2025年P(guān)ython二級考試專項(xiàng)訓(xùn)練試卷：Python性能優(yōu)化與代碼審查考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請閱讀以下代碼片段，分析其在處理大量數(shù)據(jù)時的潛在性能瓶頸。假設(shè)`data`是一個包含數(shù)百萬個元素的列表，`process_item`函數(shù)是對每個元素執(zhí)行計(jì)算密集型操作。```pythondefprocess_data(data):result=[]foritemindata:processed_item=process_item(item)result.append(processed_item)returnresult#假設(shè)的內(nèi)部函數(shù)defprocess_item(item):#模擬復(fù)雜計(jì)算returnsum(i*iforiinrange(item))```請具體說明瓶頸所在，并至少提出兩種不同的優(yōu)化方法，詳細(xì)說明每種方法的實(shí)現(xiàn)思路和預(yù)期效果。二、```pythondefcount_word_in_file(file_path,target_word):count=0withopen(file_path,'r',encoding='utf-8')asf:forlineinf:iftarget_wordinline:count+=1returncount```指出此代碼在哪些方面可能存在性能問題或可以改進(jìn)的地方。請?zhí)岢鼍唧w的改進(jìn)建議，并說明理由。三、請審查以下代碼段，指出其中存在的至少五處問題（可涉及代碼風(fēng)格、邏輯、效率、可讀性等方面），并針對每處問題給出修改建議。```pythondefcalc_sum(n):total=0foriinrange(n+1):total=total+ireturntotaldefis_prime(num):ifnum<=1:returnfalseforiinrange(2,num):ifnum%i==0:returnfalsereturntruedefprint_numbers(a,b=10):i=awhilei<=b:print(i)i=i+1#調(diào)用示例result_sum=calc_sum(10000)prime_status=is_prime(101)print_numbers(1,5)```四、給定以下代碼，要求在不改變函數(shù)簽名（即輸入?yún)?shù)和返回值）的前提下，對其進(jìn)行重構(gòu)，使其代碼更簡潔、高效，并提高可讀性。```pythondeffind_max_difference(numbers):iflen(numbers)<2:return0min_val=numbers[0]max_val=numbers[0]fornuminnumbers:ifnum<min_val:min_val=numelifnum>max_val:max_val=numreturnmax_val-min_val```請?zhí)峁┲貥?gòu)后的代碼，并簡要說明改進(jìn)之處。五、假設(shè)你需要編寫一個函數(shù)，該函數(shù)接受一個包含多個字典的列表（每個字典代表一個用戶，包含`name`,`age`,`city`等鍵），并返回一個新列表，其中只包含年齡大于等于18歲且居住在城市名長度大于5的城市中的用戶。請編寫這個函數(shù)，要求使用列表推導(dǎo)式，并注意代碼的可讀性。六、請解釋`*args`和`kwargs`在Python函數(shù)中的含義和作用。分別說明在什么情況下你會選擇使用它們，并給出一個使用`*args`的函數(shù)定義示例和一個使用`kwargs`的函數(shù)定義示例，這兩個示例應(yīng)具有實(shí)際應(yīng)用意義。七、對于以下代碼片段，請分析其功能，并指出其中存在的潛在問題（特別是關(guān)于性能和線程安全方面）。假設(shè)`shared_data`是一個全局變量或共享資源。```pythonimportthreadingdefworker():for_inrange(1000):shared_data.value+=1threads=[]for_inrange(10):t=threading.Thread(target=worker)t.start()threads.append(t)fortinthreads:t.join()print(shared_data.value)```請?zhí)岢龈倪M(jìn)建議以解決這些問題。