s 和 t 是否同构。
例如：

s = “paper”

t = “title”

输出 True

s = “add”

t = “apple”

输出 False

>>> s = 'app'
>>> t = 'add'
>>> len(set(s)) == len(set(t)) == len(set(zip(s, t)))
True

>>> import re
>>> tel = '15674899231'
>>> "有效" if (re.match(r"1\d{9}[0-3,5-6,8-9]", tel) != None) else "无效"
'有效'

>>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
>>> [j for i in a for j in i]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

    *
   ***
  *****
 *******
*********

>>> n = 5
>>> for i in range(1, n + 1):
	print(' '*(n-(i-1))+'*'*(2*i-1))

	
     *
    ***
   *****
  *******
 *********

>>> import random
>>> import numpy as np
>>> print('正整数：', random.randint(1, 10))
正整数： 2

>>> print('5个随机小数：', np.random.randn(5))
5个随机小数： [ 0.76768263 -0.3587897   0.04880354 -0.02443411  0.73785606]

>>> print('0-1随机小数：', random.random())
0-1随机小数： 0.24387235868905555

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> map(lambda x: x**2, lst)
<map object at 0x000002B37C9D88B0>

>>> [n for n in res if n > 10]
[16, 25]

>>> s = 'aabcddeff'
>>> set_s = set(list(s))
>>> list_s = sorted(list(set_s), reverse=True)
>>> ''.join(list_s)
'fedcba'

dic = {'a': 2, 'b': 1, 'c': 3, 'd': 0}
lst1 = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[0], reverse=False)
# [('a', 2), ('b', 1), ('c', 3), ('d', 0)]
lst2 = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)
# [('d', 0), ('b', 1), ('a', 2), ('c', 3)]
res_dic1 = {key: value for key, value in lst1}
res_dic2 = {key: value for key, value in lst2}
print('按照键降序：', res_dic1)
print('按照值降序：', res_dic2)

# 按照键降序： {'a': 2, 'b': 1, 'c': 3, 'd': 0}
# 按照值降序： {'d': 0, 'b': 1, 'a': 2, 'c': 3}

>>> from collections import Counter
>>> s = 'aaaabbbccd'
>>> Counter(s).most_common(2)
[('a', 4), ('b', 3)]

>>> list(filter(lambda x: