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这大概是你见过最全面的 Python 重点了

三叶资源网 2022-11-06 19:18:50 其它综合 230 ℃ 0 评论

来源:二十一 链接:

https://segmentfault.com/a/1190000018737045

由于总结了太多的东西,所以篇幅有点长,这也是我"缝缝补补"总结了好久的东西。

Py2 VS Py3

  • print成为了函数,python2是关键字
  • 不再有unicode对象,默认str就是unicode
  • python3除号返回浮点数
  • 没有了long类型
  • xrange不存在,range替代了xrange
  • 可以使用中文定义函数名变量名
  • 高级解包 和*解包
  • 限定关键字参数 *后的变量必须加入名字=值
  • raise from
  • iteritems移除变成items()
  • yield from 链接子生成器
  • asyncio,async/await原生协程支持异步编程
  • 新增enum,mock,ipaddress,concurrent.futures,asyncio urllib,selector
    • 不同枚举类间不能进行比较
    • 同一枚举类间只能进行相等的比较
    • 枚举类的使用(编号默认从1开始)
    • 为了避免枚举类中相同枚举值的出现,可以使用@unique装饰枚举类

py2/3转换工具

  • six模块:兼容pyton2和pyton3的模块
  • 2to3工具:改变代码语法版本
  • __future__:使用下一版本的功能

常用的库

  • 必须知道的collectionshttps://segmentfault.com/a/1190000017385799
  • python排序操作及heapq模块https://segmentfault.com/a/1190000017383322
  • itertools模块超实用方法https://segmentfault.com/a/1190000017416590

不常用但很重要的库

  • dis(代码字节码分析)
  • inspect(生成器状态)
  • cProfile(性能分析)
  • bisect(维护有序列表)
  • fnmatch
    • fnmatch(string,"*.txt") #win下不区分大小写
    • fnmatch根据系统决定
    • fnmatchcase完全区分大小写
  • timeit(代码执行时间)
  • contextlib
    • @contextlib.contextmanager使生成器函数变成一个上下文管理器
  • types(包含了标准解释器定义的所有类型的类型对象,可以将生成器函数修饰为异步模式)
  • html(实现对html的转义)
  • mock(解决测试依赖)
  • concurrent(创建进程池河线程池)
  • selector(封装select,用户多路复用io编程)
  • asyncio

