学会想不拿offer都难,拿着那份Python宝典去面试

网络

一、 三回握手

  1. 顾客端通过向服务器端发送二个SYN来创设一个能动张开,作为一遍握手的一有的。客户端把这段连接的序号设定为随便数 A。
  2. 服务器端应当为三个法定的SYN回送三个SYN/ACK。ACK 的确认码应该为A 1,SYN/ACK 包本人又有三个Infiniti制序号 B。
  3. 终极,客户端再发送三个ACK。当服务端受到那么些ACK的时候,就水到渠成了三路握手,并跻身了一而再次创下设状态。此时包序号被设定为收到的确认号 A 1,而响应则为 B 1。

二、伍遍挥手

留意: 中断连接端可以是客商端,也足以是服务器端. 上边仅以客商端断开连接举个例子, 反之亦然.

  1. 顾客端发送二个数目分段, 此中的 FIN 标志设置为1. 客商端步向 FIN-WAIT 状态. 该情形下客商端只接收数据, 不再发送数据.
  2. 服务器收到到含有 FIN = 1 的多少分段, 发送带有 ACK = 1 的剩余数量分段, 确认收到客商端发来的 FIN 音讯.
  3. 服务器等到全部数据传输结束, 向客商端发送贰个含有 FIN = 1 的多寡分段, 并步向 CLOSE-WAIT 状态, 等待客商端发来含有 ACK = 1 的分明报文.
  4. 顾客端收到服务器发来含有 FIN = 1 的报文, 重返 ACK = 1 的报文确认, 为了防止万一服务器端未接到须要重发, 步入 TIME-WAIT 状态. 服务器收到到报文后关闭连接. 客商端等待 2MSL 后未接受回复, 则以为服务器成功关闭, 顾客端关闭连接.

三、ARP协议

地址分析合同(Address Resolution Protocol),其基本功效为通过目的设备的IP地址,查询指标的MAC地址,以管教通讯的顺遂实行。它是IPv4互连网层不可缺少的评论,然而在IPv6中已不复适用,并被街坊发掘合同(NDP)所替代。

四、urllib和urllib2的区别

本条面试官确实问过,当时答的urllib2能够Post而urllib不可能.

  1. urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的发出,而urllib2没有。那是干什么urllib常和urllib2一起使用的来头。
  2. urllib2能够承受几个Request类的实例来设置ULANDL央浼的headers,urllib仅还不错UPAJEROL。那象征,你不得以假装你的User Agent字符串等。

五、Post和Get

GET和POST有何分别?及为何网络的大多数答案都是错的 微博回答

get: RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 post: RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1

六、Cookie和Session

CookieSession积存地点客商端服务器端指标追踪会话,也能够保存客商偏爱设置大概封存顾客名密码等追踪会话安全性不安全无恙

session本事是要选拔到cookie的,之所以出现session手艺,主如若为着安全。

七、apache和nginx的区别

nginx 相对 apache 的优点:

  • 轻量级,一样起web 服务,比apache 占用越来越少的内部存款和储蓄器及能源
  • 抗并发,nginx 管理哀告是异步非阻塞的,支持更加的多的面世连接,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低能源低消耗高质量
  • 计划简洁
  • 可观模块化的布署,编写模块相对简便易行
  • 社区活泼

apache 相对nginx 的优点:

  • rewrite ,比nginx 的rewrite 强大
  • 模块超多,基本想到的都得以找到
  • 少bug ,nginx 的bug 相对非常多
  • 超稳定

八、 网址顾客密码保存

  1. 当众保存
  2. 明文hash后保存,如md5
  3. MD5 Salt格局,那些salt能够放肆
  4. 微博使用了Bcrypy(好像)加密

九、 HTTP和HTTPS

场合码定义1xx 报告吸收接纳到诉求,继续进度2xx 成功步骤成功接收,被驾驭,并被接受3xx 重定向为了成功须要,必得采用尤其措施4xx 客商端出错诉求包涵错的逐个或不能够成功5xx 服务器出错服务器不能成功显明有效的央浼

403: Forbidden 404: Not Found

HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,陆风X8SA

十、 XSRF和XSS

  • CSLacrosseF(Cross-site request forgery)跨站诉求伪造
  • XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击

CSRubiconF入眼在呼吁,XSS注重在本子

十一、幂等 Idempotence

HTTP方法的幂等性是指一次和高频伸手某三个财富应该有所同样的副成效。(注意是副功能)

不会转移能源的情事,不论调用一回依然N次都尚未副成效。请在乎,这里强调的是一次和N次具备一样的副功能,而不是每一回GET的结果一致。

那么些HTTP央浼只怕会每一回获得分裂的结果,但它自个儿并从未发出任何副成效,由此是满意幂等性的。

DELETE方法用于删除能源,有副作用,但它应该满意幂等性。

调用一回和N次对系统发生的副效率是一模一样的,即删掉id为4231的帖子;因而,调用者能够每每调用或刷新页面而不必思量引起错误。

POST所对应的U福睿斯I并非创设的财富自己,而是财富的接收者。

HTTP响应中应包蕴帖子的创造状态以至帖子的UENCOREI。一次一样的POST央求会在服务器端成立两份财富,它们有着差异的U锐界I;所以,POST方法不辜负有幂等性。

PUT所对应的U奥迪Q5I是要开创或更新的财富本人。举个例子:PUT

十二、RESTful架构(SOAP,RPC)

详细教程能够在网络检索一下

十三、 SOAP

SOAP(原为Simple Object Access Protocol的首字母缩写,即轻巧对象访谈合同)是换来数据的一种公约正式,使用在微型Computer网络Web服务(web service)中,调换带结构音讯。SOAP为了简化网页服务器(Web Server)从XML数据库中提取数据时,节省去格式化页面时间,以致分歧应用程序之间依照HTTP通讯协议,遵循XML格式实践资料调换,使其抽象于言语完毕、平台和硬件。

十四、RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程进度调用左券,它是一种通过网络从远程Computer程序上呼吁服务,而不必要精通底层互连网技巧的批评。RPC协调假诺某个传输公约的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间带领新闻数据。在OSI网络通讯模型中,RPC超出了传输层和应用层。RPC使得开辟满含网络分布式多程序在内的应用程序越发便于。

总计:服务提供的两大流派.守旧意义以艺术调用为导向通称RPC。为了公司SOA,若干店家合伙推出webservice,制订了wsdl接口定义,传输soap.当网络时期,臃肿SOA被简化为http xml/json.但是简化出现各样混乱。以能源为导向,任何操作无非是对资源的增加和删除改查,于是统一的REST出现了.

进步的依次: RPC -> SOAP -> RESTful

十五、CGI和WSGI

CGI是通用网关接口,是接连web服务器和应用程序的接口,顾客通过CGI来获得动态数据或文件等。 CGI程序是四个独立的主次,它能够用差非常少具有语言来写,富含perl,c,lua,python等等。

WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的一种接口,WSGI的里边贰个目标便是让客商能够用联合的言语(Python)编写前后端。

法定认证:PEP-3333

十六、中间人抨击

在GFW里成千成万的,呵呵.

中档人抨击(Man-in-the-middle attack,平常缩写为MITM)是指攻击者与广播发表的双面分别创制独立的关系,并沟通其所接收的多少,使通信的两岸感到她们正在通过四个私密的连年与对方直接对话,但其实整个会话都被攻击者完全调控。

十七、 c10k问题

所谓c10k难题,指的是服务器同期协助广大个客商端的主题材料,相当于concurrent 10 000 connection(那也是c10k以此名字的原故)。

十八、socket

详尽教程作者就不一一列举了,大家能够自行检索一下。

十九、浏览器缓存

详尽教程小编就不一一列举了,大家能够自行检索一下。

304 Not Modified

二十、 HTTP1.0和HTTP1.1

  1. 伏乞头Host字段,二个服务器八个网址
  2. 长链接
  3. 文件断点续传
  4. 身份ID明,状态管理,Cache缓存

HTTP伏乞8种方法介绍 HTTP/1.1构和中国共产党定义了8种HTTP哀告方法,HTTP央求方法也被称之为“必要动作”,不一样的主意规定了差异的操作钦点的财富形式。服务端也会基于分化的伸手方法做不相同的响应。

GET

GET诉求会突显伏乞钦点的能源。平时的话GET方法应该只用于数据的读取,而不应当用于会发生副效用的非幂等的操作中。

GET会办法央求钦定的页面消息,并重回响应宗旨,GET被以为是不安全的艺术,因为GET方法会被互连网蜘蛛等随便的拜谒。

HEAD

HEAD方法与GET方法一致,都以向服务器发出钦赐能源的诉求。可是,服务器在响应HEAD央求时不会回传能源的剧情部分,即:响应中央。那样,大家能够不传输全体内容的状态下,就足以得到服务器的响应头新闻。HEAD方法常被用于顾客端查看服务器的性质。

POST

POST央求会 向指定财富提交数据,央浼服务器进行管理,如:表单数据交由、文件上传等,央浼数据会被含有在诉求体中。POST方法是非幂等的措施,因为这些诉求大概会创制新的财富或/和改换现成能源。

PUT

PUT央求会身向钦赐财富职务上传其最新内容,PUT方法是幂等的主意。通过该方式客户端能够将点名能源的新星数据传送给服务器代替钦赐的财富的开始和结果。

DELETE

DELETE央浼用于央求服务器删除所央求U奥迪Q5I(统一能源标记符,Uniform Resource Identifier)所标记的财富。DELETE诉求后钦定财富会被删除,DELETE方法也是幂等的。

CONNECT

CONNECT方法是HTTP/1.1合计预先留下的,能够将一连改为管Doug局的代理服务器。经常用于SSL加密服务器的链接与非加密的HTTP代理服务器的通讯。

OPTIONS

OPTIONS央浼与HEAD类似,平日也是用于客商端查看服务器的属性。 这几个方法会央求服务器重回该财富所支撑的保有HTTP诉求方法,该措施会用’*’来代替能源名称,向服务器发送OPTIONS央求,能够测验服务器作用是不是符合规律。JavaScript的XMLHttpRequest对象开展COKoleosS跨域能源分享时,正是使用OPTIONS方法发送嗅探央浼,以咬定是不是有对点名能源的拜见权限。 允许

TRACE

TRACE诉求服务器回显其接到的伸手音讯,该方法首要用以HTTP央浼的测量检验或确诊。

HTTP/1.1后头扩张的法子

在HTTP/1.1行业内部制订之后,又时有时无扩大了有的方法。在那之中使用中相当多的是 PATCH 方法:

PATCH

PATCH方法出现的较晚,它在二零零六年的MuranoFC 5789业内中被定义。PATCH央求与PUT乞求类似,一样用于财富的换代。二者有以下两点分歧:

但PATCH平日用于能源的一部分更新,而PUT平时用来财富的完整立异。 当能源荒诞不经时,PATCH会创制一个新的能源,而PUT只会对已在财富开展翻新。

二十一、Ajax

AJAX,Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML), 是与在不另行加载整个页面包车型客车意况下,与服务器沟通数据并更新部分网页的才能。

输出: <b><i>hello</i></b>

- 用法:
    1. 传统用法是给外部的不可更改的库做扩展
    2. Django用装饰器管理缓存和试图的权限.
    3. Twisted用来修改异步函数的调用.
    4. etc.

# 鸭子类型
“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子,那么这只鸟就可以被称为鸭子。”

我们并不关心对象是什么类型,到底是不是鸭子,只关心行为。

比如在python中,有很多file-like的东西,比如StringIO,GzipFile,socket。它们有很多相同的方法,我们把它们当作文件使用。

又比如list.extend()方法中,我们并不关心它的参数是不是list,只要它是可迭代的,所以它的参数可以是list/tuple/dict/字符串/生成器等.

鸭子类型在动态语言中经常使用,非常灵活,使得python不想java那样专门去弄一大堆的设计模式。

# Python中重载
引自知乎:http://www.zhihu.com/question/20053359

函数重载主要是为了解决两个问题:

  - 可变参数类型
  - 可变参数个数

另外,一个基本的设计原则是,仅仅当两个函数除了参数类型和参数个数不同以外,其功能是完全相同的,此时才使用函数重载,如果两个函数的功能其实不同,那么不应当使用重载,而应当使用一个名字不同的函数。

好吧,那么对于情况 1 ,函数功能相同,但是参数类型不同,python 如何处理?答案是根本不需要处理,因为 python 可以接受任何类型的参数,如果函数的功能相同,那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码,没有必要做成两个不同函数。

那么对于情况 2 ,函数功能相同,但参数个数不同,python 如何处理?大家知道,答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。因为你假设函数功能相同,那么那些缺少的参数终归是需要用的。

好了,鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案,==python 自然就不需要函数重载了==

# 新式类与旧式类
这个面试官问了,我说了老半天,不知道他问的真正意图是什么.

stackoverflow(http://stackoverflow.com/questions/54867/what-is-the-difference-between-old-style-and-new-style-classes-in-python)

这篇文章很好的介绍了新式类的特性: http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/17/2689146.html

简单的说,新式类是在创建的时候继承内置object对象(或者是从内置类型,如list,dict等),而经典类是直
接声明的。使用dir()方法也可以看出新式类中定义很多新的属性和方法,而经典类好像就2个:

新式类很早在2.2就出现了,所以旧式类完全是兼容的问题,Python3里的类全部都是新式类.这里有一个MRO问题可以了解下(新式类是广度优先,旧式类是深度优先),<Python核心编程>里讲的也很多.

