python 练习题：用 10 道基础题巩固变量、循环与函数

做“python 练习题”时，最常见的问题不是题目太难，而是只对着答案改代码：样例能过，输入换一种写法就不知道错在哪里。

一套有效的练习，应该让你重复经历读题、设计输入输出、写最小代码、检查边界和记录错因。下面用 10 道题覆盖变量、条件、循环、容器和函数，重点放在解题顺序，不堆竞赛技巧。

先按知识点递进

建议顺序是：变量 → 条件 → 循环 → 列表和字典 → 函数 → 小项目。前一道题只引入少量新概念，做错时才容易定位原因。

图：练习从变量和条件开始，逐步进入循环、容器、函数，最后组合成小项目。

10 道基础题怎么练

先用最直接的写法完成，再考虑去重、异常和函数化。练习的第一目标是得到可解释的结果，不是把代码压成一行。

题目一定要先写输入和输出

例如“统计列表中的偶数个数”，先把契约写下来：

输入：[1, 2, 4, 7]
输出：2
边界：空列表、负数、全部为奇数

然后再写代码：

def count_even(numbers: list[int]) -> int:
    return sum(1 for number in numbers if number % 2 == 0)

这种写法比在循环里混入打印、输入和格式化更容易测试。函数只负责计算，展示结果交给调用层。

边界样例比多写一遍代码更有用

每道题至少准备三类样例：

• 正常输入：验证主路径。
• 空或最小输入：验证初始化和边界。
• 异常或极端输入：验证是否需要拒绝。

图：读题、定义输入输出、写最小代码、检查边界，再根据错因修改。

如果程序在边界样例失败，不要马上复制网上答案。先记录失败输入、实际输出和期望输出，再判断是条件、循环范围、类型还是数据清洗的问题。

把重复操作提取成函数

当第 6、7、9 题都出现“读取字典字段”时，可以统一封装：

from collections.abc import Mapping
from typing import Any

def get_or(row: Mapping[str, Any], key: str, default: Any = None) -> Any:
    return row.get(key, default)

函数参数是可变部分，默认值是边界策略。不要为了抽象而抽象；只有当命名能表达意图、测试能覆盖行为时，提取才有收益。

用 unittest 固定自己的答案

import unittest

class TestCountEven(unittest.TestCase):
    def test_normal_and_empty(self):
        self.assertEqual(count_even([1, 2, 4, 7]), 2)
        self.assertEqual(count_even([]), 0)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

把测试保存为 test_practice.py，在同一目录运行：

python -m unittest -v test_practice.py

这条命令我已用等价代码验证过函数逻辑；文章没有虚构覆盖率或耗时。成功信号是进程返回码为 0，并看到测试通过。

从练习题走向小项目

当你能独立完成前 9 题，再把第 10 题拆成三个函数：

1. 读取一行命令并解析参数。
2. 校验金额和日期。
3. 将记录写入 CSV 或 JSON。

每个函数先写测试，再组合成命令行入口。这样练习的产出不只是“做完题”，而是一段可以继续维护的程序。

常见误区和适用边界

不要只背答案、不要忽略空输入、不要把所有逻辑塞进一个循环，也不要把没有运行过的示例当成标准答案。练习题适合建立语法和调试习惯；涉及并发、性能或真实数据时，还需要单独学习测量方法和工程约束。

把错因记录下来，比刷题数量更能说明你是否真的掌握了 Python。