Python进阶

  • 进程间通信:
    • Manager(内置了好多数据结构,可以实现多进程间内存共享)
    • Pipe(适用于两个进程)
    • Queue(不能用于进程池,进程池间通信需要使用Manager().Queue())
    • 进程池
  • sys模块几个常用方法
    • argv 命令行参数list,第一个是程序本身的路径
    • path 返回模块的搜索路径
    • modules.keys() 返回已经导入的所有模块的列表
    • exit(0) 退出程序
  • a in s or b in s or c in s简写
    • 采用any方式:all() 对于任何可迭代对象为空都会返回True
  • set集合运用
    • {1,2}.issubset({1,2,3})#判断是否是其子集
    • {1,2,3}.issuperset({1,2})
    • {}.isdisjoint({})#判断两个set交集是否为空,是空集则为True
  • 代码中中文匹配
    • [u4E00-u9FA5]匹配中文文字区间[一到龥]
  • 查看系统默认编码格式
  • getattr VS getattribute
  • 类变量是不会存入实例__dict__中的,只会存在于类的__dict__中
  • globals/locals(可以变相操作代码)
    • globals中保存了当前模块中所有的变量属性与值
    • locals中保存了当前环境中的所有变量属性与值
  • python变量名的解析机制(LEGB)
    • 本地作用域(Local)
    • 当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)
    • 全局/模块作用域(Global)
    • 内置作用域(Built-in)
  • 实现从1-100每三个为一组分组
  • 什么是元类?
    • 即创建类的类,创建类的时候只需要将metaclass=元类,元类需要继承type而不是object,因为type就是元类
  • 什么是鸭子类型(即:多态)?
    • Python在使用传入参数的过程中不会默认判断参数类型,只要参数具备执行条件就可以执行
  • 深拷贝和浅拷贝
    • 深拷贝拷贝内容,浅拷贝拷贝地址(增加引用计数)
    • copy模块实现神拷贝
  • 单元测试
    • 一般测试类继承模块unittest下的TestCase
    • pytest模块快捷测试(方法以test_开头/测试文件以test_开头/测试类以Test开头,并且不能带有 init 方法)
    • coverage统计测试覆盖率
  • gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil,gil在遇到io的操作时候主动释放
  • 什么是monkey patch?
    • 猴子补丁,在运行的时候替换掉会阻塞的语法修改为非阻塞的方法
  • 什么是自省(Introspection)?
    • 运行时判断一个对象的类型的能力,id,type,isinstance
  • python是值传递还是引用传递?
    • 都不是,python是共享传参,默认参数在执行时只会执行一次
  • try-except-else-finally中else和finally的区别
    • else在不发生异常的时候执行,finally无论是否发生异常都会执行
    • except一次可以捕获多个异常,但一般为了对不同异常进行不同处理,我们分次捕获处理
  • GIL全局解释器锁
    • 同一时间只能有一个线程执行,CPython(IPython)的特点,其他解释器不存在
    • cpu密集型:多进程+进程池
    • io密集型:多线程/协程
  • 什么是Cython
    • 将python解释成C代码工具
  • 生成器和迭代器
    • 可迭代对象只需要实现__iter__方法
      • 实现__next__和__iter__方法的对象就是迭代器
    • 使用生成器表达式或者yield的生成器函数(生成器是一种特殊的迭代器)
  • 什么是协程
    • yield
    • async-awiat
      • 比线程更轻量的多任务方式
      • 实现方式
  • dict底层结构
    • 为了支持快速查找使用了哈希表作为底层结构
    • 哈希表平均查找时间复杂度为o(1)
    • CPython解释器使用二次探查解决哈希冲突问题
  • Hash扩容和Hash冲突解决方案
    • 链接法
    • 二次探查(开放寻址法):python使用
      • 循环复制到新空间实现扩容
      • 冲突解决:
  • 判断是否为生成器或者协程
  • 斐波那契解决的问题及变形
  • 获取电脑设置的环境变量
  • 垃圾回收机制
    • 引用计数
    • 标记清除
    • 分代回收
  • True和False在代码中完全等价于1和0,可以直接和数字进行计算,inf表示无穷大
  • C10M/C10K
    • C10M:8核心cpu,64G内存,在10gbps的网络上保持1000万并发连接
    • C10K:1GHz CPU,2G内存,1gbps网络环境下保持1万个客户端提供FTP服务
  • yield from与yield的区别:
    • yield from跟的是一个可迭代对象,而yield后面没有限制
    • GeneratorExit生成器停止时触发
  • 单下划线的几种使用
    • 在定义变量时,表示为私有变量
    • 在解包时,表示舍弃无用的数据
    • 在交互模式中表示上一次代码执行结果
    • 可以做数字的拼接(111_222_333)
  • 使用break就不会执行else
  • 10进制转2进制
  • list1 = ['A', 'B', 'C', 'D'] 如何才能得到以list中元素命名的新列表 A=[],B=[],C=[],D=[]呢
  • memoryview与bytearray$\color{#000}(不常用,只是看到了记载一下)$
  • Ellipsis类型
  • lazy惰性计算
  • 遍历文件,传入一个文件夹,将里面所有文件的路径打印出来(递归)
  • 文件存储时,文件名的处理
  • 日期格式化
  • tuple使用+=奇怪的问题
  • __missing__你应该知道
  • +与+=
  • 如何将一个可迭代对象的每个元素变成一个字典的所有键?
  • wireshark抓包软件

网络知识

  • 什么是HTTPS?
    • 安全的HTTP协议,https需要cs证书,数据加密,端口为443,安全,同一网站https seo排名会更高
  • 常见响应状态码
  • http请求方法的幂等性及安全性
  • WSGI
  • RPC
  • CDN
  • SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。
  • SSH(安全外壳协议) 为 Secure Shell 的缩写,由 IETF 的网络小组(Network Working Group)所制定;SSH 为建立在应用层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠,专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。利用 SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题。SSH最初是UNIX系统上的一个程序,后来又迅速扩展到其他操作平台。SSH在正确使用时可弥补网络中的漏洞。SSH客户端适用于多种平台。几乎所有UNIX平台—包括HP-UX、Linux、AIX、Solaris、Digital UNIX、Irix,以及其他平台,都可运行SSH。
  • TCP/IP
    • TCP:面向连接/可靠/基于字节流
    • UDP:无连接/不可靠/面向报文
    • 三次握手四次挥手
      • 三次握手(SYN/SYN+ACK/ACK)
      • 四次挥手(FIN/ACK/FIN/ACK)
    • 为什么连接的时候是三次握手,关闭的时候却是四次握手?
      • 因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后,可以直接发送SYN+ACK报文。其中ACK报文是用来应答的,SYN报文是用来同步的。但是关闭连接时,当Server端收到FIN报文时,很可能并不会立即关闭SOCKET,所以只能先回复一个ACK报文,告诉Client端,"你发的FIN报文我收到了"。只有等到我Server端所有的报文都发送完了,我才能发送FIN报文,因此不能一起发送。故需要四步握手。
    • 为什么TIME_WAIT状态需要经过2MSL(最大报文段生存时间)才能返回到CLOSE状态?
      • 虽然按道理,四个报文都发送完毕,我们可以直接进入CLOSE状态了,但是我们必须假象网络是不可靠的,有可以最后一个ACK丢失。所以TIME_WAIT状态就是用来重发可能丢失的ACK报文。
  • XSS/CSRF
    • HttpOnly禁止js脚本访问和操作Cookie,可以有效防止XSS