前几日主要介绍的是自己个人收罗的python面试的局地大规模的须求和应调控的知识,上边只是中间某些,越来越多的请看大家

以c语言为例:

一、预处理

预编写翻译进程首要处理那个源文件中的以“#”起头的预编写翻译指令,重要管理准绳有:

  1. 将具有的“#define”删除,并开展所用的宏定义
  2. 管理全数条件预编写翻译指令,例如“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”
  3. 处理“#include”预编写翻译指令,将被含有的文件插入到该编译指令的职位,注:此进度是递归举办的
  4. 除去全体注释
  5. 加多行号和文件名标志,以便于编写翻译时编写翻译器发生调节和测验用的行号消息乃至用于编写翻译时发出编译错误或警告时可兆示行号
  6. 封存全数的#pragma编写翻译器指令。

二、编译

编写翻译进程就是把预管理完的文件实行一层层的词法解析、语法分析、语义剖析及优化后变卦对应的汇编代码文件。这一个进度是任何程序创设的主导部分。

三、汇编

汇编器是将汇编代码转化成机器能够进行的指令,每一条汇编语句差不离都是一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的文本成为目的文件(Object File)

四、链接

链接的重大内容正是把各种模块之间相互引用的有个别管理好,使各种模块能够精确的拼凑。 链接的关键进程包块 地址和空间的分配(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等步骤。

五、静态链接和动态链接

静态链接方法:静态链接的时候,载入代码就能够把程序会用到的动态代码或动态代码的地方确定下来 静态库的链接能够动用静态链接,动态链接库也得以动用这种方法链接导入库

动态链接方法:使用这种艺术的主次并不在一方始就形成动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总结(被调用的那部分)动态代码的逻辑地址,然后等到某些时候,程序又要求调用其他某块动态代码时,载入程序又去计算这一部分代码的逻辑地址,所以,这种方法使程序开首化时间异常的短,但运营时期的习性不如静态链接的次第

六、设想内部存款和储蓄器手艺

设想存款和储蓄器是指装有央浼调入作用和调换来效,能从逻辑上对内部存款和储蓄器体积加以扩张的一种存款和储蓄系统.

七、分页和分支

分页: 客户程序的地址空间被分割成几何原则性大小的区域,称为“页”,相应地,内部存款和储蓄器空间分成若干个物理块,页和块的大大小小也等于。可将顾客程序的任一页放在内部存款和储蓄器的任一块中,完成了离散分配。

分层: 将顾客程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段能够定义一组相对完好的逻辑新闻。存款和储蓄分配时,以段为单位,段与段在内部存款和储蓄器中可以不相邻接,也兑现了离散分配。

分页与分支的主要分裂

  1. 页是音讯的概略单位,分页是为了促成非接二连三分配,以便化解内部存款和储蓄器碎片难点,恐怕说分页是由于系统管理的急需.段是消息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的音讯,分段的指标是为了越来越好地促成分享,知足顾客的须求.
  2. 页的大小固定,由系统分明,将逻辑地址划分为页号和页省里址是由机械硬件实现的.而段的长度却不稳定,决议于客户所编纂的前后相继,平常由编译程序在对源程序开展编写翻译时依照音信的品质来划分.
  3. 分页的课业地址空间是一维的.分段的地址空间是二维的.

八、页面置换算法

  1. 最棒置换算法OPT:不或许完毕
  2. 先进先出FIFO
  3. 不久前最久未利用算法LRU:近些日子一段时间里最久未有使用过的页面予以置换.
  4. clock算法

九、边沿触发和水准触发

边缘触发是指每当状态变化时发出三个 io 事件,条件触发是只要满意条件就发生叁个 io 事件

python中单下划线和双下划线

这篇小说研究Python中下划线_的行使。跟Python山东中国广播集团大用法类似,下划线_的两样用法绝半数以上(不全部是)都是一种规矩约定。

[PSC开源组GitHub]() 地址 ,里面有详细的python面试应理解的持有地点的文化(最终是python后台和python服务器相关的)乃至民用书籍推荐,能够留邮箱发送

Python语言特征

1 Python的函数参数字传送递

2 Python中的元类(metaclass)

3 @staticmethod和@classmethod

4 类变量和实例变量

5 Python自省

6 字典推导式

7 Python中单下划线和双下划线

8 字符串格式化:%和.format

9 迭代器和生成器

10*argsand**kwargs

11 面向切面编制程序AOP和装饰器

12 鸭子类型

13 Python中重载

14 新式类和旧式类

15__new__和__init__的区别

16 单例方式

1 使用__new__方法

2 分享属性

3 装饰器版本

4 import方法

17 Python中的成效域

18 GIL线程全局锁

19 协程

20 闭包

21 lambda函数

22 Python函数式编程

23 Python里的正片

24 Python垃圾回收机制

1 援用计数

2 标志-清除机制

3 分代能力

25 Python的List

26 Python的is

27 read,readline和readlines

28 Python2和3的区别

29 super.init()

30 range-and-xrange

操作系统

1 select,poll和epoll

2 调整算法

3 死锁

4 程序编写翻译与链接

1 预处理

2 编译

3 汇编

4 链接

5 静态链接和动态链接

6 设想内部存款和储蓄器本事

7 分页和分层

分页与分支的主要性不同

8 页面置换算法

9 一侧触发和品位触发

数据库

1 事务

2 数据库索引

3 Redis原理

4 乐观锁和悲观锁

5 MVCC

6 MyISAM和InnoDB

网络

1 贰遍握手

2 四遍挥手

3 ARP协议

4 urllib和urllib2的区别

5 Post和Get

6 Cookie和Session

7 apache和nginx的区别

8 网址客商密码保存

9 HTTP和HTTPS

10 XSRF和XSS

11 幂等 Idempotence

12 RESTful架构(SOAP,RPC)

13 SOAP

14 RPC

15 CGI和WSGI

16 中间人攻击

17 c10k问题

18 socket

19 浏览器缓存

20 HTTP1.0和HTTP1.1

21 Ajax

*NIX

unix进程间通讯形式(IPC)

数据结构

1 红黑树

编程题

1 台阶难点/斐波纳挈

2 变态台阶难点

3 矩形覆盖

4 杨氏矩阵查找

5 去除列表中的重复成分

6 链表成对交流

7 成立字典的法门

1 直接开立

2 工厂方法

3 fromkeys()方法

8 合併七个静止列表

9 交叉链表求交点

10 二分查找

11 快排

12 找零难题

13 广度遍历和深度遍历二叉树

14 二叉树节点

15 档次遍历

16 深度遍历

17 前中后序遍历

18 求最大树深

19 求两棵树是或不是同样

20 前序中序求后序

21 单链表逆置

Python语言特征

1 Python的函数参数字传送递

看多个例子:

a=1deffun(a):    a=2fun(a)printa#1

a=[]deffun(a):    a.append(1)fun(a)printa#[1]

怀有的变量都能够知晓是内部存款和储蓄器中二个目的的“引用”,只怕,也得以看似c中void*的感觉。

经过id来看援用a的内部存款和储蓄器地址能够比较驾驭:

a=1deffun(a):print"func_in",id(a)#func_in 41322472a=2print"re-point",id(a),id(2)#re-point 41322448 41322448print"func_out",id(a),id(1)#func_out 41322472 41322472fun(a)printa#1

注:具体的值在不相同Computer上运维时恐怕两样。

能够看来,在施行完a = 2之后,a引用中保存的值,即内部存款和储蓄器地址产生变化,由原本1对象的中国人民解放军第四野战军的地方形成了2以此实体对象的内部存款和储蓄器地址。

而首个例证a援引保存的内存值就不会爆发变化:

a=[]deffun(a):print"func_in",id(a)#func_in 53629256a.append(1)print"func_out",id(a)#func_out 53629256fun(a)printa#[1]

这边记住的是项目是属于对象的,并不是变量。而目标有两种,“可改换”(mutable)与“不可更动”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不可改变的对象,而list,dict等则是足以修改的目的。(那就是以此难点的机要)

当三个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份援用,那么些函数里的援用和异地的援用未有半毛关系了.所以第一个例子里函数把援引指向了一个不可变对象,当函数再次回到的时候,外面包车型大巴援用没半毛认为.而第1个例子就分裂了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和平昔了指针地址同样,在内部存款和储蓄器里张开修改.

假设还不清楚的话,这里有越来越好的表明:http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

2 Python中的元类(metaclass)

其一可怜的临时用,不过像ORM这种复杂的组织依然会供给的,详细情况请看:http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python

3 @staticmethod和@classmethod

Python其实有3个法子,即静态方法(staticmethod),类措施(classmethod)和实例方法,如下:

deffoo(x):print"executing foo(%s)"%(x)classA(object):deffoo(self,x):print"executing foo(%s,%s)"%(self,x)@classmethoddefclass_foo(cls,x):print"executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)@staticmethoddefstatic_foo(x):print"executing static_foo(%s)"%xa=A()

此地先清楚下函数参数里面包车型客车self和cls.那一个self和cls是对类只怕实例的绑定,对于日常的函数来讲大家能够如此调用foo(x),那个函数正是最常用的,它的办事跟其余事物(类,实例)非亲非故.对于实例方法,大家领略在类里每回定义方法的时候都亟待绑定这么些实例,就是foo(self, x),为啥要这么做呢?因为实例方法的调用离不开实例,我们供给把实例本人传给函数,调用的时候是那般的a.foo(x)(其实是foo(a,

x)).类方法一致,只可是它传递的是类实际不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls能够替换其他参数,但是python的预订是那俩,依旧不要改的好.

对此静态方法其实和一般性的法子同样,无需对何人进行绑定,独一的界别是调用的时候须要采纳a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法类措施静态方法

a = A()a.foo(x)a.class_foo(x)a.static_foo(x)

A不可用A.class_foo(x)A.static_foo(x)

更多关于那个标题:http://stackoverflow.com/questions/136097/what-is-the-difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python

4 类变量和实例变量

classPerson:    name="aaa"p1=Person()p2=Person()p1.name="bbb"printp1.name#bbbprintp2.name#aaaprintPerson.name#aaa

类变量正是供类使用的变量,实例变量便是供实例使用的.

此地p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实际上和方面第三个难题同样,正是函数字传送参的标题,p1.name一带头是指向的类变量name="aaa",可是在实例的效用域里把类变量的援引改动了,就改为了三个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

可以看看上边包车型地铁例证:

classPerson:    name=[]p1=Person()p2=Person()p1.name.append(1)printp1.name#[1]printp2.name#[1]printPerson.name#[1]

参考:http://stackoverflow.com/questions/6470428/catch-multiple-exceptions-in-one-line-except-block

5 Python自省

其一也是python彪悍的本性.

扪心自问就是面向对象的语言商量所写的程序在运作时,所能知道对象的类型.轻便一句正是运转时亦可获得对象的类型.比方type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

6 字典推导式

兴许你见过列表推导时,却并未有见过字典推导式,在2.7中才投入的:

d={key: valuefor(key, value)initerable}

7 Python中单下划线和双下划线

>>>classMyClass():...def__init__(self):...self.__superprivate="Hello"...self._semiprivate=", world!"...>>>mc=MyClass()>>>printmc.__superprivateTraceback (most recent call last):  File"", line1,inAttributeError: myClass instance has no attribute'__superprivate'>>>printmc._semiprivate, world!>>>printmc.__dict__{'_MyClass__superprivate':'Hello','_semiprivate':', world!'}

__foo__:一种约定,Python内部的名字,用来分别别的顾客自定义的命名,以免冲突.

_foo:一种约定,用来内定变量私有.技术员用来钦命个人变量的一种格局.

__foo:那一个有实在的意思:深入分析器用_classname__foo来顶替这几个名字,以分别和任何类同样的命名.

详情见:http://stackoverflow.com/questions/1301346/the-meaning-of-a-single-and-a-double-underscore-before-an-object-name-in-python

或者:http://www.zhihu.com/question/19754941

8 字符串格式化:%和.format

.format在非常多上面看起来更便利.对于%最烦人的是它比相当小概同有的时候间传递一个变量和元组.你只怕会想下边包车型地铁代码不会有哪些难点:

"hi there %s" % name

不过,如若name恰好是(1,2,3),它将会抛出二个TypeError非凡.为了保险它总是不错的,你不能够不这么做:

"hi there %s" % (name,)  # 提供三个单元素的数组并非三个参数

不过多少丑..format就从不这个难题.你给的第3个难点也是那般,.format雅观多了.

您怎么不要它?

不通晓它(在读这么些以前)

为了和Python2.5优异(譬喻logging库提出使用%(issue #4))

http://stackoverflow.com/questions/5082452/python-string-formatting-vs-format

9 迭代器和生成器

以此是stackoverflow里python排名第一的主题材料,值得一看:http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do-in-python

那是粤语版:http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/1/README.html

10*argsand**kwargs

用*args和**kwargs只是为了有支持并不曾强制行使它们.

当你不明显你的函数里就要传递多少参数时您能够用*args.比如,它能够传递大肆数量的参数:

>>>defprint_everything(*args):forcount, thinginenumerate(args):...print'{0}.{1}'.format(count, thing)...>>>print_everything('apple','banana','cabbage')0. apple1. banana2. cabbage

相似的,**kwargs允许你采纳没有优先定义的参数名:

>>>deftable_things(**kwargs):...forname, valueinkwargs.items():...print'{0}={1}'.format(name, value)...>>>table_things(apple='fruit',cabbage='vegetable')cabbage=vegetableapple=fruit

你也足以混着用.命名参数首先取得参数值然后具备的别的参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.比方:

def table_things(titlestring, **kwargs)

*args和**kwargs能够何况在函数的概念中,可是*args必须在**kwargs前面.

