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来挑战下这十个 Python 问题,你会吗?

Python 类型 操作
109 2023-04-23

你好,我是征哥,Python 很容易入门,但却不易精通,即使有经验的工程师,某些现象也是反直觉的,以下这 10 个问题就非常有趣,且有一定的挑战性,结果可能会让你感到困惑,来看看你能回答正确几个?

这里先给出题目,最后给出答案,建议先拿个纸,写下你的答案,最后再验证。

请写出以下代码的输出结果:

1.懒惰的 Python

这个不难,因为 Python 的函数定义其实是可执行语句,函数在被调用前都是不存在的,实际调用时才会绑定变量。在上面的示例中,在函数定义期间,Python 允许引用尚未定义的类或函数。但是,在执行期间,A 已经是 int 类,这意味着函数方法将返回一个新创建的 int 实例,int 实例的默认值就是 0。如果没有 A = int,结果就是:2.四舍五入>>> round(7/2)
4
>>> round(3/2)
2
>>> round(5/2)
2

正确的结果是 4 2 2,你肯定觉得最后的 round(2.5) == 2 有点违反数学规则,这是因为 Python 的 round 方法实现了银行家的四舍五入[1],其中所有半值将四舍五入到最接近的偶数。

3.type 和 object

对象函数的查找顺序是:实例级别 > 类级别 > 父类级别,上面的代码,在初始化时绑定的函数就是实例级别,在类内部定义的就是类级别。但是双下划线包裹的魔法函数不在这个规则之内,也就是说 Python 优先查找类级别的魔法函数。如果说把双下划线去掉,那么结果就是 26 啦:6.求和>>> sum("")
0
>>> sum("", [])
[]
>>> sum("", {})
{}

为了搞清楚这里发生了什么,我们需要检查 sum 函数的签名:

sum(iterable, /, start=0)

sum 从左到右开始求和可迭代的项目,并返回总数。iterable 一般是数字,起始值不允许是字符串。

在上述所有情况下,空字符串都被视为空序列,因此 sum 将简单地将起始参数作为总结果返回。在第一种情况下,它默认为零,对于第二种和第三种情况,它意味着空列表和字典作为开始参数传入。

7.意外的属性

>>> sum([
... el.imag
... for el in [
... 0, 5, 10e9, float('inf'), float('nan')
... ]
... ])
0.0

上面的代码有个 imag 属性,但是我们根本没有定义它,运行也没有报错,怎么回事呢?

这是因为 Python 中的所有数值类型(int、real、float)都继承自基对象类,它们都支持 real 和 imag 属性,分别返回实部和虚部。这也包括 Infinity 和 NaN。

8.输出负数倍的字符串

>>> "this is a very long string" * (-1)
''
>>>

正确的结果是 '',所有的负数倍的字符串,都当作 0 倍,返回 ''。

9.见过负数的 0.0

max(-0.0, 0.0)

为什么会这样?出现这种情况是由于两个原因。负零和零在 Python 中被视为相等。max 的逻辑是,如果多个最大值,返回遇到的第一个。因此 max 函数返回第一次出现的零,它恰好是负数。

10.违反数学规则

>>> x = (1 << 53) + 1
>>> x + 1.0 > x
False

正确的结果是 False,这违反了数学规则啊,为什么呢?

这种违反直觉的行为归咎于三件事:长算术、浮点精度限制和数值比较。

Python 可以支持非常大的整数,如果隐式超过限制则切换计算模式,但 Python 中的浮点精度是有限的。

2⁵³ + 1 = 9007199254740993

是不能完全表示为 Python 浮点数的最小整数。因此,为了执行加 1.0,Python 将 9007199254740993 转换为 float,将其四舍五入为 Python 可以表示的 9007199254740992.0,然后向其添加 1.0,但由于相同的表示限制,它将其设置回 9007199254740992.0:

>>> float(9007199254740993)
9007199254740992.0
>>> 9007199254740992.0 + 1.0
9007199254740992.0
>>>

此外 Python 在 float 与 int 比较时并不会抛出错误,也不会尝试将两个操作数转换为相同的类型。相反,他们比较实际的数值。因为 9007199254740992.0 比 9007199254740993 小,因此 Python 返回 False。