这套 Python 编程练习题集旨在帮助我们全面提升 Python 编程技能，不仅是通过题目，更是为了让我们准备好应对 2026 年及以后的复杂开发挑战。在当今这个 AI 辅助编程（Vibe Coding）日益普及的时代，掌握扎实的语言基础与懂得如何利用 AI 协作同样重要。
- 下方的链接指向不同主题的页面，每个页面都包含具体的编程问题。此外，本页面还包含相关的测验链接。我们需要先登录才能编写代码。系统会根据预期输出对我们的代码进行测试，如果输出匹配且提交成功，我们就能在平台上获得积分。
- 如果我们的提交出现错误，系统会返回明确的消息，指出具体的错误类型（例如编译错误或输出不匹配）。这和我们现代开发中的 CI/CD 流水线反馈机制非常相似。
- 如果想通过已解决的示例进行学习，请参考 Python 程序示例 页面。
目录
基础问题：构建稳健的代码基石
在 2026 年，代码的可读性和对 AI 的友好度变得至关重要。让我们从基础开始，但要以生产级的标准来要求自己。
> 专家提示：在我们的实际工作中，优秀的注释不再仅仅是给人类看的，它们也是 AI 代理理解我们意图的重要上下文。让我们思考一下这个场景：当 Cursor 或 Copilot 试图补全代码时，清晰的逻辑注释能让 AI 的生成准确率提升 40% 以上。
想获取更多问题和编码练习，请访问 Python 基础编码练习问题。
条件语句与循环问题：掌握控制流的艺术
控制流是逻辑的核心。在处理复杂的业务逻辑时，我们如何写出“人如其意”的代码？
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函数问题：模块化与可维护性
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列表问题：数据结构的核心
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字符串问题：文本处理与 NLP 基础
在 LLM（大语言模型）时代，字符串处理从未如此重要。无论是清洗 RAG（检索增强生成）的知识库数据，还是解析 Agent 的 JSON 输出，字符串操作都是基本功。
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字典问题：键值对与数据映射
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深度实战：2026 年视角的 Python 开发理念
单纯地刷题固然重要，但在实际生产环境中，我们遇到的挑战往往比算法题更复杂。作为开发者，我们需要将这些基础技能融入到现代开发工作流中。在这一部分，我们将结合实际项目经验，探讨如何以更高级、更符合 2026 年标准的方式编写 Python 代码。
1. AI 辅助编程与“氛围编程”
现在我们正处于一个编程范式转变的时期。你可能已经听说过 Vibe Coding（氛围编程），即通过自然语言意图驱动代码生成。这并不意味着我们可以不再学习语法，相反，这要求我们必须具备更深厚的代码鉴赏能力，以便判断 AI 生成的代码是否真正高效、安全。
我们的实战经验：
在最近的一个项目中，我们使用了 Cursor 作为我们的主要 IDE。我们发现，当我们编写出清晰、意图明确的函数签名和注释时，AI 能够极其精准地补全复杂的逻辑。
# 传统的写法（AI 较难理解意图）
def proc(d):
r = []
for i in d:
if i > 0: r.append(i * 2)
return r
# 2026 风格的 AI 友好型写法
# 目的：过滤负数并将正数翻倍，用于处理传感器异常数据
def process_sensor_readings(readings: list[int]) -> list[int]:
"""
处理传感器数据列表：过滤掉所有负值（异常值），并将有效值翻倍。
Args:
readings: 原始传感器整数列表
Returns:
处理后的非负整数列表，数值已翻倍
"""
return [reading * 2 for reading in readings if reading > 0]
# 在此场景下，我们还可以利用 Python 的 typing 模块进一步强化
from typing import List
# 生产级代码通常需要考虑“None”或空输入的情况
def safe_process_data(data: List[int] | None) -> List[int]:
"""
安全处理数据，防止 None 输入导致的崩溃。
在 AI Agent 调用此函数时，明确的类型提示能显著降低错误率。
"""
if not data:
return []
return [x * 2 for x in data if x > 0]
关键技术点：
- 类型提示: 帮助 AI 静态分析工具和 LLM 更好地理解数据流。
- 文档字符串: 它是给人类看的说明书，也是给 AI 看的“上下文提示词”。
2. 代码质量与自动化测试
在我们的团队中，每一行提交到主分支的代码，都必须经过严格的测试。在 2026 年，测试覆盖率不仅是质量指标，更是 AI 进行代码重构和迁移的安全网。
让我们思考一下这个场景：你需要修改一个三年前写下的复杂列表处理逻辑。如果没有测试，你敢动它吗？