当调用函数时您也足以用*和**语法.例如:

>>>defprint_three_things(a,b,c):...print'a ={0}, b ={1}, c ={2}'.format(a,b,c)...>>>mylist=['aardvark','baboon','cat']>>>print_three_things(*mylist)a=aardvark, b=baboon, c=cat

就好像您见到的大同小异,它能够传递列表(或然元组)的每一种并把它们解包.注意必需与它们在函数里的参数相契合.当然,你也可以在函数定义恐怕函数调用时用*.

http://stackoverflow.com/questions/3394835/args-and-kwargs

11 面向切面编制程序AOP和装饰器

其一AOP一听上去有一点懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

装饰器是多少个很盛名的设计方式,平时被用于有切面供给的现象,较为卓越的有插入日志、质量测量检验、事务管理等。装饰器是消除那类难题的绝佳设计,有了装饰器,大家就足以抽离出多量函数中与函数功效自个儿非亲非故的一律代码并承继起用。回顾的讲,装饰器的功用正是为已经存在的对象增添额外的效能。

那么些主题素材比异常的大,推荐:http://stackoverflow.com/questions/739654/how-can-i-make-a-chain-of-function-decorators-in-python

中文:http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/3/README.html

12 鸭子类型

“当看见五头鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子,那么那只鸟就足以被称为鸭子。”

咱俩并不保护对象是什么品种,到底是或不是鸭子,只关怀行为。

诸如在python中,有大多file-like的事物,比方StringIO,GzipFile,socket。它们有过多一模二样的点子,大家把它们当做文件使用。

又比方list.extend()方法中,大家并不关心它的参数是还是不是list,只要它是可迭代的,所以它的参数能够是list/tuple/dict/字符串/生成器等.

鸭子类型在动态语言中一时使用,特别灵活,使得python不想java那样特意去弄一大堆的设计格局。

13 Python中重载

引自乐乎:http://www.zhihu.com/question/20053359

函数重载首要是为着消除四个难题。

可变参数类型。

可变参数个数。

另外,一个主导的宏图原则是,仅仅当多个函数除了参数类型和参数个数不一样以外,其功能是完全同样的,此时才使用函数重载,如若多个函数的成效实在不如,那么不应有采用重载,而相应选取八个名字差异的函数。

好呢,那么对于情形 1 ,函数成效雷同,但是参数类型差异,python 如什么地方理?答案是有史以来不供给处理,因为 python 能够承受任何项指标参数,假如函数的法力雷同,那么分裂的参数类型在 python 中很可能是均等的代码,无需做成四个差别函数。

那正是说对于情形 2 ,函数功效雷同,但参数个数区别,python 如何地理?大家知晓,答案就是缺省参数。对那多少个紧缺的参数设定为缺省参数就可以缓和难题。因为你借使函数功效雷同,那么这个贫乏的参数毕竟是须求用的。

好了,鉴于处境 1 跟 情形 2 都有了技术方案,python 自然就不须求函数重载了。

14 新式类和旧式类

其一面试官问了,笔者说了老半天,不知底她问的真正意图是什么.

stackoverflow

这篇文章很好的牵线了新式类的表征:http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/17/2689146.html

新型类很早在2.2就现身了,所以旧式类完全部都以相称的标题,Python3里的类全都以新式类.这里有多个MRO难点能够驾驭下(新式类是广度优先,旧式类是深浅优先),里讲的也非常多.

15__new__和__init__的区别

这个__new__的确少之又少看见,先做摸底吧.

__new__是贰个静态方法,而__init__是八个实例方法.

__new__方法会重回三个开立的实例,而__init__何以都不重回.

只有在__new__回去二个cls的实例时后边的__init__技术被调用.

当创造一个新实例时调用__new__,初叶化叁个实例时用__init__.

stackoverflow

ps:__metaclass__是开创类时起功效.所以大家得以分级采纳__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创设,实例创立和实例初阶化的时候做一些小手脚.

16 单例方式

本条相对常考啊.应当要记住1~2个点子,那时面试官是让手写的.

1 使用__new__方法

classSingleton(object):def__new__(cls,*args,**kw):ifnothasattr(cls,'_instance'):            orig=super(Singleton,cls)cls._instance=orig.__new__(cls,*args,**kw)returncls._instanceclassMyClass(Singleton):    a=1

2 分享属性

开创实例时把全体实例的__dict__针对同三个字典,这样它们具备同样的质量和方法.

classBorg(object):    _state={}def__new__(cls,*args,**kw):        ob=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kw)        ob.__dict__=cls._statereturnobclassMyClass2(Borg):    a=1

3 装饰器版本

defsingleton(cls,*args,**kw):    instances={}defgetinstance():ifclsnotininstances:            instances[cls]=cls(*args,**kw)returninstances[cls]returngetinstance@singletonclassMyClass:...

4 import方法

用作python的模块是自发的单例方式

#mysingleton.pyclassMy_Singleton(object):deffoo(self):passmy_singleton=My_Singleton()#to usefrommysingletonimportmy_singletonmy_singleton.foo()

17 Python中的作用域

Python 中,一个变量的功效域总是由在代码中被赋值的地点所决定的。

当 Python 碰着多个变量的话他会奉公守法那样的逐一举行寻找:

当地作用域(Local)→当前功能域被放置的本地效率域(Enclosing locals)→全局/模块效用域(Global)→内置功能域(Built-in)

18 GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了有限支撑线程安全而接纳的独立线程运维的限量,说白了正是一个核只好在同期运营一个线程.

见Python 最难的标题

化解办法就是多进度和底下的协程(协程也只是单CPU,不过能减小切换代价进步品质).

19 协程

果壳网被问到了,呵呵哒,跪了

轻便题说协程是进程和线程的升级版,进度和线程都面对着内核态和客户态的切换难题而消耗不胜枚举切换时间,而协程正是客户本身调整切换的空子,不再须求陷入系统的水源态.

Python里最广大的yield就是协程的思量!可以查阅第七个难点.

20 闭包

闭包(closure)是函数式编制程序的首要的语法结构。闭包也是一种集体代码的构造,它同样增进了代码的可重新使用性。

当八个内嵌函数援用其外表作功效域的变量,我们就能够收获三个闭包. 总结一下,创设贰个闭包必得知足以下几点:

不能够不有一个内嵌函数

内嵌函数必得援引外界函数中的变量

外表函数的再次回到值必需是内嵌函数

备感闭包依然有难度的,几句话是说不知道的,依然印证相关资料.

重大是函数运转后并不会被取消,仿佛16题的instance字典一样,当函数运转完后,instance并不被销毁,而是继续留在内部存款和储蓄器空间里.那一个功效类似类里的类变量,只但是迁移到了函数上.

闭包就疑似个空心球同样,你领悟外面和内部,但你不晓得中间是哪些样.

21 lambda函数

实际正是二个无名氏函数,为何叫lambda?因为和后边的函数式编制程序有关.

推荐:知乎

22 Python函数式编程

其一必要相当的刺探一下呢,究竟函数式编制程序在Python中也做了援用.

推荐:酷壳

python中等高校函授数式编制程序援救:

filter 函数的机能也便是过滤器。调用叁个布尔函数bool_func来迭代遍历每种seq中的成分;再次来到贰个使bool_seq重临值为true的要素的队列。

>>>a=[1,2,3,4,5,6,7]>>>b=filter(lambdax: x>5, a)>>>printb>>>[6,7]

map函数是对一个队列的每一种项依次推行函数,上边是对三个系列各类项都乘以2:

>>>a=map(lambdax:x*2,[1,2,3])>>>list(a)[2,4,6]

reduce函数是对三个行列的每种项迭代调用函数,上面是求3的阶乘:

>>>reduce(lambdax,y:x*y,range(1,4))6

23 Python里的正片

引用和copy(),deepcopy()的区别

importcopya=[1,2,3,4, ['a','b']]#土生土养对象b=a#赋值,传对象的援用c=copy.copy(a)#对象拷贝,浅拷贝d=copy.deepcopy(a)#指标拷贝,深拷贝a.append(5)#修改对象aa[4].append('c')#修改对象a中的['a', 'b']数组对象print'a =', aprint'b =', bprint'c =', cprint'd =', d输出结果:a=[1,2,3,4, ['a','b','c'],5]b=[1,2,3,4, ['a','b','c'],5]c=[1,2,3,4, ['a','b','c']]d=[1,2,3,4, ['a','b']]

24 Python垃圾回收机制

Python GC首要选用引用计数(reference counting)来跟踪和回收废品料。在引用计数的根基上,通过“标志-清除”(mark and sweep)消除容器对象恐怕爆发的大循环援引难题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的办法升高垃圾回收功能。

1 引用计数

PyObject是每种对象必有的内容,在那之中ob_refcnt正是做为援引计数。当一个指标有新的援用时,它的ob_refcnt就能够增添,当引用它的靶子被剔除,它的ob_refcnt就能够减弱.援引计数为0时,该对象生命就身故了。

优点:

简单

实时性

缺点:

爱惜引用计数消功耗源

巡回援用

2 标识-清除机制

基本思路是先按需分配,等到没有空余内部存款和储蓄器的时候从存放器和顺序栈上的引用出发,遍历以指标为节点、以引用为边构成的图,把装有能够访谈到的指标打上标志,然后清扫三次内存空间,把具有没标识的靶子释放。

3 分代技术

分代回收的完全构思是:将系统中的全数内部存款和储蓄器块依据其现有时间分开为区别的集纳,每一种集合就形成三个“代”,垃圾搜集频率随着“代”的水土保持时间的增大而减小,存活时间平时使用经过几遍垃圾回收来度量。

Python默断定义了三代对象集结,索引数越大,对象共处时间越长。

比喻:当一些内部存款和储蓄器块M经过了3次垃圾搜罗的保洁之后还存世时,我们就将内部存款和储蓄器块M划到叁个集结A中去,而新分配的内部存款和储蓄器都划分到会集B中去。当垃圾收罗起来职业时,大好多状态都只对群集B进行垃圾回收,而对集结A进行垃圾回收要隔相当的短一段时间后才进行,那就使得垃圾搜集体制亟待管理的内存少了,功能自然就进步了。在这里个进度中,集结B中的有个别内部存款和储蓄器块由于现存的时候间长而会被改产生集结A中,当然,群集A中其实也存在有的废品,这个杂质的回收会因为这种分代的编制而被延缓。

25 Python的List

推荐:http://www.jianshu.com/p/J4U6rR

26 Python的is

is是看待地址,==是比较值

27 read,readline和readlines

read 读取整个文件

readline 读取下一行,使用生成器方法

readlines 读取整个文件到三个迭代器以供大家遍历

28 Python2和3的区别

推荐:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的入眼分歧

29 super init

super() lets you avoid referring to the base class explicitly, which can be nice. But the main advantage comes with multiple inheritance, where all sorts of fun stuff can happen. See the standard docs on super if you haven't already.

Note that the syntax changed in Python 3.0: you can just say super().init() instead of super(ChildB, self).init() which IMO is quite a bit nicer.

http://stackoverflow.com/questions/576169/understanding-python-super-with-init-methods

30 range and xrange

都在循环时应用,xrange内部存款和储蓄器品质越来越好。for i in range(0, 20):for i in xrange(0, 20):What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X? range creates a list, so if you do range(1, 10000000) it creates a list in memory with 9999999 elements. xrange is a sequence object that evaluates lazily.

http://stackoverflow.com/questions/94935/what-is-the-difference-between-range-and-xrange-functions-in-python-2-x

操作系统

1 select,poll和epoll

实际上全体的I/O都以轮询的方法,只但是达成的层面不相同罢了.

其一主题材料大概有一点深刻了,但相信能应对出那么些标题是对I/O多路复用有很好的刺探了.在这之中tornado使用的正是epoll的.

selec,poll和epoll区别计算

基本上select有3个缺点:

连接数受限

追寻配成对进程慢

数据由基础拷贝到客商态

poll改良了第三个缺欠

epoll改了多个劣点.

关于epoll的:http://www.cnblogs.com/my_life/articles/3968782.html

2 调节算法

先来先服务(FCFS, First Come First Serve)

短作业优先(SJF, Shortest Job First)

高高的优先权调节(Priority Scheduling)

光阴片轮转(奥迪Q5奥迪Q7, Round 罗布in)

多种反馈队列调节(multilevel feedback queue scheduling)

实时调解算法:

最初截止时间先行 EDF

低于松弛度优先 LLF

3 死锁

原因:

竞争能源

次第推动各样不当

须求条件:

互斥条件

呼吁和保全标准

不剥夺条件

环路等待条件

管理死锁基本格局:

防止死锁(摈弃除1以外的条件)

幸免死锁(银行家算法)

检查实验死锁(财富分配图)

撤除死锁

剥夺财富

撤除进度

4 程序编译与链接

推荐:http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/11/compiler.html

Bulid进度能够表达为4个步骤:预管理(Prepressing), 编写翻译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

以c语言为例:

1 预处理

预编写翻译进度首要管理那多少个源文件中的以“#”最先的预编译指令,首要管理法规有:

将全体的“#define”删除,并开展所用的宏定义

管理全体标准预编译指令,比方“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”

处理“#include”预编写翻译指令,将被含有的公文插入到该编写翻译指令的职位,注:此进程是递归进行的

除去全体注释

增添行号和文件名标志,以便于编写翻译时编写翻译器发生调节和测验用的行号新闻以至用于编译时产生编写翻译错误或警报时可展现行号

保存全体的#pragma编写翻译器指令。

2 编译

编写翻译进度就是把预管理完的文件实行一层层的词法剖判、语法深入分析、语义深入分析及优化后变卦对应的汇编代码文件。那么些历程是任何程序构建的中央部分。

3 汇编

汇编器是将汇编代码转化成机器能够举办的通令,每一条汇编语句大约都以一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的文本成为目的文件(Object File)

4 链接

链接的重要内容便是把各种模块之间互相援引的一部分管理好,使种种模块能够正确的拼凑。链接的第一进度包块 地址和空间的分配(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等步骤。

5 静态链接和动态链接

静态链接方法:静态链接的时候,载入代码就能够把程序会用到的动态代码或动态代码的地址分明下来静态库的链接能够应用静态链接,动态链接库也能够利用这种方法链接导入库

动态链接方法:使用这种措施的次序并不在一方始就完了动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总计(被调用的那有些)动态代码的逻辑地址,然后等到有个别时候,程序又要求调用别的某块动态代码时,载入程序又去总计那有的代码的逻辑地址,所以,这种格局使程序开端化时间极短,但运营时期的性质不如静态链接的程序

6 虚构内部存储器手艺

设想存款和储蓄器是指装有诉求调入作用和置换功用,能从逻辑上对内部存款和储蓄器体量加以扩张的一种存款和储蓄系统.