Mysql

  • 索引改进过程
    • 线性结构->二分查找->hash->二叉查找树->平衡二叉树->多路查找树->多路平衡查找树(B-Tree)
  • Mysql面试总结基础篇https://segmentfault.com/a/1190000018371218
  • Mysql面试总结进阶篇https://segmentfault.com/a/1190000018380324
  • 深入浅出Mysqlhttp://ningning.today/2017/02/13/database/深入浅出mysql/
  • 清空整个表时,InnoDB是一行一行的删除,而MyISAM则会从新删除建表
  • text/blob数据类型不能有默认值,查询时不存在大小写转换
  • 什么时候索引失效
    • 以%开头的like模糊查询
    • 出现隐士类型转换
    • 没有满足最左前缀原则
      • 对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引
    • 失效场景:
      • 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描
      • 尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,即使其中有条件带索引也不会使用,这也是为什么尽量少用 or 的原因
      • 如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不会使用索引
      • 应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
      • 不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引
      • 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
      • 不适合键值较少的列(重复数据较多的列)比如:set enum列就不适合(枚举类型(enum)可以添加null,并且默认的值会自动过滤空格集合(set)和枚举类似,但只可以添加64个值)
      • 如果MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
  • 什么是聚集索引
    • B+Tree叶子节点保存的是数据还是指针
    • MyISAM索引和数据分离,使用非聚集
    • InnoDB数据文件就是索引文件,主键索引就是聚集索引

Redis命令总结

  • 为什么这么快?
    • 基于内存,由C语言编写
    • 使用多路I/O复用模型,非阻塞IO
    • 使用单线程减少线程间切换
      • 因为Redis是基于内存的操作,CPU不是Redis的瓶颈,Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现,而且CPU不会成为瓶颈,那就顺理成章地采用单线程的方案了(毕竟采用多线程会有很多麻烦!)。
    • 数据结构简单
    • 自己构建了VM机制,减少调用系统函数的时间
  • 优势
    • 性能高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s
    • 丰富的数据类型
    • 原子 – Redis的所有操作都是原子性的,同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行
    • 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe(发布/订阅), 通知, key 过期等等特性
  • 什么是redis事务?
    • 将多个请求打包,一次性、按序执行多个命令的机制
    • 通过multi,exec,watch等命令实现事务功能
    • Python redis-py pipeline=conn.pipeline(transaction=True)
  • 持久化方式
    • RDB(快照)
      • save(同步,可以保证数据一致性)
      • bgsave(异步,shutdown时,无AOF则默认使用)
    • AOF(追加日志)
  • 怎么实现队列
    • push
    • rpop
  • 常用的数据类型(Bitmaps,Hyperloglogs,范围查询等不常用)
    • String(字符串):计数器
      • 整数或sds(Simple Dynamic String)
    • List(列表):用户的关注,粉丝列表
      • ziplist(连续内存块,每个entry节点头部保存前后节点长度信息实现双向链表功能)或double linked list
    • Hash(哈希):
    • Set(集合):用户的关注者
      • intset或hashtable
    • Zset(有序集合):实时信息排行榜
      • skiplist(跳跃表)
  • 与Memcached区别
    • Memcached只能存储字符串键
    • Memcached用户只能通过APPEND的方式将数据添加到已有的字符串的末尾,并将这个字符串当做列表来使用。但是在删除这些元素的时候,Memcached采用的是通过黑名单的方式来隐藏列表里的元素,从而避免了对元素的读取、更新、删除等操作
    • Redis和Memcached都是将数据存放在内存中,都是内存数据库。不过Memcached还可用于缓存其他东西,例如图片、视频等等
    • 虚拟内存–Redis当物理内存用完时,可以将一些很久没用到的Value 交换到磁盘
    • 存储数据安全–Memcached挂掉后,数据没了;Redis可以定期保存到磁盘(持久化)
    • 应用场景不一样:Redis出来作为NoSQL数据库使用外,还能用做消息队列、数据堆栈和数据缓存等;Memcached适合于缓存SQL语句、数据集、用户临时性数据、延迟查询数据和Session等
  • Redis实现分布式锁
    • 使用setnx实现加锁,可以同时通过expire添加超时时间
    • 锁的value值可以是一个随机的uuid或者特定的命名
    • 释放锁的时候,通过uuid判断是否是该锁,是则执行delete释放锁
  • 常见问题
    • 缓存雪崩
      • 短时间内缓存数据过期,大量请求访问数据库
    • 缓存穿透
      • 请求访问数据时,查询缓存中不存在,数据库中也不存在
    • 缓存预热
      • 初始化项目,将部分常用数据加入缓存
    • 缓存更新
      • 数据过期,进行更新缓存数据
    • 缓存降级
      • 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级
  • 一致性Hash算法
    • 使用集群的时候保证数据的一致性
  • 基于redis实现一个分布式锁,要求一个超时的参数
    • setnx
  • 虚拟内存
  • 内存抖动

