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栈的存储空间为S(1:50),初始化状态为top=51,经一系列正常的入栈退栈操作，top=50，我问栈底在初始化时bottom是多少
在顺序栈中，如果使用数组 S(1:50)，并采用 top = 51 为初始空栈状态，说明： 入栈操作为：top = top - 1; S(top) = x; 所以第一个入栈的元素会放在 S(50)，
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以下 Python 代码使用 `@contextlib.contextmanager` 定义了一个上下文管理器。如果执行这段代码，最终的输出是什么？
import contextlib @contextlib.contextmanager def managed_resource(): print("enter") try: yield "reso
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在多线程环境下操作共享字典时，哪个选项能保证线程安全且性能最优？
A 使用queue.Queue存储键值对 B 直接用dict配合with threading.Lock() C 改用multiprocessing.Manager().dict() D 使用colle
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在Python3中关于下列字符串程序运行结果为（ ）
str1 = "exam is a example!" str2 = "exam" print(str1.find(str2, 7)) A -1 B 14 C 0 D 10
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执行以下Python3程序，下列说法中，错误的是（）
def fn(a, b): return a + b lst = [1, 2] f = fn(*lst) print(f) A 函数fn的参数a和b都是位置参数 B 不能使用参数解包来将列表或元组中的
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python列表的描述中，正确的是（）
A.列表的长度和内容都可以改变，但元素类型必须相同 B.不可以对列表进行成员运算操作，长度计算和分片 C.列表的索引时从1开始的 D.可以使用比较操作符（如>或<等）对列表进行比较 Python 支持
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python全局变量和局部变量的命名不能相同？
同名时，局部变量会“遮蔽”（shadow）全局变量 在函数内部，如果你定义了一个与全局变量同名的局部变量，在该函数内，这个名字就指向局部变量，全局变量被暂时“隐藏”。
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当python脚本发生了异常，如果不处理，运行结果不可预测，这个不可预测是什么意思，不就退出程序了吗，还有什么不可预测
你说得对，Python 脚本在未捕获异常时，默认行为是终止程序，并打印 traceback（错误信息）。 例如： Python 编辑 1# test.py2x =1/03print("这行不会执行")
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在编程和数据类型分类中：
组合数据类型（Composite / Container Types） 是指能够包含多个数据项的数据结构，例如：list、tuple、dict、set 等。 标量类型（Scalar Types） 是指
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数据库完整性（Database Integrity）是指保证数据库中数据的正确性、一致性和有效性的一组规则和机制
数据库完整性的主要类型包括： 实体完整性（Entity Integrity） 要求关系表中的主键不能为空（NOT NULL）且必须唯一。 目的：确保每一行记录都能被唯一标识。 参照完整性（Refere
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. 在Python3中，下列程序运行结果为（）
tmp = [1, 2, 3, 4, 5, 6] print(tmp[5::-2]) A [5, 3, 1] B [6，4，2，0] C [6, 4, 2] D [2，4，6] 正确答案：C 官方解析
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检查当前正在定义的类是否继承自 Model（直接或间接） 如果没有继承，就报错（比如在元类中做校验）。
1. bases 是一个元组，包含当前类的所有直接父类。 比如：class Child(Parent1, Parent2): ... → bases = (Parent1, Parent2) ⚠️ 注
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考虑以下Python代码的输出结果：
考虑以下Python代码的输出结果： class Meta(type): def __new__(cls, name, bases, dct): dct['version'] = 1.0 return
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分析以下 asyncio 代码片段，并预测其终端输出内容的正确顺序。
import asyncio async def my_task(name, delay): print(f"Task {name}: starting") await asyncio.sleep(d
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在使用 asyncio 编写高并发服务时，不可避免需要调用一个阻塞型第三方库（无法替换为异步版本）。为了尽量减少对事件循环的影响，最合适的做法是？
A 使用线程池将阻塞调用移出事件循环，例如通过 asyncio.to_thread(...) 或 loop.run_in_executor(...) 提交执行 B 在协程中直接调用该函数，但用 try
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为什么编程语言这样设计——把数组作为内置类型，而链表、树等要自己实现或放在标准库
计算机底层原理、历史演进、性能权衡和工程实践 计算机内存是线性编址的（0, 1, 2, ..., N）。 CPU 的缓存（Cache）机制对连续内存访问极度友好（缓存行预取）。 数组的元素连续存放，访
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在下列哪种场景中，使用 `threading` 模块进行多线程改造最有可能获得显著的性能提升？
在 CPython 解释器中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能在多核 CPU 上实现真正的并行计算。 A 对一个包含百万个整数的列表，计算每个整数的平方值。 B 从多个不同的 URL 并
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Python的对象缓存
只对不可变对象进行缓存： 可变对象（列表、字典、集合）永远不会缓存 l1 = [1, 2, 3] l2 = [1, 2, 3] print(l1 is l2) # 总是False Python的对象缓
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以下Python代码执行后，会抛出异常吗？
class MyContext: def __enter__(self): return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): ret
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没有gil锁存在，多线程也无法并行，而是并发?
错误 可以并行 术语含义 并发（Concurrency） 多个任务交替执行，看起来像“同时进行”，但在单核 CPU 或受限制环境下（如 Python 有 GIL），实际是分时切换。 并行（Parall
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What gets printed?() 1 print r"\nwoow"
A new line then the string: woow B the text exactly like this: r"\nwoow" C the text like exactly lik
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以下Python代码执行后，控制台的输出结果是？
class ResourceHandler: def __enter__(self): print("Resource acquired") return self def __exit__(self
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关于Python生成器（generator）的描述，正确的是？
A 生成器只能通过yield关键字来创建 B 生成器对象在迭代时会一次性加载所有数据到内存 C 生成器实现了迭代器协议，支持__next__()方法调用 D 生成器表达式和列表推导式的执行效率完全相同
