ASTR币项目人（asta币）

设整形变量x=10,则表达式2

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：kenwoodjw

对于机器学习算法工程师而言，Python是不可或缺的语言，它的优美与简洁令人无法自拔。那么你过Python编程面试题吗？从Python基础到网页爬虫你是否能全方位Hold住？今天，为读者们推荐一个Github项目。

在这个项目中， kenwoodjw 准备了近 300 道 Python 面试题，同时还包含解决方案与代码。主要从 Python 基础、高级语句、网页应用、数据库和测试等角度提问，读者可只自己需要的领域。目前该项目已经完成了很多基础和高级面试题，本文主要摘取一些 Python 面试题供大家参考。

项目地址：

总体而言，项目有近300道面试题。虽然该项目刚开始创建，但很多Python面试题都已经提供决方案。如下所示为面试题示例：

本文截取了一些面试题及解决方案：

Python 基础文件操作模块与包数据类型企业面试题Python 高级设计模式系统编程如果希望机器学习面试题，可阅读：春招已近，这份GitHub万星的ML算法面试大全请收下

Python 基础

什么是 Python？根据Python 创建者 Guido an Rossum 所言，Python是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上，很多开发者选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。

文件操作

1.若有一个jsonline格式的文件file. ，大小约为10K，我们的处理方式为：

defget_lines(): l = []with open('file. ', 'rb') as f:for eachline in f: l.append(eachline)return lif __name__ == '__main__':for e in get_lines(): process(e) #处理每一行数据

现在要处理一个大小为10G的file. 文件，但是内存只有4G。如果在只修改get_lines 函数而其他代码保持不变的情况下，应该如何实现？需要考虑的问题都有那些？

defget_lines(): l = []with open('file. ','rb') as f: data = f.readlines(60000) l.append(data)yield l

要考虑的问题有：内存只有4G，无法一次性读入10G文件。而分批读入数据要记录每次读入数据的位置，且分批每次读取得太小会在读取操作上花费过多时间。

模块与包

2.如何输入日期， 判断这一天是这一年的第几天？

import datetimedefdayofyear(): year = input("请输入年份: ") month = input("请输入月份: ") day = input("请输入天: ") date1 = datetime.date(year=int(year),month=int(month),day=int(day)) date2 = datetime.date(year=int(year),month=1,day=1)return (date1-date2).days 1数据类型

3.如何反转字符串"aStr"?

print("aStr"[::-1])4.下面代码的输出结果将是什么？会报错吗？

list = ['a','b','c','d','e']print(list[10:])

代码将输出[]，并不会产生IndexError 错误。如果尝试用超出成员的个数的index来获取某个列表的成员，那就会报错。例如，尝试获取 list[10] 和之后的成员，会导致IndexError。然而当我们尝试获取列表的切片时，开始的index超过成员个数并不会产生IndexError，而是仅仅返回一个空列表。因为并不会报错，所以这种Bug很难追踪到。

5.请写出一段Python代码，实现删除list里面的重复元素？

l1 = ['b','c','d','c','a','a']l2 = list(set(l1))print(l2)用list类的sort方法可以保证顺序不变：

l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = list(set(l1))l2.sort(key=l1.index)print(l2)也可以这样写：

l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = sorted(set(l1), key=l1.index)print(l2)

也可以用遍历：

l1 = ['b', 'c', 'd', 'c', 'a', 'a']l2 = []for i in l1:ifnot i in l2: l2.append(i)print(l2)企业面试题

6.设计实现遍历目录与子目录，抓取.pyc文件

第一种方法：

import osdefgetFiles(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)getFiles("./", '.pyc')

第二种方法：

import osdefpick(obj):try:if obj.[-4:] == ".pyc": print(obj)except:returnNonedefscan_path(ph): file_list = os.listdir(ph)for obj in file_list:if os.path.isfile(obj): pick(obj)elif os.path.isdir(obj): scan_path(obj)if __name__ == '__main__': path = input('输入目录') scan_path(path)

7.如何反转一个整数，例如-123-- -321？

classSolution(object):defreerse(self, x):if-10 x=""return x str_x = str(x)if str_x[0] != "-": str_x = str_x[::-1] x = int(str_x)else: str_x = str_x[1:][::-1] x = int(str_x) x = -xreturn x if-2147483648 x=""if __name__ == '__main__': s = Solution() reerse_int = s.reerse(-120) print(reerse_int)

Python高级

Python高级包含很多重要的模块，例如函数、类和实例、系统编程、正则表达式、网络编程等等。根据这些高级属性，Python可用于数据科学、网页开发、机器学习等等。

