2025年P(guān)ython二級考試沖刺押題試卷：Python庫與框架應(yīng)用技巧考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)）1.下列哪個(gè)不是Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的模塊？（）A.`os`B.`json`C.`pandas`D.`sys`2.在Pandas中，用于創(chuàng)建DataFrame最常用的方法之一是？（）A.`array2df()`B.`create_dataframe()`C.`pd.DataFrame()`D.`df_new=new_df()`3.下列哪個(gè)方法用于刪除PandasDataFrame中的重復(fù)行？（）A.`drop_duplicates()`B.`remove_duplicates()`C.`eliminate_duplicates()`D.`delete_duplicates()`4.在使用NumPy處理大型數(shù)組時(shí)，以下哪個(gè)操作通常效率最高？（）A.使用純Python循環(huán)進(jìn)行元素計(jì)算B.使用`for`循環(huán)結(jié)合NumPy數(shù)組元素索引C.使用NumPy的向量化運(yùn)算D.先將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為列表，再進(jìn)行操作5.如果要為Flask應(yīng)用設(shè)置一個(gè)配置變量，通常在哪個(gè)文件或部分進(jìn)行定義？（）A.視圖函數(shù)內(nèi)部B.`app.py`文件的頂部或通過`config`對象C.模板文件中D.URL配置部分6.在Flask中，用于定義路由并關(guān)聯(lián)視圖函數(shù)的裝飾器是？（）A.`@route()`B.`@view()`C.`@url()`D.`@app.route()`7.下列哪個(gè)是Matplotlib中最常用的繪圖函數(shù)，用于繪制二維數(shù)據(jù)點(diǎn)？（）A.`line()`B.`bar()`C.`plot()`D.`scatter()`8.在Django視圖（`View`）中，處理GET請求和POST請求通常會？（）A.使用同一個(gè)函數(shù)，通過`request.method`判斷B.分別定義兩個(gè)完全獨(dú)立的函數(shù)C.必須使用不同的類方法D.不允許在同一個(gè)視圖中處理不同方法9.下列哪個(gè)庫最適合用于快速進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和可視化？（）A.`NumPy`B.`Pandas`C.`SciPy`D.`Matplotlib`或`Seaborn`10.在Python中，如果要處理正則表達(dá)式，通常會導(dǎo)入哪個(gè)模塊？（）A.`regex`B.`re`C.`pattern`D.`regular`二、填空題（請將答案填在橫線上）1.在Pandas中，選擇DataFrame中第2行第3列（假設(shè)索引從0開始）的元素，可以使用`df.iloc[1,2]`或`df.loc[_,_]`的形式，后者需要填寫兩個(gè)下劃線`_`來表示忽略行索引和列標(biāo)簽。2.語句`importnumpyasnp`的目的是導(dǎo)入NumPy庫，并為其設(shè)置別名`np`。3.在Flask中，用于渲染模板并傳遞數(shù)據(jù)的函數(shù)通常是`render_template()`。4.如果要限制Flask路由只能接受POST請求，可以在路由裝飾器中添加參數(shù)`methods=['POST']`。5.Matplotlib中的`plt.show()`函數(shù)用于在屏幕上顯示繪制的圖形。6.在Django模型（`Model`）中，定義字段時(shí)，表示該字段在數(shù)據(jù)庫中是否可以為空（NULL）的參數(shù)是`null`。7.Python的`os.path.join()`函數(shù)用于將多個(gè)路徑片段連接成一個(gè)完整的路徑。8.語句`x=[1,2,3];y=[4,5,6]`定義了兩個(gè)列表`x`和`y`，它們也可以被視為`NumPy`數(shù)組。9.在Pandas中，對Series數(shù)據(jù)按值進(jìn)行排序，可以使用`sort_values()`方法。10.Python的`try...except...finally`語句結(jié)構(gòu)用于異常處理，其中`finally`塊中的代碼無論是否發(fā)生異常都會被執(zhí)行。