7 分页和分支

分页: 客户程序的地址空间被分开成几何长久大小的区域,称为“页”,相应地,内部存款和储蓄器空间分成若干个物理块,页和块的尺寸也正是。可将客商程序的任一页放在内存的任一块中,完成了离散分配。

分段: 将顾客程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段能够定义一组相对完好的逻辑信息。存款和储蓄分配时,以段为单位,段与段在内部存储器中能够不相邻接,也促成了离散分配。

分页与分支的关键分歧

页是音信的大要单位,分页是为着兑现非接二连三分配,以便消除内部存款和储蓄器碎片难点,恐怕说分页是出于系统管理的急需.段是信息的逻辑单位,它包括一组意义相对完好的新闻,分段的指标是为着越来越好地达成分享,满足客商的供给.

页的轻重缓急固定,由系统分明,将逻辑地址划分为页号和页各市址是由机械硬件完成的.而段的长短却不定点,决计于顾客所编写的顺序,常常由编写翻译程序在对源程序实行编写翻译时依照音讯的习性来划分.

分页的功课地址空间是一维的.分段的地点空间是二维的.

8 页面置换算法

最好置换算法OPT:不大概完成

先进先出FIFO

如今最久未选择算法LRU:近年来一段时间里最久未有使用过的页面予以置换.

clock算法

9 边际触发和程度触发

边缘触发是指每当状态变化时产生二个 io 事件,条件触发是只要满意条件就发生叁个 io 事件

数据库

1 事务

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元实行的一多级操作,要么完全地实行,要么完全地不实行。

2 数据库索引

推荐:http://tech.meituan.com/mysql-index.html

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

聚焦索引,非聚焦索引,B-Tree,B Tree,最左前缀原理

3 Redis原理

4 乐观锁和悲观锁

杞天之忧锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切恐怕违反数据完整性的操作

明朗锁:要是不会时有产生并发冲突,只在付出操作时检查是不是违反数据完整性。

5 MVCC

6 MyISAM和InnoDB

MyISAM 切合于部分须求多量查询的运用,但其对于有大气写操作并非很好。乃至你只是亟需update贰个字段,整个表都会被锁起来,而其他进程,就到底读进度都不可能操作直到读操作达成。其他,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 那类的测算是超快无比的。

InnoDB 的取向会是多少个特别复杂的仓库储存引擎,对于一些小的利用,它会比 MyISAM 还慢。他是它帮助“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更加精良。而且,他还辅助越多的高端应用,比如:事务。

网络

1 三回握手

客商端通过向劳动器端发送叁个SYN来成立叁个主动张开,作为三路握手的一有个别。客户端把这段连接的序号设定为随便数 A。

服务器端应当为一个法定的SYN回送一个SYN/ACK。ACK 的确认码应该为A 1,SYN/ACK 包本人又有一个自由序号 B。

末尾,顾客端再发送二个ACK。当服务端受到这几个ACK的时候,就成功了三路握手,并跻身了三番五次成立状态。此时包序号被设定为接收的确认号 A 1,而响应则为 B 1。

2 六回挥手

3 ARP协议

地址分析公约(Address Resolution Protocol): 依据IP地址获取物理地址的多个TCP/IP公约

4 urllib和urllib2的区别

以此面试官确实问过,那时候答的urllib2可以Post而urllib不能.

urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的发生,而urllib2未有。那是为何urllib常和urllib2一同行使的因由。

urllib2能够承受二个Request类的实例来安装U翼虎L央求的headers,urllib仅能够承受UENVISIONL。那表示,你不得以装作你的User Agent字符串等。

5 Post和Get

GET和POST有如何界别?及为何英特网的大部分答案都是错的网易回答

get:RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1post:RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1

6 Cookie和Session

CookieSession

累积地点顾客端服务器端

指标跟踪会话,也得以保留客商偏爱设置大概封存客商名密码等追踪会话

安全性不安全无恙

session本领是要利用到cookie的,之所以现身session技艺,首假设为着安全。

7 apache和nginx的区别

nginx 相对 apache 的优点:

轻量级,一样起web 服务,比apache 占用更加少的内部存款和储蓄器及能源

抗并发,nginx 管理央求是异步非阻塞的,援救越多的产出连接,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低能源低消耗高品质

安排简洁

惊人模块化的准备,编写模块相对简便易行

社区活泼

apache 相对nginx 的优点:

rewrite ,比nginx 的rewrite 强大

模块超多,基本想到的都能够找到

少bug ,nginx 的bug 相对很多

超稳定

8 网址顾客密码保存

当面保存

明文hash后保存,如md5

MD5 Salt格局,这几个salt能够随意

搜狐使用了Bcrypy(好像)加密

9 HTTP和HTTPS

气象码定义

1xx 告知吸收接纳到须要,继续进程

2xx 中标步骤成功接到,被驾驭,并被接受

3xx 重定向为了形成乞请,必须运用更为措施

4xx 客商端出错乞求包含错的各类或不可能成就

5xx 服务器出错服务器不可能完毕分明有效的央求

403: Forbidden404: Not Found

HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,ENCORESA

10 XSRF和XSS

CS途乐F(克罗斯-site request forgery)跨站乞请伪造

XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击

CSEnclaveF入眼在哀求,XSS入眼在本子

11 幂等 Idempotence

HTTP方法的幂等性是指一遍和每每央浼某二个财富应该具备同样的副作用。(注意是副成效)

GET

DELETE方法用于删除财富,有副成效,但它应当满意幂等性。比如:DELETE

POST所对应的U凯雷德I并不是成立的财富本身,而是能源的收信人。譬如:POST

PUT所对应的UOdysseyI是要成立或更新的财富本人。比如:PUT

12 RESTful架构(SOAP,RPC)

推荐:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html

13 SOAP

SOAP(原为Simple Object Access Protocol的首字母缩写,即轻巧对象访谈公约)是换到数据的一种合同正式,使用在Computer互连网Web服务(web service)中,沟通带结构音信。SOAP为了简化网页服务器(Web Server)从XML数据库中领取数额时,节省去格式化页面时间,以致差别应用程序之间依照HTTP通讯左券,遵从XML格式推行资料沟通,使其抽象于言语达成、平台和硬件。

14 RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程进度调用合同,它是一种通过网络从远程计算机程序上呼吁服务,而不须求了解底层互联网技艺的磋商。RPC商量若是某个传输合同的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间带领消息数据。在OSI互连网通讯模型中,RPC胜过了传输层和应用层。RPC使得开荒包罗网络布满式多程序在内的应用程序特别便于。

小结:服务提供的两大流派.守旧意义以艺术调用为导向通称RPC。为了公司SOA,若干厂商联结推出webservice,拟定了wsdl接口定义,传输soap.当互连网时代,臃肿SOA被简化为http xml/json.可是简化出现各类混乱。以能源为导向,任何操作无非是对能源的增加和删除改查,于是统一的REST出现了.

开拓进取的逐一: RPC -> SOAP -> RESTful

15 CGI和WSGI

CGI是通用网关接口,是接连web服务器和应用程序的接口,顾客通过CGI来赢得动态数据或文件等。CGI程序是叁个独立的前后相继,它能够用大约具有语言来写,富含perl,c,lua,python等等。

WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的一种接口,WSGI的个中一个指标就是让客商能够用统一的语言(Python)编写前后端。

合法证实:PEP-3333

16 中间人抨击

在GFW里不以为奇的,呵呵.

中级人抨击(Man-in-the-middle attack,平时缩写为MITM)是指攻击者与广播发表的四头分别创制独立的维系,并调换其所选用的多寡,使通信的双面感觉他俩正在通过二个私密的总是与对方直接对话,但骨子里整个会话都被攻击者完全调控。

17 c10k问题

所谓c10k难题,指的是服务器同期扶持广大个顾客端的标题,也正是concurrent 10 000 connection(那也是c10k以此名字的来由)。推荐:http://www.kegel.com/c10k.html

18 socket

推荐:http://www.360doc.com/content/11/0609/15/5482098_122692444.shtml

Socket=Ip address TCP/UDP port

19 浏览器缓存

推荐:http://www.cnblogs.com/skynet/archive/2012/11/28/2792503.html

304 Not Modified

20 HTTP1.0和HTTP1.1

推荐:http://blog.csdn.net/elifefly/article/details/3964766

恳求头Host字段,二个服务器四个网址

长链接

文件断点续传

身价验证,状态管理,Cache缓存

21 Ajax

AJAX,Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML), 是与在不重复加载整个页面的状态下,与服务器沟通数据并立异部分网页的才能。

*NIX

unix进度间通讯方式(IPC)

管道(Pipe):管道可用于全数亲缘关系进程间的通讯,允许三个经过和另八个与它有一同祖先的进程之间开展通讯。

命名管道(named pipe):命名管道打败了管道没盛名字的限定,因而,除具备管道所享有的效应外,它还同意无亲缘关系进度间的通讯。命名管道在文件系统中有相应的文书名。命名管道通过命令mkfifo或连串调用mkfifo来成立。

频域信号(Signal):功率信号是比较复杂的通讯方式,用于布告接受进度有某种事件产生,除了用于进程间通信外,进程仍是可以够发送非连续信号给进程自己;linux除了辅助Unix开始时代时限信号语义函数sigal外,还协理语义相符Posix.1规范的频域信号函数sigaction(实际上,该函数是依附BSD的,BSD为了落到实处可信赖复信号机制,又能够联合对外接口,用sigaction函数重新达成了signal函数)。

新闻(Message)队列:新闻队列是消息的链接表,包涵Posix音信队列system V新闻队列。有丰硕权限的历程可以向队列中加多音讯,被授予读权限的长河则足以读走队列中的新闻。音讯队列制伏了时域信号承载新闻量少,管道只可以承载无格式字节流乃至缓冲区大大小小受限等缺

分享内部存款和储蓄器:使得八个经过可以访问同一块内部存储器空间,是最快的可用IPC格局。是指向任何通信机制运作功能十分低而布署的。往往与其余通讯机制,如数字信号量结合使用,来实现进程间的联合及互斥。

内存映射(mapped memory):内部存款和储蓄器映射允许任何五个经过间通讯,每二个用到该机制的历程经过把二个分享的文书映射到本身的长河地址空间来完结它。

功率信号量(semaphore):重要用作进程间以至一样进度分化线程之间的联合花招。

套接口(Socket):更为相似的进度间通讯机制,可用以差别机器之间的进度间通讯。初阶是由Unix系统的BSD分支开荒出来的,但明日貌似能够移植到任何类Unix系统上:Linux和System V的变种都支持套接字。

数据结构

1 红黑树

红黑树与AVL的比较:

AVL是从严平衡树,因而在加码大概去除节点的时候,依照分化情形,旋转的次数比红黑树要多;

红黑是用非严加的平衡来换取增加和删除节点时候转动次数的大跌;

进而轻便说,借使您的利用中,搜索的次数远远超乎插入和删除,那么选用AVL,假若寻找,插入删除次数大概大约,应该选取RB。

编程题

1 台阶难点/斐波纳挈

一只青蛙二回能够跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上三个n级的阶梯总共有稍许种跳法。

fib=lambdan: nifn<=2elsefib(n-1) fib(n-2)

其次种纪念方法

defmemo(func):    cache={}defwrap(*args):ifargsnotincache:            cache[args]=func(*args)returncache[args]returnwrap@memodeffib(i):ifi<2:return1returnfib(i-1) fib(i-2)

其两种办法

deffib(n):    a, b=0,1for_inxrange(n):        a, b=b, a breturnb

2 变态台阶难点

二只青蛙二遍能够跳上1级台阶,也足以跳上2级……它也能够跳上n级。求该立卧撑上一个n级的阶梯总共有稍许种跳法。

fib=lambdan: nifn<2else2*fib(n-1)

3 矩形覆盖

大家得以用2*1的小矩形横着照旧竖着去覆盖更加大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地掩盖七个2*n的大矩形,总共有个别许种艺术?

第2*n个矩形的覆盖措施等于第2*(n-1)加上第2*(n-2)的方法。

f=lambdan:1ifn<2elsef(n-1) f(n-2)

4 杨氏矩阵查找

在一个m行n列二维数组中,每一行都依据从左到右递增的各样排序,每一列都遵从从上到下递增的逐条排序。请实现二个函数,输入那样的一个二维数组和二个卡尺头,剖断数组中是还是不是含有该整数。

运用Step-wise线性寻觅。

defget_value(l,r,c):returnl[r][c]deffind(l,x):    m=len(l)-1n=len(l[0])-1r=0c=nwhilec>=0andr<=m:        value=get_value(l, r, c)ifvalue==x:returnTrueelifvalue>x:            c=c-1elifvalue

5 去除列表中的重复成分

用集合

list(set(l))

用字典

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2={}.fromkeys(l1).keys()printl2

用字典并维持顺序

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2=list(set(l1))l2.sort(key=l1.index)printl2

列表推导式

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2=[][l2.append(i)foriinl1ifnotiinl2]

面试官提到的,先排序然后删除.