八、閱讀以下代碼，該代碼嘗試使用`asyncio`異步編程處理多個網(wǎng)絡(luò)請求。```pythonimportasyncioimportaiohttpasyncdeffetch(session,url):asyncwithsession.get(url)asresponse:returnawaitresponse.text()asyncdefmain():urls=["","",""]asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:tasks=[fetch(session,url)forurlinurls]results=awaitasyncio.gather(*tasks)forresultinresults:print(result)#asyncio.run(main())#實(shí)際運(yùn)行時使用此行```請解釋`asyncio`和`aiohttp`在此代碼中的作用。如果`urls`列表中的URL數(shù)量非常大（例如成千上萬），此代碼在資源使用和執(zhí)行效率方面可能存在哪些問題？請?zhí)岢鲋辽僖环N改進(jìn)思路。九、請討論P(yáng)ython中的`map()`函數(shù)與列表推導(dǎo)式（ListComprehension）的優(yōu)缺點(diǎn)。在哪些情況下，你認(rèn)為使用`map()`可能更合適？在哪些情況下，列表推導(dǎo)式可能是更好的選擇？請結(jié)合性能和代碼可讀性進(jìn)行分析。十、在一個項(xiàng)目中，你發(fā)現(xiàn)有一段代碼頻繁被調(diào)用，且其計(jì)算結(jié)果在一段時間內(nèi)不會改變。為了提高效率，你可以考慮使用緩存技術(shù)。請簡述兩種常見的緩存策略（例如，不使用外部庫的情況下），并說明它們各自的適用場景和實(shí)現(xiàn)的基本思路。試卷答案一、潛在性能瓶頸：1.列表append操作：在循環(huán)中逐個使用`result.append(processed_item)`將元素添加到列表`result`中。每次調(diào)用`append`都可能涉及到列表的擴(kuò)容操作（尤其是當(dāng)列表長度增長時），這是一個相對昂貴的操作。2.順序計(jì)算：代碼采用順序執(zhí)行方式，必須處理完一個元素才能處理下一個，無法并行利用多核CPU進(jìn)行加速。優(yōu)化方法：1.使用列表推導(dǎo)式：將循環(huán)和`append`操作合并為一行，利用Python內(nèi)置的列表推導(dǎo)式，通常比手動循環(huán)更高效。```pythonresult=[process_item(item)foritemindata]```思路：列表推導(dǎo)式在內(nèi)部進(jìn)行了優(yōu)化，減少了函數(shù)調(diào)用開銷和部分列表管理開銷。效果：代碼更簡潔，執(zhí)行效率通常更高。2.多線程或多進(jìn)程并行處理：如果`process_item`是CPU密集型任務(wù)，且數(shù)據(jù)量巨大，可以使用`multiprocessing`模塊將數(shù)據(jù)分塊分配給多個進(jìn)程并行處理，或者使用`threading`模塊處理（如果IO密集）。例如，使用`multiprocessing.Pool`。```pythonfrommultiprocessingimportPooldefprocess_data_parallel(data,num_workers=4):withPool(num_workers)aspool:result=pool.map(process_item,data)returnresult```思路：將數(shù)據(jù)分片，利用多個CPU核心同時進(jìn)行計(jì)算，顯著縮短總處理時間。效果：對于大規(guī)模CPU密集型數(shù)據(jù)處理，能大幅提升性能。二、性能問題與改進(jìn)建議：1.問題：`iftarget_wordinline`的判斷效率。每次迭代都會對整行文本進(jìn)行搜索，如果目標(biāo)單詞出現(xiàn)在行尾或行中，搜索操作會比較耗時。對于非常大的文件，這成為主要瓶頸。2.問題：每次讀取一行后，`line`變量占用的內(nèi)存會隨行長度變化，雖然`with`語句能保證文件正確關(guān)閉，但內(nèi)存的動態(tài)變化可能不是最優(yōu)。3.改進(jìn)建議：*使用`str.count()`方法：將判斷改為`line.count(target_word)`，讓Python內(nèi)部優(yōu)化字符串搜索。