三、簡答題1.簡述Pandas中`merge`函數(shù)與`join`函數(shù)的主要區(qū)別。在什么場景下你會選擇使用`merge`而不是`join`，或者反之？2.解釋Flask中藍(lán)圖（Blueprint）的作用和優(yōu)勢。它主要用于解決什么類型的問題？3.描述在NumPy中如何高效地對一個(gè)大型數(shù)組中的所有元素進(jìn)行平方運(yùn)算，并說明為什么這種方法的效率通常比使用Python原生循環(huán)要高。4.當(dāng)使用Django開發(fā)一個(gè)Web應(yīng)用時(shí)，如果你需要在多個(gè)視圖中使用相同的配置（例如數(shù)據(jù)庫連接設(shè)置、第三方服務(wù)API密鑰），你會采用什么方法來組織代碼和管理這些配置？請簡述你的思路。四、編程題1.假設(shè)你有一個(gè)包含用戶信息的CSV文件`users.csv`，其內(nèi)容如下（無標(biāo)題行）：```csvid,name,age,city1,Alice,28,NewYork2,Bob,22,LosAngeles3,Amy,34,Chicago4,Bob,25,NewYork5,David,45,Chicago```請編寫Python代碼片段，完成以下任務(wù)：a.使用Pandas讀取該CSV文件到DataFrame`df`。b.刪除`df`中所有`age`大于等于40的行。c.為`df`添加一列`country`，其值根據(jù)`city`列確定：如果`city`是"NewYork"或"LosAngeles"，則`country`為"USA"；如果是"Chicago"，則`country`為"USA"；否則為"Other"。d.最后，將處理后的DataFrame`df`保存到一個(gè)新的CSV文件`processed_users.csv`中，不包含行索引。2.使用Flask框架創(chuàng)建一個(gè)簡單的Web應(yīng)用。該應(yīng)用包含兩個(gè)路由：a.一個(gè)首頁路由`/`，當(dāng)訪問首頁時(shí)，返回一個(gè)包含文字"WelcometoMyFlaskApp!"的簡單HTML頁面。b.一個(gè)路由`/greet`，它接受一個(gè)名為`name`的查詢參數(shù)，當(dāng)訪問`/greet?name=YourName`時(shí)，返回一個(gè)包含文字"Hello,YourName!"的簡單HTML頁面。如果訪問時(shí)沒有提供`name`參數(shù)，則返回"Hello,Guest!"。請寫出實(shí)現(xiàn)上述功能的Flask應(yīng)用代碼，包括導(dǎo)入必要的模塊、創(chuàng)建應(yīng)用實(shí)例、定義路由和視圖函數(shù)。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.A4.C5.B6.D7.D8.A9.B10.B解析1.`os`,`json`,`sys`都是Python的標(biāo)準(zhǔn)庫。`pandas`是一個(gè)第三方庫，需要通過`pipinstallpandas`安裝。2.`pd.DataFrame()`是Pandas官方推薦的創(chuàng)建DataFrame的最常用方法，`pd`是對`pandas`模塊的別名。3.`drop_duplicates()`是Pandas提供的用于刪除DataFrame中重復(fù)行的標(biāo)準(zhǔn)方法。4.NumPy的核心優(yōu)勢在于其向量化運(yùn)算能力，即對整個(gè)數(shù)組進(jìn)行操作而不需要顯式循環(huán)，這能充分利用底層優(yōu)化和硬件加速，效率遠(yuǎn)高于Python原生的循環(huán)和列表操作。5.在Flask中，應(yīng)用的配置通常在主程序文件（如`app.py`）的頂部直接設(shè)置，或者通過`app.config`對象進(jìn)行管理。6.`@app.route()`是Flask提供的標(biāo)準(zhǔn)裝飾器，用于將URL路徑與視圖函數(shù)關(guān)聯(lián)起來。`app`代表Flask應(yīng)用實(shí)例。7.`scatter()`函數(shù)在Matplotlib中用于創(chuàng)建散點(diǎn)圖，適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。8.在Django中，雖然可以在函數(shù)視圖內(nèi)處理請求方法，但使用類視圖（`View`）并通過`http_method_names`屬性或覆蓋`get()`,`post()`等方法來處理不同HTTP方法是一種更規(guī)范和結(jié)構(gòu)化的方式。