设计模式

8.对设计模式的理解，简述你的设计模式？

设计模式是为我们经常会碰到的一些编程问题构建的可重用解决方案，它是总结性和经优化的。一个设计模式并不像一个类或一个库那样能够直接作用于我们的代码，反之，设计模式更为高级，它是一种在特定情形下实现的方法模板。常见的是工厂模式和单例模式。

单例模式应用的场景一般发现在以下条件下： 资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等，如日志文件，应用配置。控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。

9.生成器和迭代器的区别？

迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有 next 方法和 iter 方法返回自己本身，它就是可迭代的。对于 string、list、dict、tuple 等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的，for 语句实际上会对容器对象调用 iter() 函数。iter() 会返回一个定义了 next() 方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常。

生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句。生成器能做到迭代器能做的所有事，而且因为自动创建iter()和next()方法，生成器显得特别简洁，而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法，当发生器终结时，还会自动抛出StopIteration异常。

10.对装饰器的理解，你能写出一个计时器装饰器，它能记录函数的执行时间吗？

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

import timedeftimeit(func):defwrapper(): start = time.clock() func() end = time.clock() print('used:',end-start)return wrapper @timeitdeffoo(): print('in foo()'foo())

系统编程

11.介绍一下你的进程。

程序运行在操作系统上的一个实例，就称之为进程。进程需要相应的系统资源：内存、时间片、pid。创建进程： 首先要导入multiprocessing中的Process；创建一个Process对象；创建Process对象时，可以传递参数。

p = Process(target=XXX, args=(tuple,), kwargs={key: alue})target = XXX # 指定的任务函数，不用加()args = (tuple,)kwargs = {key: alue} # 给任务函数传递的参数使用start()启动进程 结束进程 给子进程指定函数传递参数Demo

import osfrom mulitprocessing import Processimport timedefpro_func(name, age, **kwargs):for i in range(5): print("子进程正在运行中，name=%s,age=%d,pid=%d" % (name, age, os.getpid())) print(kwargs) time.sleep(0.2)if __name__ == "__main__":# 创建Process对象 p = Process(target=pro_func, args=('小明', 18), kwargs={'m': 20})# 启动进程 p.start() time.sleep(1)# 1秒钟之后，立刻结束子进程 p.terminate() p.join()12.谈谈你对多进程、多线程、以及协程的理解，项目是否用？

进程：一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所有进程间数据不共享，开销大。线程: cpu调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在，一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存可以极大地提高了程序的运行效率。协程: 是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制，协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操中栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

关于系统编程还有很多问题，例如：

本文为编辑，请联系本获得授权。

astr币价为什么暴跌

原因如下：

因为ASTR是运载火箭公司，火箭发射失败，升空不到三分钟漂移解体，导致币价暴跌。

阿斯特拉太空公司Astra SpaceInc.(NAS DAQ:ASTR)由克里斯-坎普和亚当伦敦(AdamLondon)于2016年10月创立，是一家位于加利福尼亚州阿拉米达的运载火箭公司，其使命是发射新一代太空服务来改善地球上的生命。

astr币会成为百倍吗

AST币会应该不会成为百倍币。AST是Airswap平台的代币，Airswap是一个点对点交易ERC20代币的去中心化交易平台，Airswap针对的就是点对点去中心化交易，或者我们可以叫它为点对点代币交换协议。由于是点对点进行，就相当于通过AIRSWAP，他会帮你自动找到卖家，并建立连接双方可以沟通谈价并在最后达成共识后，完成交易。

项目团队CEO之前在纬图高端手机行业，卡耐基梅陇大学毕业。另一个合伙人之前在谷歌的一个公司做过，也是卡耐基大学毕业，团队总体给人感觉挺好，重要该提到的是，业界赫赫有名的纽约峰堡投资公司大佬Michael Novogratz、 有为项目站台，这位大佬是，全球对冲基金界非常知名的一个人物，据说也是很早就在做数字货币投资而且从不轻易给项目站台，毕竟人家赫赫有名也不差钱，如果给一个垃圾项目站台最后自己声誉受到影响也是得不偿失。所以我认为这也侧面说明该项目团队的整体能力还是比较靠谱的。

总而言之，AST是个不错去中心化交易平台，采用P2P协商模式，缺点就是一个个的沟通协商，速度有点慢，AST代币可在币安，火币，okEX等一线交易平台交易，目前币价表现不是很理想，爱好者可适量吸纳，

这代币虽然上线了国内几大交易所，但是这个币的背后交易所缺发展的不怎么样。非小号没有收录但是都看的到是头部交易所的虹吸效应，所有二三线的交易平台都活的不是很好，狂气群而现在市场总体冷清，交易所的分化就更严重了。