```pythoncount=0withopen(file_path,'r',encoding='utf-8')asf:forlineinf:count+=line.count(target_word)returncount```理由：`str.count()`通常比手動遍歷查找更高效。*緩沖讀?。喝绻募O大，可以考慮分塊讀取文件內(nèi)容到內(nèi)存中，然后在內(nèi)存塊內(nèi)進(jìn)行搜索。但對于統(tǒng)計(jì)單詞次數(shù)這類任務(wù)，通常一行一行讀取是可接受的。*避免重復(fù)讀取：確保文件只被打開一次并在整個統(tǒng)計(jì)過程中保持打開狀態(tài)。三、代碼問題與修改建議：1.問題：`calc_sum`函數(shù)名未遵循`snake_case`規(guī)范。*建議：重命名為`calculate_sum`。2.問題：`calc_sum`函數(shù)內(nèi)部累加邏輯可以優(yōu)化，避免每次循環(huán)都計(jì)算`total+i`。*建議：使用公式`n*(n+1)//2`計(jì)算。3.問題：`is_prime`函數(shù)返回值類型不一致，`false`應(yīng)為`False`。*建議：將`returnfalse`改為`returnFalse`。4.問題：`is_prime`函數(shù)的效率不高，檢查到`sqrt(num)`即可。*建議：修改循環(huán)條件為`range(2,int(num0.5)+1)`。5.問題：`is_prime`函數(shù)在`num<=1`時返回`False`是正確的，但對于`num==0`或`num==1`的處理可以更清晰。*建議：可以明確返回`False`對于`num<=1`的情況。6.問題：`print_numbers`函數(shù)的局部變量名`i`與Python內(nèi)置的`int`類型名稱沖突。*建議：重命名局部變量為`index`或其他不沖突的名稱。7.問題：`print_numbers`函數(shù)的注釋缺失，功能不明確。*建議：添加注釋說明函數(shù)打印從`a`到`b`的數(shù)字。8.問題：代碼風(fēng)格整體可以更統(tǒng)一，例如使用四空格縮進(jìn)（或統(tǒng)一縮進(jìn)風(fēng)格）。四、重構(gòu)后代碼：```pythondeffind_max_difference(numbers):iflen(numbers)<2:return0min_val=max_val=numbers[0]fornuminnumbers[1:]:ifnum<min_val:min_val=numelifnum>max_val:max_val=numreturnmax_val-min_val```改進(jìn)之處：1.初始化更高效：將`min_val`和`max_val`的初始化移到循環(huán)外部，避免了在第一次比較時重復(fù)訪問`numbers[0]`。2.循環(huán)起始點(diǎn)優(yōu)化：循環(huán)從`numbers[1:]`開始，避免了不必要的與第一個元素的比較。3.條件判斷簡化：使用`elif`是合理的，因?yàn)槿绻鸴num`不是新的`min_val`，它仍然可能是新的`max_val`。五、```pythondeffilter_adult_users(users):return[userforuserinusersifuser['age']>=18andlen(user['city'])>5]```六、`*args`和`kwargs`含義與作用：*`*args`：用于接收不確定數(shù)量的位置參數(shù)（PositionalArguments）。在函數(shù)內(nèi)部，`args`通常被視為一個包含所有傳入?yún)?shù)的元組（tuple）。*`kwargs`：用于接收不確定數(shù)量的關(guān)鍵字參數(shù)（KeywordArguments）。在函數(shù)內(nèi)部，`kwargs`通常被視為一個包含所有傳入關(guān)鍵字參數(shù)的字典（dictionary）。使用場景：*選擇`*args`：當(dāng)你不確定函數(shù)需要接收多少個位置參數(shù)，或者你想將一組參數(shù)傳遞給需要位置參數(shù)的函數(shù)（例如內(nèi)置函數(shù)`sum()`）時。*選擇`kwargs`：當(dāng)你不確定函數(shù)需要接收多少個命名參數(shù)，或者你想傳遞參數(shù)到需要關(guān)鍵字參數(shù)的函數(shù)，或者你想根據(jù)不同的參數(shù)名傳遞不同的值時。