6 链表成对调换

1->2->3->4转换成2->1->4->3.

classListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=NoneclassSolution:#@param a ListNode#@return a ListNodedefswapPairs(self,head):ifhead!=Noneandhead.next!=None:next=head.next            head.next=self.swapPairs(next.next)next.next=headreturnnextreturnhead

7 创造字典的办法

1 直接开立

dict={'name':'earth','port':'80'}

2 工厂方法

items=[('name','earth'),('port','80')]dict2=dict(items)dict1=dict((['name','earth'],['port','80']))

3 fromkeys()方法

dict1={}.fromkeys(('x','y'),-1)dict={'x':-1,'y':-1}dict2={}.fromkeys(('x','y'))dict2={'x':None,'y':None}

8 合併两个静止列表

乐乎远程面试供给编程

尾递归

def_recursion_merge_sort2(l1,l2,tmp):iflen(l1)==0orlen(l2)==0:        tmp.extend(l1)        tmp.extend(l2)returntmpelse:ifl1[0]

循环算法

def loop_merge_sort(l1, l2):

tmp = []

while len(l1) > 0 and len(l2) > 0:

if l1[0] < l2[0]:

tmp.append(l1[0])

del l1[0]

else:

tmp.append(l2[0])

del l2[0]

tmp.extend(l1)

tmp.extend(l2)

return tmp

9 交叉链表求交点

去哪儿的面试,没做出来.

classListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=Nonedefnode(l1,l2):    length1, lenth2=0,0#求四个链表长度whilel1.next:        l1=l1.next        length1 =1whilel2.next:        l2=l2.next        length2 =1#长的链表先走iflength1>lenth2:for_inrange(length1-length2):            l1=l1.nextelse:for_inrange(length2-length1):            l2=l2.nextwhilel1andl2:ifl1.next==l2.next:returnl1.nextelse:            l1=l1.next            l2=l2.next

10 二分查找

defbinarySearch(l,t):    low, high=0,len(l)-1whilelowt:            high=midelifl[mid]

11 快排

defqsort(seq):ifseq==[]:return[]else:        pivot=seq[0]        lesser=qsort([xforxinseq[1:]ifx=pivot])returnlesser [pivot] greaterif__name__=='__main__':    seq=[5,6,78,9,0,-1,2,3,-65,12]print(qsort(seq))

12 找零难题

defcoinChange(values,money,coinsUsed):#values    T[1:n]数组#valuesCounts  钱币对应的类型数#money  寻找来的总钱数#coinsUsed  对应于当下钱币总的数量i所使用的硬币数目forcentsinrange(1, money 1):        minCoins=cents#从第三个初始到money的具有情状开始forvalueinvalues:ifvalue<=cents:                temp=coinsUsed[cents-value] 1iftemp

13 广度遍历和纵深遍历二叉树

给定一个数组,构建二叉树,而且按档次打字与印刷那个二叉树

## 14 二叉树节点classNode(object):def__init__(self,data,left=None,right=None):self.data=dataself.left=leftself.right=righttree=Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))## 15 档期的顺序遍历deflookup(root):    stack=[root]whilestack:        current=stack.pop(0)printcurrent.dataifcurrent.left:            stack.append(current.left)ifcurrent.right:            stack.append(current.right)## 16 深度遍历defdeep(root):ifnotroot:returnprintroot.data    deep(root.left)    deep(root.right)if__name__=='__main__':    lookup(tree)    deep(tree)

17 前中后序遍历

纵深遍历改造各样就OK了

18 求最大树深

defmaxDepth(root):ifnotroot:return0returnmax(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) 1

19 求两棵树是或不是同样

defisSameTree(p,q):ifp==Noneandq==None:returnTrueelifpandq :returnp.val==q.valandisSameTree(p.left,q.left)andisSameTree(p.right,q.right)else:returnFalse

20 前序中序求后序

推荐:http://blog.csdn.net/hinyunsin/article/details/6315502

defrebuild(pre,center):ifnotpre:returncur=Node(pre[0])    index=center.index(pre[0])    cur.left=rebuild(pre[1:index 1], center[:index])    cur.right=rebuild(pre[index 1:], center[index 1:])returncurdefdeep(root):ifnotroot:returndeep(root.left)    deep(root.right)printroot.data

21 单链表逆置

classNode(object):def__init__(self,data=None,next=None):self.data=dataself.next=nextlink=Node(1, Node(2, Node(3, Node(4, Node(5, Node(6, Node(7, Node(8, Node(9)))))))))defrev(link):    pre=link    cur=link.next    pre.next=Nonewhilecur:        tmp=cur.next        cur.next=pre        pre=cur        cur=tmpreturnpreroot=rev(link)whileroot:printroot.data    root=root.next

*NIX

unix进程间通讯方式(IPC)

  1. 管道(Pipe):管道可用于具备亲缘关系进程间的通讯,允许七个历程和另四个与它有一起祖先的经过之间张开通讯。
  2. 取名管道(named pipe):命名管道征服了管道没有名字的界定,由此,除具有管道所兼有的职能外,它还允许无亲缘关系进度间的通讯。命名管道在文件系统中有照拂的文本名。命名管道通过命令mkfifo或系统调用mkfifo来创设。
  3. 确定性信号(Signal):实信号是比较复杂的通信形式,用于布告接受进度有某种事件产生,除了用于进度间通信外,进度还足以发送连续信号给进度本人;linux除了扶持Unix开始时代时域信号语义函数sigal外,还协助语义切合Posix.1规范的能量信号函数sigaction(实际上,该函数是基于BSD的,BSD为了达成可相信能量信号机制,又能够联合对外接口,用sigaction函数重新完结了signal函数)。
  4. 新闻(Message)队列:新闻队列是新闻的链接表,包罗Posix音讯队列system V音讯队列。有丰硕权限的进程能够向队列中增添新闻,被赋予读权限的经过则足以读走队列中的新闻。新闻队列克服了确定性信号承载音讯量少,管道只能承载无格式字节流乃至缓冲区大大小小受限等缺
  5. 分享内部存款和储蓄器:使得七个经过能够访谈同一块内部存款和储蓄器空间,是最快的可用IPC格局。是本着任何通讯机制运作功能好低而设计的。往往与其余通讯机制,如时限信号量结合使用,来达成进度间的一块儿及互斥。
  6. 内部存款和储蓄器映射(mapped memory):内部存款和储蓄器映射允许任何多少个经过间通讯,每二个应用该机制的进度经过把贰个分享的公文映射到和煦的经过地址空间来落到实处它。
  7. 能量信号量(semaphore):重要作为进度间以致一样进程差异线程之间的一路手腕。
  8. 套接口(Socket):更为相似的历程间通讯机制,可用来不一样机器之间的长河间通讯。早先是由Unix系统的BSD分支开垦出来的,但以后相似能够移植到别的类Unix系统上:Linux和System V的变种都援救套接字。

*args and **kwargs

用*args和**kwargs只是为了方便并未强制行使它们.

当你不鲜明你的函数里将要传递多少参数时你能够用*args.比如,它能够传递大肆数量的参数:

>>> def print_everything(*args):
        for count, thing in enumerate(args):
...         print '{0}. {1}'.format(count, thing)
...
>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')
0. apple
1. banana
2. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用未有事先定义的参数名:

>>> def table_things(**kwargs):
...     for name, value in kwargs.items():
...         print '{0} = {1}'.format(name, value)
...
>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')
cabbage = vegetable
apple = fruit

*args和**kwargs 必得放在参数列表的末端。

图片 1

Yield

Yield的用法和重大字return大概,下边的函数将会回去一个生成器:

>>> def createGenerator():
...    mylist = range(3)
...    for i in mylist:
...        yield i*i
...
>>> mygenerator = createGenerator() # 创建生成器
>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!
<generator object createGenerator at 0xb7555c34>
>>> for i in mygenerator:
...     print(i)
0
1
4

在此边这几个事例好像没什么用,可是当您的函数要回去一个要命大的聚合何况你希望只读三遍的话,那么它就可怜的方便人民群众了.

要明白Yield你不能够不先清楚当你调用函数的时候,函数里的代码并从未运维.函数仅仅再次来到生成器对象,这正是它最微妙的地点:-)

下一场呢,每当for语句迭代生成器的时候你的代码才会运营.

于今,到了最难的有的:

当for语句第三遍调用函数里再次来到的生成器对象,函数里的代码就从头运维,直到遭遇yield,然后会重返这次巡回的率先个重返值.所以下贰遍调用也将运转三回循环然后回来下二个值,直到未有值能够再次来到.

比方函数运维并不曾碰着yeild语句就觉着生成器已经为空了.原因有望是循环截至只怕尚未满意if/else之类的.

 

python的函数参数字传送递

看多个例证:

a = 1
def fun(a):
    a = 2
fun(a)
print a  # 1

a = []
def fun(a):
    a.append(1)
fun(a)
print a  # [1]

装有变量都能够知晓为内部存储器中一个对象的“引用”,或许,能够看做C中的viod*的感觉

这里记住的是连串是属于对象的,并非变量。而目的有二种,“可改造”(mutable)与“不可改动”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不行改变的指标,而list,dict等则是能够修改的靶子。(这就是那个主题材料的十分重要)

当三个援引传递给函数的时候,函数自动复制一份援引,那个函数里的引用和各州的引用未有半毛关系了.所以第二个例证里函数把引用指向了多少个不可变对象,当函数重返的时候,外面包车型客车援用没半毛感到.而第一个例证就不均等了,函数内的援引指向的是可变对象,对它的操作就和固定了指针地址同样,在内部存储器里张开修改.

只要还不领悟的话,这里有越来越好的讲解: http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

 

新式类

class C(object):
pass

数据库

一、事务

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元实行的一多元操作,要么完全地实践,要么完全地不进行。

根技能略数据库事务详细教程一搜一大把,能够自行检索一下。

二、数据库索引

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

聚焦索引,非集中索引,B-Tree,B Tree,最左前缀原理

三、Redis原理

Redis是什么?

  1. 是叁个一心开源免费的key-value内部存款和储蓄器数据库
  2. 平日而言被感到是贰个数据结构服务器,主即使因为其负有足够的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets

Redis数据库

​平日局限点来讲,Redis也以新闻队列的款型存在,作为内嵌的List存在,满意实时的高并发需要。在动用缓存的时候,redis比memcached具备更加多的优势,而且帮忙更加多的数据类型,把redis充任贰此中档存款和储蓄系统,用来拍卖高并发的数据库操作

  • 速度快:使用标准C写,全部数据都在内部存款和储蓄器中完毕,读写速度分别高达10万/20万
  • 悠久化:对数码的换代选择Copy-on-write本事,能够异步地保留到磁盘上,主要有二种政策,一是基于时间,更新次数的快速照相(save 300 10 )二是依附语句追加格局(Append-only file,aof)
  • 电动操作:对分歧数据类型的操作都以电动的,很安全
  • 急速的主--从复制,官方提供了三个数目,Slave在21秒即成功了对亚马逊网址10G key set的复制。
  • Sharding技艺: 很轻便将数据分布到七个Redis实例中,数据库的扩张是个固定的话题,在关系型数据库中,首假诺以丰盛硬件、以分区为首要本事格局的纵向扩充消除了累累的利用场景,但随着web2.0、移动网络、云总括等选拔的勃兴,这种增添形式已经不太符合了,所以近年来,像采取主从配置、数据库复制情势的,Sharding这种技术把负载分布到多个特理节点上去的横向增添格局用处越多。

Redis缺点

  • 是数据水库蓄水容量量受到物理内部存款和储蓄器的界定,不能用作海量数据的高品质读写,因而Redis符合的气象首要局限在相当小数据量的高品质操作和平运动算上。
  • Redis较难支撑在线扩大容积,在集群体积到达上有效期在线扩大体积会变得很复杂。为幸免这一标题,运行职员在系统上线时必得确认保障有丰硕的空中,那对能源形成了一点都不小的浪费。

四、乐观锁和悲观锁

自己瞎焦急锁:假定会发出并发冲突,屏蔽一切或者违反数据完整性的操作

开朗锁:假如不会爆发并发冲突,只在交付操作时检查是还是不是违反数据完整性。

五、MVCC

​全称是Multi-Version Concurrent Control,即多版本出现调控,在MVCC合同下,各类读操作会看见八个一致性的snapshot,并且能够达成非阻塞的读。MVCC允许数占领所八个本子,那么些本子能够是光阴戳大概是全局递增的事务ID,在同一个时间点,分歧的事务看见的多少是见仁见智的。

MySQL的innodb引擎是怎样贯彻MVCC的

innodb会为每一行增添七个字段,分别代表该行创立的本子和删除的版本,填入的是事情的版本号,这一个版本号随着工作的制造不断递增。在repeated read的隔开分离品级(事务的隔开等级请看那篇作品)下,具体各样数据库操作的兑现:

  • select:满意以下七个条件innodb会重回该行数据:
  • 该行的创办版本号小于等于当前版本号,用于保障在select操作在此之前全体的操作已经进行落地。
  • 该行的删除版本号大于当前版本或然为空。删除版本号大于当前版本意味着有四个出现事务将该行删除了。
  • insert:将新插入的行的创制版本号设置为当下系统的版本号。
  • delete:将在删除的行的删除版本号设置为当前系统的版本号。
  • update:不推行原地update,而是调换来insert delete。将旧行的删减版本号设置为当下版本号,并将新行insert同偶然候安装创造版本号为近些日子版本号。

里头,写操作(insert、delete和update)推行时,须求将系统版本号递增。

​由于旧数据并不确实的去除,所以必需对这个多少进行清理,innodb会开启多个后台线程推行清理专门的学问,具体的法规是将去除版本号小于当前系统版本的行删除,那个进程叫做purge。

经过MVCC很好的兑现了专门的学业的隔开性,能够达到repeated read品级,要兑现serializable还非得加锁。

参考:MVCC浅析

六、MyISAM和InnoDB

MyISAM 适合于部分须要多量查询的运用,但其对于有大气写操作实际不是很好。以至你只是急需update叁个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就终于读进度都无法操作直到读操作完成。别的,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 那类的计量是超快无比的。

InnoDB 的方向会是三个特别复杂的寄存引擎,对于一些小的利用,它会比 MyISAM 还慢。他是它辅助“行锁” ,于是在写操作相当多的时候,会更完美。并且,他还匡助越来越多的尖端应用,举例:事务。

迭代器和生成器

本条是stackoverflow里python排行第一的难题,值得一看: http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do-in-python

这是普通话版: http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/1/README.html

编程题

一、台阶难题/斐波那契

一头青蛙二遍能够跳上1级台阶,也足以跳上2级。求该引体向上上几个n级的台阶总共有微微种跳法。

fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) fib(n - 2)

其次种记念方法

def memo(func):

cache = {}

def wrap(*args):

if args not in cache:

cache[args] = func(*args)

return cache[args]

return wrap

@memo

def fib(i):

if i < 2:

return 1

return fib(i-1) fib(i-2)

其三种办法

def fib(n):

a, b = 0, 1

for _ in xrange(n):

a, b = b, a b

return b

二、变态台阶难点

贰头青蛙二次可以跳上1级台阶,也得以跳上2级……它也得以跳上n级。求该俯卧撑上叁个n级的阶梯总共有微微种跳法。

fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1)

三、矩形覆盖

大家得以用2*1的小矩形横着依然竖着去隐瞒越来越大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地蒙蔽二个2*n的大矩形,总共有微微种艺术?

