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1. 如何找出整数数组中第二大的数

• 要点

1. 定义一个函数用于在整数数组里找出第二大的数。

2. 若数组元素少于 2 个，则返回 None。

3. 借助两个变量 first 和 second 来跟踪最大数和第二大数。

4. 可以添加异常处理，以应对输入非整数数组的情况。

5. 若数组包含重复元素，可考虑返回去重后第二大的数。

• 示例

python

def find_second_largest(arr):if len(arr) < 2:return Nonefirst = second = float('-inf')for num in arr:if num > first:second = firstfirst = numelif num > second and num != first:second = numreturn second if second != float('-inf') else None# 测试
arr = [12, 35, 1, 10, 34, 1]
print(find_second_largest(arr))  

2. 写出如下代码的输出结果并分析

• 要点

1. 代码中的 multi 函数返回一个包含 4 个 lambda 函数的列表。

2. 这些 lambda 函数形成闭包，捕获外部变量 i。

3. 当调用这些 lambda 函数时，i 的值为其最终值 3，所以输出为 [9, 9, 9, 9]。

4. 若要实现预期的 [0, 3, 6, 9] 输出，可使用默认参数来固定 i 的值，修改为 [lambda x, i=i: i*x for i in range(4)]。

• 示例

python

def multi():return [lambda x : i*x for i in range(4)]
print([m(3) for m in multi()])

3. 统计字符串中字符出现的次数

• 要点

1. 利用字典来统计字符串中每个字符的出现次数。

2. 遍历字符串，若字符已在字典中则计数加 1，否则将其添加到字典并初始化为 1。

3. 可使用 collections.Counter 类来简化代码，Counter(s) 即可实现相同功能。

4. 统计时可忽略大小写，将字符串统一转换为大写或小写后再进行统计。

• 示例

python

def count_characters(s):char_count = {}for char in s:if char in char_count:char_count[char] += 1else:char_count[char] = 1return char_count# 测试
s = "hello world"
print(count_characters(s))  

4. super 函数的用法和场景

• 要点

1. super 函数用于调用父类的方法。

2. 在单继承中，可在子类的 __init__ 方法里调用父类的 __init__ 方法，实现代码复用。

3. 在多继承中，能确保按正确的方法解析顺序（MRO）调用父类方法。

• 示例

python

class Parent:def __init__(self):print("Parent __init__")class Child(Parent):def __init__(self):super().__init__()print("Child __init__")c = Child()

5. 类方法、类实例方法、静态方法的区别

• 要点

1. 实例方法：第一个参数是 self，代表实例对象，通过实例对象调用，用于操作实例的属性和方法。

2. 类方法：使用 @classmethod 装饰器，第一个参数是 cls，代表类本身，可通过类名或实例对象调用，常用于创建工厂方法。

3. 静态方法：使用 @staticmethod 装饰器，无默认第一个参数，可通过类名或实例对象调用，用于组织代码，与类和实例无直接关系。

• 示例

python

class MyClass:def instance_method(self):return 'Instance method called', self@classmethoddef class_method(cls):return 'Class method called', cls@staticmethoddef static_method():return 'Static method called'obj = MyClass()
print(obj.instance_method())
print(MyClass.class_method())
print(MyClass.static_method())

6. 遍历对象的所有属性

• 要点

1. 使用 dir 函数获取对象的所有属性名。

2. 通过过滤掉以 __ 开头的内置属性，打印出用户自定义的属性名。

3. 若要获取属性的值，可结合 getattr 函数。

4. 可将属性名和属性值以字典形式存储，方便后续处理。

• 示例

python

class MyClass:def __init__(self):self.name = "John"self.age = 30obj = MyClass()
for attr in dir(obj):if not attr.startswith('__'):print(attr)

7. 如何定义支持多种操作符的类

• 要点

1. 通过定义特殊方法，使类支持加法、减法、乘法等操作符。

2. 对于不同类型的操作数，可进行类型判断并执行相应操作。

3. 可以添加更多操作符支持，如除法、取模等。

4. 可以考虑实现反向操作符，如 __radd__ 等，以支持不同顺序的操作。

• 示例

python

class MyNumber:def __init__(self, value):self.value = value# 加法def __add__(self, other):if isinstance(other, MyNumber):return MyNumber(self.value + other.value)return MyNumber(self.value + other)# 减法def __sub__(self, other):if isinstance(other, MyNumber):return MyNumber(self.value - other.value)return MyNumber(self.value - other)# 乘法def __mul__(self, other):if isinstance(other, MyNumber):return MyNumber(self.value * other.value)return MyNumber(self.value * other)# 字符串表示def __str__(self):return str(self.value)# 测试
a = MyNumber(5)
b = MyNumber(3)
print(a + b)  
print(a - b)  
print(a * b)  

8. 比较Cython、Pypy、CPython、Numba 的缺点

• 要点

1. Cython：学习成本高，需掌握特定语法；代码可移植性受影响；调试复杂。

2. Pypy：与 CPython 兼容性有问题；启动时间长；内存占用高。

3. CPython：执行速度慢，尤其是 CPU 密集型任务；存在全局解释器锁（GIL），限制多线程并行性能。

4. Numba：支持的 Python 语法和数据类型有限；需提前确定输入数据类型；编译时间可能较长。

9. 抽象类和接口类的区别和联系

• 要点

1. 联系：都不能实例化，用于定义规范和约束子类行为；都可包含抽象方法，要求子类实现。

2. 区别：抽象类可包含抽象方法、具体方法和属性；接口类通常只含抽象方法，无具体实现和属性。

10. 如何动态获取和设置对象的属性

• 要点

1. 使用 getattr 函数动态获取对象的属性。

2. 使用 setattr 函数动态设置对象的属性。

3. 可结合 hasattr 函数先检查属性是否存在，再进行获取或设置操作。

• 示例

python

class MyClass:def __init__(self):self.name = "John"obj = MyClass()
attr_value = getattr(obj, 'name')
print(attr_value)  class MyClass2:passobj2 = MyClass2()
setattr(obj2, 'age', 30)
print(obj2.age)