示例：```python#使用*argsdefprint_numbers(*args):fornumberinargs:print(number)print_numbers(1,2,3)#輸出:123print_numbers(10,20)#輸出:1020#使用kwargsdefprint_user_info(kwargs):forkey,valueinkwargs.items():print(f"{key}:{value}")print_user_info(name="Alice",age=30,city="NewYork")#輸出:name:Alice,age:30,city:NewYorkprint_user_info(job="Engineer",location="SanFrancisco")#輸出:job:Engineer,location:SanFrancisco```七、功能分析：代碼創(chuàng)建了10個線程，每個線程都重復(fù)1000次對全局變量`shared_data.value`進(jìn)行自增操作，最后打印最終的累加結(jié)果。潛在問題：1.線程安全問題：`shared_data.value+=1`是一個非原子操作，它包含讀取`value`、計(jì)算`value+1`、寫入新值三個步驟。多個線程同時執(zhí)行這個操作時，可能會發(fā)生寫覆蓋（Write-WriteConflict），導(dǎo)致某些操作被丟失，最終結(jié)果遠(yuǎn)小于預(yù)期（例如，結(jié)果可能只有1000*10/2=5000）。2.效率問題（偽共享）：如果`shared_data`是一個類實(shí)例，而`value`是其中的一個屬性，那么多個線程可能會爭搶同一緩存行（CacheLine），即使它們修改的是不同的屬性，這稱為偽共享（FalseSharing），會降低緩存效率。改進(jìn)建議：1.使用鎖（Lock）保護(hù)共享數(shù)據(jù)：```pythonimportthreadingshared_data={'value':0}lock=threading.Lock()defworker():for_inrange(1000):withlock:shared_data['value']+=1threads=[]for_inrange(10):t=threading.Thread(target=worker)t.start()threads.append(t)fortinthreads:t.join()print(shared_data['value'])```理由：`withlock:`語句確保同一時間只有一個線程能執(zhí)行`shared_data['value']+=1`，保證了操作的原子性，解決了競爭條件。2.使用`multiprocessing.Value`或`multiprocessing.Array`：如果使用`multiprocessing`模塊，其提供的共享內(nèi)存對象（如`Value`或`Array`）自帶鎖，可以簡化線程安全的實(shí)現(xiàn)。```python#使用multiprocessing.ValuefrommultiprocessingimportValue,Lockshared_data=Value('i',0)#'i'表示整數(shù)類型lock=Lock()#multiprocessing.Lock也可以#...worker函數(shù)基本相同，但使用shared_data.value+=1#注意：multiprocessing的Lock不能跨進(jìn)程使用```理由：直接使用進(jìn)程內(nèi)建的、設(shè)計(jì)用于共享內(nèi)存的同步原語和對象。八、`asyncio`和`aiohttp`作用：*`asyncio`：提供了Python用于編寫單線程并發(fā)代碼的庫，核心是事件循環(huán)（EventLoop）。它允許協(xié)程（Coroutine）在等待IO操作（如網(wǎng)絡(luò)請求、文件讀寫）完成時讓出控制權(quán)，讓其他協(xié)程運(yùn)行，從而提高程序在單線程內(nèi)的并發(fā)性能。*`aiohttp`：是一個基于`asyncio`的異步HTTP客戶端/服務(wù)器框架，允許你使用`async`/`await`語法發(fā)送異步HTTP請求。潛在問題與改進(jìn)思路：1.資源消耗：對于成千上萬的URL，同時啟動大量`aiohttp.ClientSession`和協(xié)程（`tasks`）會消耗大量內(nèi)存和操作系統(tǒng)資源（線程/協(xié)程棧、文件描述符等）。