另外去中心化交易所的兴起，很大程度上也分流了其他交易所的流量。查看资料看到该币种目前的24小时交易额仍然有400多万。但是其首发价格1.67元，截至今天的价格0.12元，暴跌92.37%。也可以说是惨不忍赌。

总体持币地址9233个，前10持币86.57%，成立了2年之久的项目代币还是非常集中，也就是说大部分还是自交易所手里。

代码有开源，各大平台的用户数也还可以，但是代币价格低迷，行业竞争加剧，对于这类不知名交易所的竞争也在加大，总体对于其前景不是很乐观。

作为去中心化交易所，并且专注交易ERC20代币，团队都还是可圈可点，但是发展的不尽人意。虽然其优势支持跨链交易，生态也逐步完善，但是对于数字货币交易所行业来说，它的体量还是太小，交易面较窄，因此发展还有很长的一段路可走。

轨道快车计划有哪些进展？

2002年3月，美国国防高级研究计划局(DARPA)确定波音公司作为“轨道快车”计划的主要承包商，负责完成第二阶段轨道快车“先进技术的研制任务。项目团队由“幻影”工作小组领导，成员包括鲍尔宇航公司、TRW空间与技术公司、麦克唐纳机器人技术公司查尔斯实验室以及星系统科研公司。

其中，星系统科研公司负责停靠捕获系统，麦克唐纳机器人公司负责ASTRO的机械臂及相关的计算机软硬件，诺·格公司负责燃料传输和推进系统(包括连接两星的流体软管)，轨道科学公司负责’先进视频导航传感器，麻省理工学院实验室负责任务管理软件的开发。

美国国防部导弹防御局为先进空间机器人技术的研发花费了20多亿美元，以支持未来有人及无人卫星维修，轨道快车就是项目之一。其他项目中，安装在航天飞机上的机器人系统已经部署，捕获和维修了许多在轨飞行的卫星，包括对哈勃空间望远镜的4次成功维修在国际空间站上装有移动维修系统，维修对象不仅是国际空间站自身，而且包括访问国际空间站的空间飞行器。

“轨道快车”验证计划的内容很广泛，包括国防，民用和商用等领域的技术验证任务，2007年3月8月开始的“轨道快车”任务中，第一次在空间进行无人更换组件，成功进行了如下试验：燃料传送和组件更换试验。在发射一周后，成功地从ASTR0NEXTSat传输肼燃料，其中，利用压力传输系统传送了14.50千克，利用传送泵系统传送了872千克。接着，ASTRO利用机械手向NEXTSat传送一个重24千克的电池并将其成功安装到NEXTSat能源系统中、这些验证任务是在卫星最低等级的自主功能下进行的，需要一些来自地面的命令。在以后的试验中将减少对地面确认的需求，使。轨道快车。更自主地进行飞行验证。

自主停靠和捕获验证试验。5月11日，“轨道快车”系统成功完成了自主飞行停靠和捕获任务。ASTRO卫星利用携带的照相机、视频导航系统和停靠机械装置，靠近并捕获NEXTSat随后与之分离、后退到10米及30米的距离，并保持靠近飞行，然后再次利用其机械手完成对NEXTSat的捕获。这项验证任务完全由卫星自主完成，没有交换相对导航信息、没有任何干预。也没有由地面控制，标志着首次自主在轨停靠与捕获操作获得成功。

全自主运转和捕获验证试验。6月16日，在5个小时的试验中，“轨道快车”系统完成了NEXTSat卫星自主运转和捕获试验。ASTRO维修卫星与NEXTSat客户卫星成功进行了分离、旋转和对接操作。这次试验最初用被动传感器进行导航信息的非主动交换，或者由地面控制器参与。ASTRO卫星定位在NextSat卫星上方60米，沿着一条虚拟的“Rbar”线——一条地心经NextSat卫星的延长线去捕获后者。

ASTRO和NEXTSaI在对接模式上开始验证。在预定时间ASTRO自主地与NextSat分离到120米的距离，随后保持这个距离围绕后者旋转17分钟，在飞行过程中利用传感器系统持续跟踪后者并微调与它的距离。然后，ASTRO机动到NEXTSat上方，沿“Rbar”线方向接近后者到几厘米的距离，捕获机械装置抓住NEXTSat，轻柔地使两星对接到一起。

轨道快车

astr币有前景吗

有

抛开以比特币为代表的数字货币的用途和价值,单从广义上的数字货币来看,我认为数字货币有着非常好的前景,这当中也包括人民币数字货币。

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