但題目問的是通常情況下的處理方式，函數(shù)視圖通過`request.method`判斷是最常見和直接的。9.`Pandas`提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，結(jié)合其內(nèi)置的或與`Matplotlib`/`Seaborn`等庫的集成，非常適合進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、清洗、轉(zhuǎn)換、探索性分析和可視化。`NumPy`更側(cè)重于數(shù)值計(jì)算基礎(chǔ)。`SciPy`建立在NumPy之上，提供更專業(yè)的科學(xué)計(jì)算算法。`Matplotlib`/`Seaborn`本身更偏重繪圖。10.處理正則表達(dá)式是Python的內(nèi)置能力，但相關(guān)的功能都集中在`re`模塊中，因此需要導(dǎo)入`re`模塊。二、填空題1._,_2.np3.render_template()4.methods=['POST']5.show()6.null7.join()8.NumPy9.sort_values()10.try...except...finally解析1.`iloc`是基于位置的索引器，`loc`是基于標(biāo)簽的索引器。選擇特定位置的元素時(shí)使用`iloc`，其行索引為1（第二行），列索引為2（第三列）。`loc`的語法是`loc[行標(biāo)簽,列標(biāo)簽]`，當(dāng)忽略行標(biāo)簽和列標(biāo)簽時(shí)，可以使用下劃線`_`作為占位符。2.`import`語句用于導(dǎo)入模塊，`numpy`是NumPy模塊的標(biāo)準(zhǔn)名稱，但為了簡潔和避免沖突，通常使用別名`np`。3.`render_template()`是Flask內(nèi)置函數(shù)，用于渲染后端模板文件（通常是Jinja2模板）并返回HTML響應(yīng)。4.在Flask路由裝飾器中添加`methods`參數(shù)可以指定該路由接受的HTTP請求方法列表。`['POST']`表示只接受POST請求。5.`plt.show()`是Matplotlib繪圖模塊`pyplot`的一個(gè)函數(shù)，用于在圖形用戶界面中顯示所有已創(chuàng)建但尚未顯示的圖形窗口。6.在Django模型字段定義中，`null=True`參數(shù)表示該字段在數(shù)據(jù)庫中可以存儲NULL值（與Python的`None`對應(yīng)）。7.`os.path.join()`函數(shù)用于將一個(gè)或多個(gè)路徑字符串連接成一個(gè)單一的路徑字符串，它會根據(jù)操作系統(tǒng)使用正確的路徑分隔符。8.Python的列表（list）在功能上與NumPy的數(shù)組（ndarray）有相似之處，尤其是在包含數(shù)值數(shù)據(jù)時(shí)。在許多情況下，列表可以被傳遞給NumPy函數(shù)并自動(dòng)轉(zhuǎn)換為數(shù)組。9.`sort_values()`是PandasSeries和DataFrame對象的方法，用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列或行（取決于對象類型）的值進(jìn)行排序。10.`try`塊用于嘗試執(zhí)行可能引發(fā)異常的代碼，`except`塊用于捕獲并處理特定類型的異常，`finally`塊無論是否發(fā)生異常都會被執(zhí)行，通常用于清理資源（如關(guān)閉文件或網(wǎng)絡(luò)連接）。三、簡答題1.Pandas中`merge`函數(shù)與`join`函數(shù)的主要區(qū)別：*`merge`：主要基于兩個(gè)DataFrame的索引或指定的鍵（`on`參數(shù)）進(jìn)行合并。它更接近于SQL中的`JOIN`操作，支持多種連接方式（內(nèi)連接`inner`、外連接`outer`、左連接`left`、右連接`right`）?？梢灾付ㄗ笥褼ataFrame用于合并的列。*`join`：通常用于根據(jù)索引進(jìn)行合并。它是`merge`的一個(gè)簡化版本，默認(rèn)使用左邊的DataFrame的索引作為連接鍵，進(jìn)行左連接。它更像是SQL中的`LEFTJOIN`。如果需要其他連接方式或基于非索引列連接，通常使用`merge`更靈活。*選擇場景：*當(dāng)你需要基于非索引列進(jìn)行合并，或者需要明確指定連接方式（如外連接）時(shí)，應(yīng)選擇使用`merge`。