你见过的最全面的 Python 重点

作者：二十一

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collections

  https://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Mysql

  http://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

栈

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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本篇文章来源于: 菜鸟学Python