2.網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)限制：單個`ClientSession`對象通常有并發(fā)連接數(shù)限制，同時發(fā)起過多并發(fā)請求可能導(dǎo)致連接池耗盡，請求被阻塞或失敗。3.執(zhí)行時間：即使是異步，所有請求都需要等待各自的網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)。如果目標(biāo)服務(wù)器響應(yīng)緩慢或網(wǎng)絡(luò)狀況不佳，總執(zhí)行時間可能仍然很長。改進(jìn)思路：*連接池復(fù)用：顯式使用`aiohttp.ClientSession`對象，并在所有請求中復(fù)用它，而不是每次請求都創(chuàng)建新的`Session`?？梢栽O(shè)置合理的連接池大小。```pythonasyncdefmain():urls=["","..."]#數(shù)量巨大asyncwithaiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit_per_host=10))assession:#使用連接池tasks=[fetch(session,url)forurlinurls]#可選：限制并發(fā)任務(wù)數(shù)#tasks=[awaitasyncio.wait_for(fetch(session,url),timeout=1.0)forurlinurls]results=awaitasyncio.gather(*tasks)#處理結(jié)果...```*限制并發(fā)數(shù)：使用`asyncio.Semaphore`或`asyncio.wait_for`結(jié)合超時，限制同時運(yùn)行的協(xié)程數(shù)量，避免資源耗盡。*異步生成器（`asyncfor`）：如果結(jié)果不需要一次性全部獲取，可以考慮使用異步生成器逐個處理響應(yīng)，減少內(nèi)存占用。*錯誤處理：大量并發(fā)請求時，單個請求失敗不應(yīng)導(dǎo)致整個程序崩潰，應(yīng)添加適當(dāng)?shù)漠惓Ｌ幚磉壿?。九、`map()`與列表推導(dǎo)式的優(yōu)缺點(diǎn)：|特性|`map()`函數(shù)|列表推導(dǎo)式(ListComprehension)||:-----------|:---------------------------------------------|:---------------------------------------------||語法|`map(func,iterable1,[iterable2,...])`|`[expressionforiteminiterableifcondition]`||可讀性|對于簡單函數(shù)和操作，可能更簡潔、聲明式。|通常更直觀，尤其是在包含條件判斷時。||靈活性|函數(shù)`func`必須是可調(diào)用的，不能有復(fù)雜的邏輯。|可以包含復(fù)雜的表達(dá)式和`if`條件。||性能|通常略快于列表推導(dǎo)式（某些情況下），因?yàn)楸苊饬藙?chuàng)建新列表的隱式開銷。|創(chuàng)建新列表，可能略慢于`map()`。||調(diào)試性|錯誤信息可能不如列表推導(dǎo)式直接，涉及函數(shù)調(diào)用。|錯誤信息通常更清晰，直接顯示表達(dá)式和迭代項(xiàng)。||副作用|傳遞給`func`的參數(shù)需要是惰性求值的迭代器。|列表推導(dǎo)式本身是惰性創(chuàng)建列表的，但表達(dá)式內(nèi)的函數(shù)調(diào)用是同步的。||返回類型|返回一個迭代器（Iterator），需要遍歷或轉(zhuǎn)換為列表。|直接返回一個列表（List）。|何時選擇：*選擇`map()`：*當(dāng)你有一個明確的、簡單的函數(shù)`func`需要應(yīng)用于每個元素。*當(dāng)你希望避免顯式地創(chuàng)建一個新列表，只想迭代處理元素。*當(dāng)代碼風(fēng)格偏向函數(shù)式編程時。*性能測試表明`map()`在特定情況下對你來說更快。*選擇列表推導(dǎo)式：*當(dāng)你需要對元素執(zhí)行復(fù)雜的操作，包括條件判斷(`if`)。*當(dāng)你需要立即獲得一個完整的列表結(jié)果。*當(dāng)代碼可讀性是首要考慮因素時。*當(dāng)列表推導(dǎo)式的語法更符合你的思維模