定义一个函数 is_prime(n)，判断一个正整数 n 是否为素数（质数）。要求：

• 素数定义：大于 1，且只能被 1 和自身整除
• 返回布尔值 True 或 False
• 使用该函数输出 100 以内的所有素数

提示：只需检查到 sqrt(n) 即可优化效率，但初学阶段用 range(2, n) 也可以。

定义一个函数 student_info(name, age, **kwargs)：

• name 和 age 是必须的位置参数
• **kwargs 接收额外的可选信息（如班级、爱好、成绩等）
• 函数打印出学生的完整信息卡片
• 分别用不同的 kwargs 参数调用 3 次，展示灵活性

提示：用 for key, value in kwargs.items() 遍历输出额外信息。

编写程序验证 LEGB 规则：

• 在模块顶层定义一个变量 count = 0
• 定义一个函数 outer，内部定义变量 count = 10，再嵌套一个函数 inner
• inner 中分别使用 print(count)（看访问的是哪一层）
• 尝试在 inner 中用 global 和 nonlocal 修改不同层的 count，对比结果

提示：nonlocal 修改外层函数的变量，global 修改模块顶层的变量。

斐波那契数列定义：F(1)=1, F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>2）。要求：

• 用递归函数实现 fib(n)，返回第 n 项的值
• 输出前 20 项斐波那契数列
• 思考：为什么 n=40 时递归会很慢？如何优化？

提示：递归计算 fib(40) 会产生大量重复计算。可尝试用循环改写比较速度。

给定学生成绩列表：scores = [45, 78, 92, 60, 55, 88, 73, 40, 95, 67]，完成：

• 使用 map() 将所有成绩转换为"等级"（≥90: A, ≥80: B, ≥70: C, ≥60: D, <60: F）
• 使用 filter() 筛选出不及格的成绩（<60）
• 使用 filter() 筛选出优秀成绩（≥90）
• 全部使用 lambda 函数，一行代码完成

提示：lambda 中可使用三元运算符嵌套 lambda x: 'A' if x>=90 else 'B' if x>=80 else ...。

有以下学生信息列表：
students = [
  {"name": "张三", "age": 16, "score": 85},
  {"name": "李四", "age": 17, "score": 92},
  {"name": "王五", "age": 16, "score": 78},
  {"name": "赵六", "age": 17, "score": 88}
]

• 按成绩从高到低排序
• 按年龄从小到大排序，年龄相同按成绩从高到低
• 全部使用 lambda 作为 key 参数

提示：多条件排序可用元组作为 key：key=lambda x: (x['age'], -x['score'])。

使用 reduce() 完成以下任务：

• 求列表 [3, 7, 2, 9, 5, 1, 8] 中的最大值（不能用 max()）
• 将列表 ["P", "y", "t", "h", "o", "n"] 拼接成字符串 "Python"
• 求 1~10 的阶乘和（即 1!+2!+...+10!），先用 map+reduce 求每个数的阶乘，再 reduce 求和

提示：求最大值 reduce(lambda a,b: a if a>b else b, lst)。