第1题：阅读下面的代码，默读出A0，A1至An的最终值。
A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = [i for i in A1 if i in A0]
A3 = [A0[s] for s in A0]
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]默读代码类的题目，相对来说是比较简单的。重点去研究列表解析，之后你就可以轻松的回答这些问题喽~
A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4}
A1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
A2 = []
A3 = [1, 3, 2, 5, 4]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]第2题：如何提高python的运行效率？
- 数据结构一定要选对
能用字典就不用列表：字典在索引查找和排序方面远远高于列表。 - 多用python中封装好的模块库
关键代码使用外部功能包（Cython，pylnlne，pypy，pyrex） - 使用生成器
- 针对循环的优化
尽量避免在循环中访问变量的属性 - 使用较新的Python版本
第3题： Python字典有什么特点，从字典中取值，时间复杂度是多少？
dict（中文叫字典）是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号{}中
字典的特性
- 查找速度快
无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。 - 字典值可以没有限制地取任何python对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行。
不允许同一个键出现两次。
键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，所以用列表就不行。 - dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样。
从字典中取值，时间复杂度是多少
O(1)，字典是hash table实现
第4题： 多线程、多进程？
线程
线程是操作系统能够进行运算调度的==最小单位==。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。
一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所需要的一串指令。进程
一个程序的==执行实例==就是一个进程。每一个进程提供执行程序所需的所有资源。（进程本质上是资源的集合）
一个进程有一个虚拟的地址空间、可执行的代码、操作系统的接口、安全的上下文（记录启动该进程的用户和权限等等）、唯一的进程ID、环境变量、优先级类、最小和最大的工作空间（内存空间），还要有==至少一个线程==。
每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程然后主线程会再创建其他的子线程。
进程与线程区别
转载自互联网，总结的挺好的，有益！
深入的理解看这篇博客就可以了：https://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html
- 同一个进程中的线程共享同一内存空间，但是进程之间是独立的。
- 同一个进程中的所有线程的数据是共享的（进程通讯），进程之间的数据是独立的。
- 对主线程的修改可能会影响其他线程的行为，但是父进程的修改（除了删除以外）不会影响其他子进程。
- 线程是一个上下文的执行指令，而进程则是与运算相关的一簇资源。
- 同一个进程的线程之间可以直接通信，但是进程之间的交流需要借助中间代理来实现。
- 创建新的线程很容易，但是创建新的进程需要对父进程做一次复制。
- 一个线程可以操作同一进程的其他线程，但是进程只能操作其子进程。
- 线程启动速度快，进程启动速度慢（但是两者运行速度没有可比性）。
第5题： 请尽可能列举python列表的成员方法，并给出以下列表操作的答案：
- a=[1, 2, 3, 4, 5], a[::2]=?, a[-2:] = ?
a[::2] = [1, 3, 5], a[-2:] = [4, 5]- 一行代码实现对列表a中的偶数位置的元素进行加3后求和？
from functools import reduce
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reduce(lambda x, y: x+y, [(x+3*((a.index(x)+1)%2)) for x in a])) # a中元素均不相同
# 或
print(reduce(lambda x, y: x+y, [a[x]+(x+1)%2*3 for x in range(0, 5)])) # 只适用于a中元素有5个情况- 将列表a的元素顺序打乱，再对a进行排序得到列表b，然后把a和b按元素顺序构造一个字典d。
from random import shuffle
a = [1, 2, 3, 4, 5]
# 打乱列表a的元素顺序
shuffle(a)
# 对a进行排序得到列表b
b = sorted(a, reverse=True)
# zip 并行迭代，将两个序列“压缩”到一起，然后返回一个元组列表，最后，转化为字典类型。
d = dict(zip(a, b))
print(d)