第2*n个矩形的掩盖措施等于第2*(n-1)加上第2*(n-2)的方法。

f = lambda n: 1 if n < 2 else f(n - 1) f(n - 2)

四、杨氏矩阵查找

在几个m行n列二维数组中,每一行都遵照从左到右递增的逐个排序,每一列都遵守从上到下递增的依次排序。请完结一个函数,输入那样的二个二维数组和一个寸头,剖断数组中是不是包涵该整数。

行使Step-wise线性搜索。

def get_value(l, r, c):

return l[r][c]

def find(l, x):

m = len(l) - 1

n = len(l[0]) - 1

r = 0

c = n

while c >= 0 and r <= m:

value = get_value(l, r, c)

if value == x:

return True

elif value > x:

c = c - 1

elif value < x:

r = r 1

return False

五、去除列表中的重复元素

用集合

list(set(l))

用字典

l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']

l2 = {}.fromkeys(l1).keys()

print l2

用字典并保障顺序

l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']

l2 = list(set(l1))

l2.sort(key=l1.index)

print l2

列表推导式

l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']

l2 = []

[l2.append(i) for i in l1 if not i in l2]

sorted排序並且用列表推导式.

l = ['b','c','d','b','c','a','a'] [single.append(i) for i in sorted(l) if i not in single] print single

七、链表成对沟通

1->2->3->4转换成2->1->4->3.

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

class Solution:

# @param a ListNode

# @return a ListNode

def swapPairs(self, head):

if head != None and head.next != None:

next = head.next

head.next = self.swapPairs(next.next)

next.next = head

return next

return head

七、创造字典的主意

1 直接创设

dict = {'name':'earth', 'port':'80'}

2 工厂方法

items=[('name','earth'),('port','80')]

dict2=dict(items)

dict1=dict((['name','earth'],['port','80']))

3 fromkeys()方法

dict1={}.fromkeys(('x','y'),-1)

dict={'x':-1,'y':-1}

dict2={}.fromkeys(('x','y'))

dict2={'x':None, 'y':None}

八、合併三个不改变列表

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尾递归

def _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp):

if len(l1) == 0 or len(l2) == 0:

tmp.extend(l1)

tmp.extend(l2)

return tmp

else:

if l1[0] < l2[0]:

tmp.append(l1[0])

del l1[0]

else:

tmp.append(l2[0])

del l2[0]

return _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp)

def recursion_merge_sort2(l1, l2):

return _recursion_merge_sort2(l1, l2, [])

循环算法

思路:

概念二个新的空驶列车表

正如多个列表的第四个成分

小的就插入到新列表里

把已经插入新列表的要素从旧列表删除

直至七个旧列表有三个为空

再把旧列表加到新列表后边

def loop_merge_sort(l1, l2):

tmp = []

while len(l1) > 0 and len(l2) > 0:

if l1[0] < l2[0]:

tmp.append(l1[0])

del l1[0]

else:

tmp.append(l2[0])

del l2[0]

tmp.extend(l1)

tmp.extend(l2)

return tmp

pop弹出

a = [1,2,3,7]

b = [3,4,5]

def merge_sortedlist(a,b):

c = []

while a and b:

if a[0] >= b[0]:

c.append(b.pop(0))

else:

c.append(a.pop(0))

while a:

c.append(a.pop(0))

while b:

c.append(b.pop(0))

return c

print merge_sortedlist(a,b)

九、交叉链表求交点

实质上想想可以服从从尾发轫相比较五个链表,假设相交,则从尾发轫必然一致,只要从尾开头比较,直至不均等的地点即为交叉点,如图所示

图片 2

 

# 使用a,b八个list来模拟链表,能够见到交叉点是 7那一个节点

a = [1,2,3,7,9,1,5]

b = [4,5,7,9,1,5]

for i in range(1,min(len(a),len(b))):

if i==1 and (a[-1] != b[-1]):

print "No"

break

else:

if a[-i] != b[-i]:

print "交叉节点:",a[-i 1]

break

else:

pass

另外一种比较正式的方法,构造链表类

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

def node(l1, l2):

length1, lenth2 = 0, 0

# 求多少个链表长度

while l1.next:

l1 = l1.next

length1 = 1

while l2.next:

l2 = l2.next

length2 = 1

# 长的链表先走

if length1 > lenth2:

for _ in range(length1 - length2):

l1 = l1.next

else:

for _ in range(length2 - length1):

l2 = l2.next

while l1 and l2:

if l1.next == l2.next:

return l1.next

else:

l1 = l1.next

l2 = l2.next

修改了一下:

#coding:utf-8

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

def node(l1, l2):

length1, length2 = 0, 0

# 求七个链表长度

while l1.next:

l1 = l1.next#尾节点

length1 = 1

while l2.next:

l2 = l2.next#尾节点

length2 = 1

#假如相交

if l1.next == l2.next:

# 长的链表先走

if length1 > length2:

for _ in range(length1 - length2):

l1 = l1.next

return l1#回去交点

else:

for _ in range(length2 - length1):

l2 = l2.next

return l2#重临交点

# 要是不相交

else:

return

十、二分查找

#coding:utf-8

def binary_search(list,item):

low = 0

high = len(list)-1

while low<=high:

mid = (low high)/2

guess = list[mid]

if guess>item:

high = mid-1

elif guess<item:

low = mid 1

else:

return mid

return None

mylist = [1,3,5,7,9]

print binary_search(mylist,3)

十一、快排

#coding:utf-8

def quicksort(list):

if len(list)<2:

return list

else:

midpivot = list[0]

lessbeforemidpivot = [i for i in list[1:] if i<=midpivot]

biggerafterpivot = [i for i in list[1:] if i > midpivot]

finallylist = quicksort(lessbeforemidpivot) [midpivot] quicksort(biggerafterpivot)

return finallylist

print quicksort([2,4,6,7,1,2,5])

越多排序难题凸现:数据结构与算法-排序篇-Python描述

十二、找零难点

#coding:utf-8

#values是硬币的面值values = [ 25, 21, 10, 5, 1]

#valuesCounts 钱币对应的类别数

#money 寻觅来的总钱数

#coinsUsed 对应于当下货币总的数量i所使用的硬币数目

def coinChange(values,valuesCounts,money,coinsUsed):

#遍历出从1到money全部的钱数可能

for cents in range(1,money 1):

minCoins = cents

#把具备的硬币面值遍历出来和钱数做相比

for kind in range(0,valuesCounts):

if (values[kind] <= cents):

temp = coinsUsed[cents - values[kind]] 1

if (temp < minCoins):

minCoins = temp

coinsUsed[cents] = minCoins

print ('面值:{0}的足足硬币使用数为:{1}'.format(cents, coinsUsed[cents]))

十三、广度遍历和纵深遍历二叉树

给定一个数组,创设二叉树,何况按等级次序打印那个二叉树

十四、二叉树节点

class Node(object):

def __init__(self, data, left=None, right=None):

self.data = data

self.left = left

self.right = right

tree = Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))

十五、 等级次序遍历

def lookup(root):

row = [root]

while row:

print(row)

row = [kid for item in row for kid in (item.left, item.right) if kid]

十六、深度遍历

def deep(root):

if not root:

return

print root.data

deep(root.left)

deep(root.right)

if __name__ == '__main__':

lookup(tree)

deep(tree)

十七、 前中后序遍历

纵深遍历改造各样就OK了

#coding:utf-8

#二叉树的遍历

#简言之的二叉树节点类

class Node(object):

def __init__(self,value,left,right):

self.value = value

self.left = left

self.right = right

#中序遍历:遍历左子树,访问当前节点,遍历右子树

def mid_travelsal(root):

if root.left is None:

mid_travelsal(root.left)

#做客当前节点

print(root.value)

if root.right is not None:

mid_travelsal(root.right)

#前序遍历:访谈当前节点,遍历左子树,遍历右子树

def pre_travelsal(root):

print (root.value)

if root.left is not None:

pre_travelsal(root.left)

if root.right is not None:

pre_travelsal(root.right)

#持续遍历:遍历左子树,遍历右子树,访谈当前节点

def post_trvelsal(root):

if root.left is not None:

post_trvelsal(root.left)

if root.right is not None:

post_trvelsal(root.right)

print (root.value)

十八、求最大树深

def maxDepth(root):

if not root:

return 0

return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) 1

十九、求两棵树是还是不是一律

def isSameTree(p, q):

if p == None and q == None:

return True

elif p and q :

return p.val == q.val and isSameTree(p.left,q.left) and isSameTree(p.right,q.right)

else :

return False

二十、前序中序求后序

def rebuild(pre, center):

if not pre:

return

cur = Node(pre[0])

index = center.index(pre[0])

cur.left = rebuild(pre[1:index 1], center[:index])

cur.right = rebuild(pre[index 1:], center[index 1:])

return cur

def deep(root):

if not root:

return

deep(root.left)

deep(root.right)

print root.data

二十一、单链表逆置

class Node(object):

def __init__(self, data=None, next=None):

self.data = data

self.next = next

link = Node(1, Node(2, Node(3, Node(4, Node(5, Node(6, Node(7, Node(8, Node(9)))))))))

def rev(link):

pre = link

cur = link.next

pre.next = None

while cur:

tmp = cur.next

cur.next = pre

pre = cur

cur = tmp

return pre

root = rev(link)

while root:

print root.data

root = root.next

二十二、 四个字符串是不是是变位词

class Anagram:

"""

@:param s1: The first string

@:param s2: The second string

@:return true or false

"""

def Solution1(s1,s2):

alist = list(s2)

pos1 = 0

stillOK = True

while pos1 < len(s1) and stillOK:

pos2 = 0

found = False

while pos2 < len(alist) and not found:

if s1[pos1] == alist[pos2]:

found = True

else:

pos2 = pos2 1

if found:

alist[pos2] = None

else:

stillOK = False

pos1 = pos1 1

return stillOK

print(Solution1('abcd','dcba'))

def Solution2(s1,s2):

alist1 = list(s1)

alist2 = list(s2)

alist1.sort()

alist2.sort()

pos = 0

matches = True

while pos < len(s1) and matches:

if alist1[pos] == alist2[pos]:

pos = pos 1

else:

matches = False

return matches

print(Solution2('abcde','edcbg'))

def Solution3(s1,s2):

c1 = [0]*26

c2 = [0]*26

for i in range(len(s1)):

pos = ord(s1[i])-ord('a')

c1[pos] = c1[pos] 1

for i in range(len(s2)):

pos = ord(s2[i])-ord('a')

c2[pos] = c2[pos] 1

j = 0

stillOK = True

while j<26 and stillOK:

if c1[j] == c2[j]:

j = j 1

else:

stillOK = False

return stillOK

print(Solution3('apple','pleap'))

二十三、动态规划难点

可参照:动态规划(DP)的整治-Python描述

 

单下划线前缀的名目(举例_shahriar)

以单下划线做前缀的称呼内定了那几个名号是“私有的”。在 有些 导入import * 的风貌中,下三个行令你代码的人(或许你本人)会知晓那么些称号仅内部采取。Python documentation里面写道:

a name prefixed with an underscore (e.g. _spam) should be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method or a data member). It should be considered an implementation detail and subject to change without notice.

所以说在在 有个别 import * 的光景,是因为导入时解释器确实对单下划线初阶的名称做了拍卖。要是您这么写from <module/package> import *,任何以单下划线最早的称呼都不会被导入,除非模块/包的__all__列表分明包含了这一个名称。更加多相关音信见““Importing * in Python”

Python语言特征

一、Python的函数参数字传送递

看三个例子:

a = 1

def fun(a):

a = 2

fun(a)

print a # 1

a = []

def fun(a):

a.append(1)

fun(a)

print a # [1]

具备的变量都足以知道是内部存款和储蓄器中二个对象的“引用”,恐怕,也能够看似c中void*的感觉。

经过id来看援用a的内部存储器地址能够相比较掌握:

a = 1

def fun(a):

print "func_in",id(a) # func_in 41322472

a = 2

print "re-point",id(a), id(2) # re-point 41322448 41322448

print "func_out",id(a), id(1) # func_out 41322472 41322472

fun(a)

print a # 1

注:具体的值在差异电脑上运维时恐怕两样。

能够观望,在实施完a = 2之后,a援引中保存的值,即内部存款和储蓄器地址发生变化,由原来1目的的各处的地址变成了2这几个实体对象的内部存款和储蓄器地址。

而第三个例证a引用保存的内存值就不会发生变化:

a = []

def fun(a):

print "func_in",id(a) # func_in 53629256

a.append(1)

print "func_out",id(a) # func_out 53629256

fun(a)

print a # [1]

这里记住的是体系是属于对象的,并非变量。而指标有三种,“可改换”(mutable)与“不可改动”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不可退换的对象,而 list, dict, set 等则是能够修改的靶子。(这便是以此难点的尤为重要)

当二个援用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,那个函数里的引用和异地的援引没有半毛关系了.所以第二个例证里函数把援引指向了贰个不可变对象,当函数重回的时候,外面包车型客车引用没半毛以为.而第贰个例证就分歧了,函数内的援引指向的是可变对象,对它的操作就和固化了指针地址同样,在内部存款和储蓄器里开展修改.