import unittest
class TestDataProcessing(unittest.TestCase):
def test_basic_processing(self):
# 正常情况测试
input_data = [1, -5, 3, 0, -2]
expected = [2, 6] # 1*2, 3*2 (0 和负数被过滤)
# 假设我们使用上面定义的 safe_process_data
self.assertEqual(safe_process_data(input_data), expected)
def test_empty_input(self):
# 边界情况：空列表
self.assertEqual(safe_process_data([]), [])
def test_null_input(self):
# 边界情况：None 输入
self.assertEqual(safe_process_data(None), [])
if __name__ == ‘__main__‘:
# 在本地运行此脚本以验证代码逻辑
unittest.main()
我们建议你在完成 GeeksforGeeks 的每一道练习题后，都尝试为它编写一个简单的测试用例。这种“测试先行”或“测试并行”的思维，是区分初级脚本和工程级应用的关键。
3. 性能优化与异常处理
在处理大规模数据集（例如为 AI 模型预处理数据）时，性能瓶颈和异常处理是我们必须面对的问题。
常见陷阱：
很多初学者喜欢使用 + 操作符在循环中拼接字符串。这在数据量小时没问题，但在处理百万级日志文件时，会造成严重的内存碎片和性能下降。
优化策略对比：
# ❌ 低效做法 (O(n^2) 复杂度)
def build_string_slow(items):
result = ""
for item in items:
result += item + "," # 每次都创建新对象
return result
# ✅ 高效做法 (O(n) 复杂度)
def build_string_fast(items):
# 使用 list comprehension 和 join，底层是 C 优化
return ",".join(str(item) for item in items)
健壮的异常处理：
在生产环境中，崩溃是不可接受的。我们需要捕获特定的异常，而不是使用裸露的 except:。
import logging
# 配置日志，这对于云原生环境下的可观测性至关重要
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def divide_numbers(numerator: float, denominator: float) -> float:
"""
安全的除法运算，包含详细的错误日志。
在微服务架构中，清晰的日志能帮我们快速定位故障。
"""
try:
return numerator / denominator
except ZeroDivisionError:
logger.error(f"数学错误: 尝试除以零。参数: {numerator}, {denominator}")
return 0.0 # 返回一个安全的默认值，或者抛出业务异常
except TypeError as e:
logger.error(f"类型错误: 参数必须是数字。详情: {e}")
raise # 重新抛出，让上层处理输入验证问题
4. 面向未来：模块化与配置管理
随着项目变大，将所有代码写在一个文件里是灾难性的。2026 年的开发趋势是高度模块化和配置分离。
我们可以将上面的功能封装成一个类，利用 Python 的 dataclasses 来减少样板代码，这在定义数据传输对象（DTO）时非常有用。
from dataclasses import dataclass
from typing import List
@dataclass
class SensorData:
id: int
readings: List[int]
threshold: int = 100
def process(self) -> List[int]:
"""
封装处理逻辑在类内部，提高内聚性。
"""
# 这里我们可以轻松地访问 self.threshold 来做更复杂的过滤
valid_readings = [r for r in self.readings if r > 0]
return [r * 2 for r in valid_readings]
# 使用示例
# 在生产环境中，config 可能来自 JSON 环境变量或远程配置中心
sensor = SensorData(id=101, readings=[10, -5, 20, 150])
print(sensor.process())
总结
通过结合 GeeksforGeeks 的扎实练习与 2026 年的现代开发理念——AI 辅助、类型安全、测试驱动和性能意识，我们不仅能写出正确的代码，更能写出优雅、可维护且面向未来的软件。让我们在解决每一道练习题时，都多思考一步：“如果在真实的生产环境中，这段代码还需要什么？”
让我们继续编码，保持好奇心，并善用我们的 AI 副驾驶！