*當(dāng)你的合并操作是基于索引，并且只需要進(jìn)行左連接時(shí)，使用`join`可能更簡潔。2.Flask中藍(lán)圖（Blueprint）的作用和優(yōu)勢：*作用：藍(lán)圖是Flask用于組織大型應(yīng)用的一種方式。它允許你將相關(guān)的路由、視圖函數(shù)、模板、靜態(tài)文件等組合在一起，形成一個(gè)模塊化的單元。藍(lán)圖本身不能獨(dú)立創(chuàng)建應(yīng)用，需要被添加到一個(gè)完整的Flask應(yīng)用實(shí)例中。*優(yōu)勢：*模塊化：將大型應(yīng)用分解為更小、更易于管理的部分。*代碼組織：提供清晰的代碼結(jié)構(gòu)，便于團(tuán)隊(duì)協(xié)作和維護(hù)。*應(yīng)用注冊：可以在應(yīng)用的適當(dāng)位置注冊藍(lán)圖，控制路由的生效前綴。*條件注冊：可以根據(jù)配置或環(huán)境條件決定是否注冊某個(gè)藍(lán)圖。*解決沖突：避免不同部分的路由或靜態(tài)文件命名沖突。3.NumPy高效平方運(yùn)算及原因：*方法：使用NumPy數(shù)組的一元運(yùn)算符``或`np.square()`。例如，對于數(shù)組`x`，計(jì)算平方可以直接寫`y=x2`或`y=np.square(x)`。*原因：*向量化：NumPy的核心是向量化運(yùn)算。當(dāng)執(zhí)行`x2`時(shí)，Python不會在Python層面上對每個(gè)元素進(jìn)行循環(huán)計(jì)算，而是直接在NumPy的C語言底層實(shí)現(xiàn)中調(diào)用高度優(yōu)化的向量運(yùn)算指令（如SIMD指令集）。*避免Python循環(huán)：Python原生的循環(huán)（尤其是嵌套循環(huán)）在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)效率低下，因?yàn)榻忉屍鏖_銷大。NumPy的向量化操作將整個(gè)數(shù)組的運(yùn)算任務(wù)一次性交給底層的優(yōu)化代碼庫處理，速度遠(yuǎn)超等效的Python循環(huán)實(shí)現(xiàn)。*內(nèi)存效率：向量化運(yùn)算通常能在不需要?jiǎng)?chuàng)建大量臨時(shí)中間數(shù)組的情況下完成操作。4.Django配置管理方法：*方法：通常采用集中配置文件（如`settings.py`）結(jié)合環(huán)境變量或配置管理庫（如`python-dotenv`）的方法。*思路：*主配置文件(`settings.py`)：在項(xiàng)目的`settings.py`文件中定義大部分常規(guī)配置項(xiàng)，使用`os.environ.get('VAR_NAME','default_value')`來從環(huán)境變量中讀取敏感信息（如數(shù)據(jù)庫密碼、API密鑰），并為它們提供默認(rèn)值。*環(huán)境變量：在開發(fā)、測試和生產(chǎn)環(huán)境中設(shè)置環(huán)境變量?？梢栽诓僮飨到y(tǒng)中設(shè)置，或者使用`.env`文件（配合`python-dotenv`庫）在應(yīng)用啟動(dòng)時(shí)加載。*配置管理庫（可選）：對于更復(fù)雜的配置需求，可以使用`python-dotenv`等庫從`.env`文件加載配置，使其與代碼分離，提高安全性。*環(huán)境區(qū)分：可以根據(jù)`DJANGO_ENV`或類似的環(huán)境變量來導(dǎo)入不同的配置模塊（如`settings.development.py`,`duction.py`），實(shí)現(xiàn)不同環(huán)境的差異化配置。四、編程題1.```pythonimportpandasaspd#a.讀取CSVdf=pd.read_csv('users.csv')#b.刪除age>=40的行df=df[df['age']<40]#c.添加country列defdetermine_country(city):ifcityin["NewYork","LosAngeles"]:return"USA"elifcity=="Chicago":return"USA"else:return"Other"df['country']=df['city'].apply(determine_country)#d.保存到新CSVdf.to_csv('processed_users.csv',index=False)```2.```pythonfromflaskimportFlask,request,rende