二、Python中的元类(metaclass)

那些这个的临时用,然而像ORM这种复杂的构造还是会须求的,教程就不详细介绍了。

三、 @staticmethod和@classmethod

Python其实有3个方式,即静态方法(staticmethod),类措施(classmethod)和实例方法,如下:

def foo(x):

print "executing foo(%s)"%(x)

class A(object):

def foo(self,x):

print "executing foo(%s,%s)"%(self,x)

@classmethod

def class_foo(cls,x):

print "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)

@staticmethod

def static_foo(x):

print "executing static_foo(%s)"%x

a=A()

那边先明了下函数参数里面包车型地铁self和cls.那些self和cls是对类或然实例的绑定,对于平时的函数来讲我们得以这么调用foo(x),那几个函数正是最常用的,它的行事跟其余事物(类,实例)非亲非故.对于实例方法,我们通晓在类里每趟定义方法的时候都供给绑定那么些实例,正是foo(self, x),为什么要如此做吧?因为实例方法的调用离不开实例,大家需求把实例自身传给函数,调用的时候是那样的a.foo(x)(其实是foo(a, x)).类方法一致,只可是它传递的是类并非实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls能够替换其他参数,不过python的预约是那俩,依旧不要改的好.

对于静态方法其实和普通的不二秘技同样,不需求对什么人实行绑定,独一的差距是调用的时候供给动用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法类格局静态方法a = A()a.foo(x)a.class_foo(x)a.static_foo(x)A不可用A.class_foo(x)A.static_foo(x)

四、类变量和实例变量

类变量:

​是可在类的持有实例之间分享的值(也正是说,它们不是独自分配给各类实例的)。例如下例中,num_of_instance 正是类变量,用于追踪存在着稍加个Test 的实例。

实例变量:

实例化之后,各种实例单独具备的变量。

class Test(object):

num_of_instance = 0

def __init__(self, name):

self.name = name

Test.num_of_instance = 1

if __name__ == '__main__':

print Test.num_of_instance # 0

t1 = Test('jack')

print Test.num_of_instance # 1

t2 = Test('lucy')

print t1.name , t1.num_of_instance # jack 2

print t2.name , t2.num_of_instance # lucy 2

填补的例子

class Person:

name="aaa"

p1=Person()

p2=Person()

p1.name="bbb"

print p1.name # bbb

print p2.name # aaa

print Person.name # aaa

这里p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实质上和上面第七个难点同样,正是函数字传送参的难点,p1.name一上马是指向的类变量name="aaa",但是在实例的机能域里把类变量的引用改换了,就成为了两个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

可以看看下边包车型客车事例:

class Person:

name=[]

p1=Person()

p2=Person()

p1.name.append(1)

print p1.name # [1]

print p2.name # [1]

print Person.name # [1]

五、Python自省

本条也是python彪悍的天性.

反省正是面向对象的言语所写的顺序在运行时,所能知道对象的类型.简单一句便是运维时能够得到对象的类型.例如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

a = [1,2,3]

b = {'a':1,'b':2,'c':3}

c = True

print type(a),type(b),type(c) # <type 'list'> <type 'dict'> <type 'bool'>

print isinstance(a,list) # True

六、字典推导式

唯恐您见过列表推导时,却绝非见过字典推导式,在2.7中才参与的:

d = {key: value for (key, value) in iterable}

7 Python中单下划线和双下划线

>>> class MyClass():

... def __init__(self):

... self.__superprivate = "Hello"

... self._semiprivate = ", world!"

...

>>> mc = MyClass()

>>> print mc.__superprivate

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: myClass instance has no attribute '__superprivate'

>>> print mc._semiprivate

, world!

>>> print mc.__dict__

{'_MyClass__superprivate': 'Hello', '_semiprivate': ', world!'}

__foo__:一种约定,Python内部的名字,用来区分别的客户自定义的命名,避防冲突,便是比如说__init__(),__del__(),__call__()这么些新鲜措施

_foo:一种约定,用来钦命变量私有.技师用来钦定个人变量的一种格局.无法用from module import * 导入,其余地点和国有同样访问;

__foo:那么些有确实的含义:分析器用_classname__foo来顶替这么些名字,以界别和其余类同样的命名,它不也许直接像公有成员平等随意访问,通过对象名._类名__xxx那样的法子可以访问.

七、字符串格式化:%和.format

.format在非常多上面看起来更便利.对于%最烦人的是它无法同一时间传递二个变量和元组.你大概会想下边包车型客车代码不会有怎样难点:

"hi there %s" % name

而是,借使name恰好是(1,2,3),它将会抛出三个TypeError非常.为了保险它连接不错的,你不可能不这么做:

"hi there %s" % (name,) # 提供二个单成分的数组并非贰个参数

只是多少丑..format就不曾那几个难题.你给的第一个难题也是如此,.format雅观多了.

您为什么不要它?

  • 不知晓它(在读那几个后边)
  • 为了和Python2.5万分(举个例子logging库建议使用%(issue #4))

八、迭代器和生成器

stackoverflow里python排行第一的主题素材,能够参见一下,有保加太原语版也是有汉语版的。

那边有个有关生成器的创办难点面试官有考: 问: 将列表生成式中[]改动() 之后数据结构是或不是变动? 答案:是,从列表变为生成器

>>> L = [x*x for x in range(10)]

>>> L

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> g = (x*x for x in range(10))

>>> g

<generator object <genexpr> at 0x0000028F8B774200>

透过列表生成式,能够直接成立叁个列表。但是,受到内存限制,列表体量料定是少数的。并且,创造二个包括百万成分的列表,不仅仅是攻下极大的内部存款和储蓄器空间,如:我们只须要会见前面包车型地铁多少个要素,前边超越十二分之百分之五拾贰分所占的长空都以浪费的。因而,不要求创建完整的列表(节省大批量内部存款和储蓄器空间)。在Python中,大家得以利用生成器:边循环,边计算的编写制定—>generator

九、*args and **kwargs

用*args和**kwargs只是为着便利并从未强制行使它们.

当您不明确你的函数里将在传递多少参数时你能够用*args.例如,它能够传递猖獗数量的参数:

>>> def print_everything(*args):

for count, thing in enumerate(args):

... print '{0}. {1}'.format(count, thing)

...

>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')

  1. apple

  2. banana

  3. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用没有先行定义的参数名:

>>> def table_things(**kwargs):

... for name, value in kwargs.items():

... print '{0} = {1}'.format(name, value)

...

>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')

cabbage = vegetable

apple = fruit

您也能够混着用.命名参数首先得到参数值然后有所的另外参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.比如:

def table_things(titlestring, **kwargs)

*args和**kwargs能够并且在函数的定义中,不过*args必须在**kwargs前面.

当调用函数时你也能够用*和**语法.例如:

>>> def print_three_things(a, b, c):

... print 'a = {0}, b = {1}, c = {2}'.format(a,b,c)

...

>>> mylist = ['aardvark', 'baboon', 'cat']

>>> print_three_things(*mylist)

a = aardvark, b = baboon, c = cat

就疑似你看来的千篇一律,它能够传递列表(可能元组)的每一类并把它们解包.注意必需与它们在函数里的参数相符合.当然,你也得以在函数定义也许函数调用时用*.

十、面向切面编制程序AOP和装饰器

以此AOP一听上去某些懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

装饰器是三个很盛名的设计格局,常常被用于有切面必要的场景,较为精华的有插入日志、质量测量试验、事务管理等。装饰器是化解那类难点的绝佳设计,有了装饰器,我们就足以抽离出大气函数中与函数功效自个儿非亲非故的等同代码并继续起用。回顾的讲,装饰器的机能正是为曾经存在的靶子增多额外的成效。

十一、鸭子类型

“当见到贰只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子,那么那只鸟就足以被称呼鸭子。”

大家并不爱护对象是什么样品种,到底是否鸭子,只关心行为。

举例在python中,有不少file-like的东西,比方StringIO,GzipFile,socket。它们有成都百货上千完全一样的格局,大家把它们作为文件使用。

又举个例子list.extend()方法中,大家并不关怀它的参数是还是不是list,只要它是可迭代的,所以它的参数可以是list/tuple/dict/字符串/生成器等.

鸭子类型在动态语言中平常使用,特别灵活,使得python不想java那样特意去弄一大堆的设计方式。

十二、Python中重载

函数重载首假设为了减轻七个难点。

  1. 可变参数类型。
  2. 可变参数个数。

除此以外,一个宗旨的设计条件是,仅仅当三个函数除了参数类型和参数个数差别以外,其意义是完全同样的,此时才使用函数重载,假若五个函数的效能实在比不上,那么不该选拔重载,而相应使用贰个名字差别的函数。

好吧,那么对于意况 1 ,函数功能雷同,可是参数类型不相同,python 如什么地方理?答案是常有无需处理,因为 python 可以承受别的类型的参数,如若函数的意义雷同,那么差别的参数类型在 python 中很或然是同样的代码,不须要做成多个例外函数。

那就是说对于境况 2 ,函数成效雷同,但参数个数分裂,python 如何处理?大家明白,答案便是缺省参数。对这几个远远不足的参数设定为缺省参数就能够化解难点。因为你纵然函数功效雷同,那么那二个非常不足的参数终究是需求用的。

好了,鉴于意况 1 跟 景况 2 都有了消除方案,python 自然就无需函数重载了。

十三、新式类和旧式类

本条面试官问了,小编说了老半天,不亮堂她问的确实意图是什么.

stackoverflow

新型类很早在2.2就应时而生了,所以旧式类完全部都以致极的主题材料,Python3里的类全是新式类.这里有一个MRO难点能够掌握下(新式类是广度优先,旧式类是深浅优先),<Python宗旨编制程序>里讲的也比比较多.

一个旧式类的吃水优先的事例

class A():

def foo1(self):

print "A"

class B(A):

def foo2(self):

pass

class C(A):

def foo1(self):

print "C"

class D(B, C):

pass

d = D()

d.foo1()

# A

根据非凡类的查找顺序从左到右深度优先的法规,在拜见d.foo1()的时候,D这一个类是未曾的..那么往上搜索,先找到B,里面没有,深度优先,访问A,找到了foo1(),所以那时候调用的是A的foo1(),进而产生C重写的foo1()被绕过

十四、__new__和__init__的区别

这个__new__当真相当少见到,先做询问吧.

  1. __new__是四个静态方法,而__init__是三个实例方法.
  2. __new__方法会再次来到贰个创设的实例,而__init__什么样都不重返.
  3. 只有在__new__重回一个cls的实例时前面包车型大巴__init__技能被调用.
  4. 当创造二个新实例时调用__new__,起头化三个实例时用__init__.

stackoverflow

ps: __metaclass__是创办类时起成效.所以大家能够分别使用__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创制,实例成立和实例最初化的时候做一些小手脚.

十五、单例格局

​单例形式是一种常用的软件设计形式。在它的中央结构中只包涵三个被叫做单例类的超过常规规类。通过单例情势能够保证系统中多少个类唯有三个实例何况该实例易于外界访问,进而便利对实例个数的操纵并节约系统能源。固然希望在系统中某些类的指标只可以存在多少个,单例格局是最佳的实施方案。

__new__()在__init__()从前被调用,用于转移实例对象。利用这几个点子和类的质量的表征能够兑现设计形式的单例形式。单例格局是指创制独一指标,单例形式设计的类只可以实例 这些相对常考啊.必必要牢记1~2个法子,那时候面试官是让手写的.

1 使用__new__方法

class Singleton(object):

def __new__(cls, *args, **kw):

if not hasattr(cls, '_instance'):

orig = super(Singleton, cls)

cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)

return cls._instance

class MyClass(Singleton):

a = 1

2 分享属性

开创实例时把具备实例的__dict__针对同叁个字典,那样它们具备同样的属性和方法.

class Borg(object):

_state = {}

def __new__(cls, *args, **kw):

ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)

ob.__dict__ = cls._state

return ob

class MyClass2(Borg):

a = 1

3 装饰器版本

def singleton(cls):

instances = {}

def getinstance(*args, **kw):

if cls not in instances:

instances[cls] = cls(*args, **kw)

return instances[cls]

return getinstance

@singleton

class MyClass:

...

4 import方法

用作python的模块是后天的单例情势

# mysingleton.py

class My_Singleton(object):

def foo(self):

pass

my_singleton = My_Singleton()

# to use

from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

十六、 Python中的功用域

Python 中,贰个变量的成效域总是由在代码中被赋值的地点所主宰的。

当 Python 遭遇二个变量的话他会安分守纪这样的逐一进行检索:

本地作用域(Local)→当前成效域被停放的地点作用域(Enclosing locals)→全局/模块功能域(Global)→内置成效域(Built-in)

十七、 GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而利用的独立线程运维的限量,说白了便是八个核只可以在同时运转三个线程.对于io密集型任务,python的四线程起到效果,但对此cpu密集型任务,python的多线程差非常少占不到别的优势,还会有相当的大恐怕因为争夺能源而变慢。

见Python 最难的主题材料

消除办法正是多进度和上面包车型大巴协程(协程也只是单CPU,不过能减小切换代价进步质量).

十八、协程

博客园被问到了,呵呵哒,跪了

简言之点说协程是进程和线程的进级版,进程和线程都面临着内核态和客户态的切换难题而消耗数不胜数切换时间,而协程正是客户自个儿说了算切换的火候,不再要求陷入系统的水源态.

Python里最广大的yield就是协程的斟酌!能够查看第七个难点.

十九、闭包

闭包(closure)是函数式编制程序的入眼的语法结构。闭包也是一种集体代码的结构,它同样增进了代码的可重新使用性。

当七个内嵌函数援引其外界作功能域的变量,我们就能够收获三个闭包. 总括一下,成立七个闭包必需满意以下几点:

  1. 必得有二个内嵌函数
  2. 内嵌函数必需援用外界函数中的变量
  3. 外界函数的再次来到值必得是内嵌函数

感到闭包照旧有难度的,几句话是说不明了的,还是印证相关资料.