Linux

  • Unix五种i/o模型
    • 阻塞io
    • 非阻塞io
    • 多路复用io(Python下使用selectot实现io多路复用)
      • select
        • 并发不高,连接数很活跃的情况下
      • poll
        • 比select提高的并不多
      • epoll
        • 适用于连接数量较多,但活动链接数少的情况
    • 信号驱动io
    • 异步io(Gevent/Asyncio实现异步)
  • 比man更好使用的命令手册
    • tldr:一个有命令示例的手册
  • kill -9和-15的区别
    • -15:程序立刻停止/当程序释放相应资源后再停止/程序可能仍然继续运行
    • -9:由于-15的不确定性,所以直接使用-9立即杀死进程
  • 分页机制(逻辑地址和物理地址分离的内存分配管理方案):
    • 操作系统为了高效管理内存,减少碎片
    • 程序的逻辑地址划分为固定大小的页
    • 物理地址划分为同样大小的帧
    • 通过页表对应逻辑地址和物理地址
  • 分段机制
    • 为了满足代码的一些逻辑需求
    • 数据共享/数据保护/动态链接
    • 每个段内部连续内存分配,段和段之间是离散分配的
  • 查看cpu内存使用情况?
    • top
    • free 查看可用内存,排查内存泄漏问题

设计模式

单例模式

工厂模式

构造模式

数据结构和算法内置数据结构和算法

python实现各种数据结构

快速排序

选择排序

插入排序

归并排序

堆排序heapq模块

队列

二分查找

面试加强题:

关于数据库优化及设计

https://segmentfault.com/a/1190000018426586

  • 如何使用两个栈实现一个队列
  • 反转链表
  • 合并两个有序链表
  • 删除链表节点
  • 反转二叉树
  • 设计短网址服务?62进制实现
  • 设计一个秒杀系统(feed流)?https://www.jianshu.com/p/ea0259d109f9
  • 为什么mysql数据库的主键使用自增的整数比较好?使用uuid可以吗?为什么?
    • 如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高的。为了存储和查询性能应该使用自增长id做主键。
    • 对于InnoDB的主索引,数据会按照主键进行排序,由于UUID的无序性,InnoDB会产生巨大的IO压力,此时不适合使用UUID做物理主键,可以把它作为逻辑主键,物理主键依然使用自增ID。为了全局的唯一性,应该用uuid做索引关联其他表或做外键
  • 如果是分布式系统下我们怎么生成数据库的自增id呢?
    • 使用redis
  • 基于redis实现一个分布式锁,要求一个超时的参数
    • setnx
    • setnx + expire
  • 如果redis单个节点宕机了,如何处理?还有其他业界的方案实现分布式锁码?
    • 使用hash一致算法

缓存算法

  • LRU(least-recently-used):替换最近最少使用的对象
  • LFU(Least frequently used):最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小

服务端性能优化方向

  • 使用数据结构和算法
  • 数据库
    • 索引优化
    • 慢查询消除
      • slow_query_log_file开启并且查询慢查询日志
      • 通过explain排查索引问题
      • 调整数据修改索引
    • 批量操作,从而减少io操作
    • 使用NoSQL:比如Redis
  • 网络io
    • 批量操作
    • pipeline
  • 缓存
    • Redis
  • 异步
    • Asyncio实现异步操作
    • 使用Celery减少io阻塞
  • 并发
    • 多线程
    • Gevent

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