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方微商城网站开发,网站建设哪家最好用,建设网站物业经理上岗证陈俊华,企业官网seopython知识点总结十 1、装饰器的理解、并实现一个计时器记录执行性能#xff0c;并且将执行结果写入日志文件中2、队列和栈的区别#xff0c;并且用python实现3、设计实现遍历目录与子目录4、CPU处理进程最慢的情况通常发生在以下几种情况下#xff1a;5、CPU处理线程最慢的… python知识点总结十 1、装饰器的理解、并实现一个计时器记录执行性能并且将执行结果写入日志文件中2、队列和栈的区别并且用python实现3、设计实现遍历目录与子目录4、CPU处理进程最慢的情况通常发生在以下几种情况下5、CPU处理线程最慢的情况通常发生在以下几种情况下6、如何做到线程同步7、手写代码对于字符串bdackmkdbb,输出第二个只出现一次的字符, 输出c8、按按照题目要求写出对应的装饰器。 1、装饰器的理解、并实现一个计时器记录执行性能并且将执行结果写入日志文件中 函数装饰器 def decator(file):def outer(func):def inner(*args, **kwargs):start time.time()time.sleep(3)res func(*args, **kwargs)with open(file,encodingutf-8,modew) as f:f.write(str(res))end time.time()print(执行时间:, end - start)return resreturn innerreturn outerdecator(file1.txt) def func(a, b):return a ba 2 b 3 print(func(a, b)) 类装饰器 class A:def init(self,file):self.filefiledef call(self, func, *args, kwargs):def wrapper(*args,kwargs):start time.time()time.sleep(3)res func(*args, **kwargs)with open(self.file, encodingutf-8, modew) as f:f.write(str(res))end time.time()print(执行时间:, end - start)return resreturn wrapperA(filea.txt) def f(a,b):return aba3 b6 print(f(a, b))2、队列和栈的区别并且用python实现 队列Queue和栈Stack是两种常见的数据结构它们之间的主要区别在于数据的存取方式 队列Queue 先进先出FIFO队列是按照先进先出的原则存取数据的即先进入队列的数据会先被取出。 操作在队列中数据的插入是在队尾进行enqueue数据的删除是在队头进行dequeue。 应用队列常用于实现广度优先搜索BFS等算法如消息队列、任务调度等。 栈Stack 后进先出LIFO栈是按照后进先出的原则存取数据的即最后压入栈的数据会最先被弹出。 操作在栈中数据的插入和删除都是在栈顶进行压入数据称为入栈push弹出数据称为出栈pop。 应用栈常用于实现递归函数、表达式求值、回溯算法等。 队列的实现 from collections import deque# 创建一个空队列 queue deque()# 入队 queue.append(1) queue.append(2) queue.append(3)# 出队 while queue:front queue.popleft()print(出队, front)栈的实现

创建一个空栈

stack []# 入栈 stack.append(1) stack.append(2) stack.append(3)# 出栈 while stack:top stack.pop()print(出栈, top)3、设计实现遍历目录与子目录 import os def get_files(dir,suffix): res [] for root,dirs,files in os.walk(dir): for filename in files: name,suf os.path.splitext(filename) if suf suffix: res.append(os.path.join(root,filename)) print(res) get_files(./,.pyc)4、CPU处理进程最慢的情况通常发生在以下几种情况下 1、cpu负载过高 当系统中的CPU负载达到极限或者过载时CPU处理进程的速度就会变慢。这是因为系统资源不足导致CPU长时间无法及时处理进程造成的。 2、竞争资源 当多个进程竞争同一资源如内存、硬盘或者网络宽带等会导致CPU处理进程变慢。因为CPU需要需要等待资源的释放。 3、I/O操作 当进程需要进行大量的输入输出操作时CPU处理进程的速度会变慢这是因为I/O操作相比于CPU处理速度较慢。 5、系统调度系统调度算法不当或者优先级设置不合理可能会导致 CPU 处理进程的速度变慢造成进程长时间等待。 5、CPU处理线程最慢的情况通常发生在以下几种情况下 CPU密集型任务当系统中存在大量的 CPU 密集型任务会导致 CPU 处理线程变慢。因为 CPU 需要不断执行这些耗时的任务占用大量计算资源。 资源竞争当多个线程竞争同一资源如共享内存、文件、数据库连接等会导致 CPU 处理线程变慢。因为线程需要等待资源的释放或者合适时机才能继续执行。 I/O操作和处理进程类似线程进行大量的 I/O 操作也会导致 CPU 处理线程变慢因为线程需要等待 I/O 操作完成才能继续执行。 死锁当线程之间出现死锁情况时CPU 处理线程会陷入等待状态无法继续执行。这也会导致 CPU 处理线程变慢直到死锁解除。 线程调度系统调度算法或线程优先级设置不当可能会导致 CPU 处理线程变慢造成线程长时间等待。 线程处于阻塞状态。
6、如何做到线程同步 互斥锁Mutex互斥锁是一种最基本的线程同步机制用于保护共享资源不被多个线程同时访问。在访问共享资源之前线程需要先锁定互斥锁访问完成后再释放锁。这样可以确保在同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。 信号量Semaphores信号量是一种用于线程同步的计数器可以阻塞或唤醒线程。通过信号量实现同步操作控制多个线程对共享资源的访问。可以实现信号量来控制资源的访问数量从而保证线程同步。 读写锁Read-Write Locks读写锁允许多个线程同时读取共享资源但只允许一个线程写入共享资源。通过读写锁可以提高共享资源的并发访问性能。 屏障Barriers屏障用于多个线程需要在某个点同步等待所有线程都到达后才能继续执行。屏障可以保证多个线程在执行过程中按一定顺序同步实现前后依赖关系。 原子操作Atomic Operations原子操作是一种不可分割的操作可以保证操作的完整性和线程安全性。在需要对共享资源进行简单操作时可以使用原子操作来保证线程同步。
7、手写代码对于字符串bdackmkdbb,输出第二个只出现一次的字符, 输出c def test(s):dic{}res[]for i in s:if i not in dic:dic[i]1else:dic[i]1for key,value in dic.items():if value1:res.append(key)return res[1]sbdackmkdbb restest(s) print(res)8、按按照题目要求写出对应的装饰器。 要求:有一个通过网络获取数据的函数(可能会因为网络原因出现异常)写一个装饰器让这个函数在出现指定异常时可以重试指定的次数并在每次重试之前随机延迟一段时间最长延迟时间可以通过参数进行控制。 点评:LeetCode上的企业面试题目我们不止一次强调过装饰器几乎是Python面试必问内 容这个题目比之前的题目稍微复杂一些它需要的是一个参数化的装饰器。 from functools import wraps from random import randomdef retry(retry_time3, max_wait_sec5, error(Exception,)):def decorate(fn):wraps(fn)def wrapper(*args, **kwargs):for _ in range(retry_time):try:return fn(*args, **kwargs)except error:time.sleep(random() * max_wait_sec)return Nonereturn wrapperreturn decorateretry(retry_time4, max_waitsec4) def request():return 6666print(request_())