根本是函数运转后并不会被撤废,就疑似16题的instance字典同样,当函数运维完后,instance并不被销毁,而是继续留在内部存款和储蓄器空间里.这些作用看似类里的类变量,只可是迁移到了函数上.

闭包就如个空心球同样,你知道外面和内部,但你不知情中间是什么样.

二十、lambda函数

实际就是二个无名氏函数,为啥叫lambda?因为和后边的函数式编程有关.

推荐: 知乎

二十一、 Python函数式编制程序

其一必要适合的数量的问询一下吧,究竟函数式编制程序在Python中也做了引用.

推荐: 酷壳

python中等高校函授数式编制程序接济:

filter 函数的机能也就是过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每一种seq中的元素;重临叁个使bool_seq再次回到值为true的成分的行列。

>>>a = [1,2,3,4,5,6,7]

>>>b = filter(lambda x: x > 5, a)

>>>print b

>>>[6,7]

map函数是对三个行列的各种项依次试行函数,上边是对一个队列各样项都乘以2:

>>> a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])

>>> list(a)

[2, 4, 6]

reduce函数是对贰个队列的每一个项迭代调用函数,上面是求3的阶乘:

>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))

6

二十二、Python里的正片

引用和copy(),deepcopy()的区别

import copy

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原本对象

b = a #赋值,传对象的引用

c = copy.copy(a) #指标拷贝,浅拷贝

d = copy.deepcopy(a) #目标拷贝,深拷贝

a.append(5) #修改对象a

a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a

print 'b = ', b

print 'c = ', c

print 'd = ', d

输出结果:

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]

d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

二十三、Python垃圾回收机制

Python GC主要利用引用计数(reference counting)来追踪和回收废。在引用计数的基础上,通过“标志-清除”(mark and sweep)化解容器对象恐怕发生的循环援用难题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的艺术提升垃圾回收功效。

1 援用计数

PyObject是各类对象必有的内容,当中ob_refcnt就是做为援用计数。当一个指标有新的援引时,它的ob_refcnt就能够大增,当援引它的目的被删去,它的ob_refcnt就能降低.援用计数为0时,该目的生命就去世了。

优点:

  1. 简单
  2. 实时性

缺点:

  1. 爱戴引用计数消耗费资金源
  2. 巡回援引

2 标志-清除机制

基本思路是先按需分配,等到未有空余内部存款和储蓄器的时候从存放器和程序栈上的引用出发,遍历以指标为节点、以援引为边构成的图,把装有能够访谈到的指标打上标志,然后清扫三遍内部存款和储蓄器空间,把全部没标识的靶子释放。

3 分代本领

分代回收的完好观念是:将系统中的全体内部存储器块遵照其存世时间分开为差异的聚集,各种群集就成为二个“代”,垃圾收罗频率随着“代”的现不常间的增大而减小,存活时间常常选取经过一遍垃圾回收来衡量。

Python默料定义了三代对象集结,索引数越大,对象共处时间越长。

比如: 当某个内部存款和储蓄器块M经过了3次垃圾采撷的涤荡之后还存世时,大家就将内部存款和储蓄器块M划到二个集合A中去,而新分配的内存都分开到集合B中去。当废品搜聚起来专业时,大好些个景况都只对会集B举办垃圾回收,而对集合A实行垃圾回收要隔不长一段时间后才开展,那就使得垃圾采摘体制亟待管理的内部存款和储蓄器少了,效用自然就加强了。在这里个进度中,集结B中的有些内部存款和储蓄器块由于现一时间长而会被撤换成集结A中,当然,会集A中其实也设有部分废物,这么些废品的回收会因为这种分代的建制而被延迟。

二十四、Python的List

详见教程网络广大的,内容有一些多,笔者就不一一列出来了。

二十五、Python的is

is是对待地址,==是比较值

二十六、 read,readline和readlines

  • read 读取整个文件
  • readline 读取下一行,使用生成器方法
  • readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历

二十七、 Python2和3的区别

推荐介绍:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的第一差异

二十八、super init

super() lets you avoid referring to the base class explicitly, which can be nice. But the main advantage comes with multiple inheritance, where all sorts of fun stuff can happen. See the standard docs on super if you haven't already.

Note that the syntax changed in Python 3.0: you can just say super().__init__() instead of super(ChildB, self).__init__() which IMO is quite a bit nicer.

Python2.7中的super方法浅见

二十九、range and xrange

都在循环时选拔,xrange内存品质更加好。 for i in range(0, 20): for i in xrange(0, 20): What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X? range creates a list, so if you do range(1, 一千0000) it creates a list in memory with 9999999 elements. xrange is a sequence object that evaluates lazily.

python自省

这一个也是python彪悍的天性.

扪心自问便是面向对象的言语所写的主次在运作时,所能知道对象的类型.轻巧一句便是运行时能够获得对象的类型.举个例子type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

数据结构

红黑树

红黑树与AVL的相比较:

AVL是从严平衡树,由此在追加依然去除节点的时候,根据不一致意况,旋转的次数比红黑树要多;

红黑是用非严加的平衡来换取增删节点时候转动次数的降落;

因而轻巧说,若是您的应用中,找出的次数远远超过插入和删除,那么选取AVL,假诺寻觅,插入删除次数差相当少差不离,应该选拔RB。

to use

from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

## python中的作用域
Python 中,一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定的。

当 Python 遇到一个变量的话他会按照这样的顺序进行搜索:

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)
## GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.

见Python 最难的问题http://www.oschina.net/translate/pythons-hardest-problem

==解决办法就是多进程和下面的协程(协程也只是单CPU,但是能减小切换代价提升性能).==
## 协程
知乎被问到了,呵呵哒,跪了

简单点说协程是进程和线程的升级版,进程和线程都面临着内核态和用户态的切换问题而耗费许多切换时间,而协程就是用户自己控制切换的时机,不再需要陷入系统的内核态.

Python里最常见的yield就是协程的思想!可以查看第九个问题.
## 闭包
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性。

当一个内嵌函数引用其外部作作用域的变量,我们就会得到一个闭包. 总结一下,创建一个闭包必须满足以下几点:

必须有一个内嵌函数
内嵌函数必须引用外部函数中的变量
外部函数的返回值必须是内嵌函数

感觉闭包还是有难度的,几句话是说不明白的,还是查查相关资料.

重点是函数运行后并不会被撤销,就像16题的instance字典一样,当函数运行完后,instance并不被销毁,而是继续留在内存空间里.这个功能类似类里的类变量,只不过迁移到了函数上.

闭包就像个空心球一样,你知道外面和里面,但你不知道中间是什么样.
## lambda函数
其实就是一个匿名函数,为什么叫lambda?因为和后面的函数式编程有关.

推荐: 知乎(http://www.zhihu.com/question/20125256 )
## python函数式编程
这个需要适当的了解一下吧,毕竟函数式编程在Python中也做了引用.

推荐: 酷壳(http://coolshell.cn/articles/10822.html )

python中函数式编程支持:

filter 函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素;返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。

a = [1,2,3,4,5,6,7]
b = filter(lambda x: x > 5, a)
print b
[6,7]

map函数是对一个序列的每个项依次执行函数,下面是对一个序列每个项都乘以2:

a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])
list(a)
[2, 4, 6]

reduce函数是对一个序列的每个项迭代调用函数,下面是求3的阶乘:

reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))
6

## python里的拷贝
引用和copy(),deepcopy()的区别:
1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
3. copy拷贝一个对象,但是对象的属性还是引用原来的,deepcopy拷贝一个对象,把对象里面的属性也做了拷贝,deepcopy之后完全是另一个对象了

import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原有对象

b = a #赋值,传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝,里面包车型客车[]可能援引原本的
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝, 全部的天性引用全都以新的

a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d

输出结果:
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

## python 垃圾回收机制
Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
### 引用计数
PyObject是每个对象必有的内容,其中`ob_refcnt`就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的`ob_refcnt`就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时,该对象生命就结束了。

- 优点:

  - 简单
  - 实时性

- 缺点:

  - 维护引用计数消耗资源
  - 循环引用

## 标记-清楚机制
基本思路是先按需分配,等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历以对象为节点、以引用为边构成的图,把所有可以访问到的对象打上标记,然后清扫一遍内存空间,把所有没标记的对象释放。
## 分代技术
分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。

Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。

举例:
  当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时,我们就将内存块M划到一个集合A中去,而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时,大多数情况都只对集合B进行垃圾回收,而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行,这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了,效率自然就提高了。在这个过程中,集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中,当然,集合A中实际上也存在一些垃圾,这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。
# python的list
推荐: http://www.jianshu.com/p/J4U6rR (c语言的实现)
- 基本列表操作:
    - 删除  
    `del list[2]`
    - 分片赋值  
    `name[2:] = list('ar')`
- append

list.append(2)

- count

x = [[1,2],1,1,[2,1,[1,2]]]
x.count([1,2])
1
x.count(1)
2

- append
用于在列表末尾追加新的对象

lst = [1,2,3,4]
lst.append[4]
lst
[1,2,3,4]

- extend
可以在列表末尾一次性追加另一个序列的多个值

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
a.extend(b)
a
[1,2,3,4,5,6]

看起来与`a b`操作很像, 但是extend方法修改了被扩展序列,而`a b`则是返回新的序列

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
a b
[1,2,3,4,5,6]
a
[1,2,3]

- index方法
查找元素在列表中的位置

L= [1,2,3,3]
[1,2,3,3]
L.index(3)
2

- insert方法

L= [1,2,3]
[1,2,3]
L.insert(0,10)
[10,1,2,3]

- pop方法

L= [1,2,3]
[1,2,3]
L.pop(0)
1
L
[2,3]

Perl的列表array里面pop只能弹出右侧的一个元素, 而这个可以弹出指定的index元素
有返回值, 返回值是弹出的元素, 并且修改了原列表
- remove方法
移除列表中某个值的第一个匹配项

L= [1,2,3,3,4]
[1,2,3,3,4]
L.remove(3)
L
[1,2,3,4]

没有返回值,原位修改
- sort方法
sort方法用于在原位置对列表进行排序。

L= [1,2,3,5,4]
L.sort()
L
[1,2,3,4,5]

- reverse方法

L= [1,2,3,3,4]
[1,2,3,3,4]
L.reverse()
L
[4,3,3,2,1]

- sort 与sorted()的关系
- 相同:
    - 都是排序
    - 都支持key, reverse参数, 其中key的话可以实现高级排序
- 不同
    -  sort只对list起作用, 而sorted是全局函数,对任何可迭代的序列均可以使用
    -  sort是原位修改,而sorted()会返回新的列表

详情请看( https://github.com/qiwsir/algorithm/blob/master/python_sort.md )

# python的is
is是对比地址,==是对比值
# read, readline和readlines
- read 读取整个文件
- readline 读取下一行,使用生成器方法
- readlines 读取整个文件到一个迭代器以供我们遍历

# python2和3的区别
推荐:《Python 2.7.x 和 3.x 版本的重要区别》http://python.jobbole.com/80006/
# 操作系统
## select,poll和epoll
其实所有的I/O都是轮询的方法,只不过实现的层面不同罢了.

这个问题可能有点深入了,但相信能回答出这个问题是对I/O多路复用有很好的了解了.其中tornado使用的就是epoll的.

selec,poll和epoll区别总结(http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html )

基本上select有3个缺点:

  - 连接数受限
  - 查找配对速度慢
  - 数据由内核拷贝到用户态

poll改善了第一个缺点

epoll改了三个缺点.

关于epoll的: http://www.cnblogs.com/my_life/articles/3968782.html
## 调度算法
1. 先来先服务(FCFS, First Come First Serve)
2. 短作业优先(SJF, Shortest Job First)
3. 最高优先权调度(Priority Scheduling)
4. 时间片轮转(RR, Round Robin)
5. 多级反馈队列调度(multilevel feedback queue
6. scheduling)

- 实时调度算法:

1. 最早截至时间优先 EDF
2. 最低松弛度优先 LLF

## 死锁
- 原因:

1. 竞争资源
2. 程序推进顺序不当

- 必要条件:

1. 互斥条件
2. 请求和保持条件
3. 不剥夺条件
4. 环路等待条件

- 处理死锁基本方法:

1. 预防死锁(摒弃除1以外的条件)
2. 避免死锁(银行家算法)
3. 检测死锁(资源分配图)
4. 解除死锁
    1. 剥夺资源
    2. 撤销进程

## 程序编译与链接
推荐: http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/11/compiler.html

Bulid过程可以分解为4个步骤:预处理(Prepressing), 编译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

以c语言为例:

- 预处理

预编译过程主要处理那些源文件中的以“#”开始的预编译指令,主要处理规则有:

将所有的“#define”删除,并展开所用的宏定义
处理所有条件预编译指令,比如“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”
处理“#include”预编译指令,将被包含的文件插入到该编译指令的位置,注:此过程是递归进行的
删除所有注释
添加行号和文件名标识,以便于编译时编译器产生调试用的行号信息以及用于编译时产生编译错误或警告时可显示行号
保留所有的#pragma编译器指令。

- 编译

编译过程就是把预处理完的文件进行一系列的词法分析、语法分析、语义分析及优化后生成相应的汇编代码文件。这个过程是整个程序构建的核心部分。

- 汇编

汇编器是将汇编代码转化成机器可以执行的指令,每一条汇编语句几乎都是一条机器指令。经过编译、链接、汇编输出的文件成为目标文件(Object File)

- 链接

链接的主要内容就是把各个模块之间相互引用的部分处理好,使各个模块可以正确的拼接。
链接的主要过程包块 地址和空间的分配(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等步骤。

- 静态链接和动态链接

静态链接方法:静态链接的时候,载入代码就会把程序会用到的动态代码或动态代码的地址确定下来
静态库的链接可以使用静态链接,动态链接库也可以使用这种方法链接导入库

动态链接方法:使用这种方式的程序并不在一开始就完成动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才计算(被调用的那部分)动态代码的逻辑地址,然后等到某个时候,程序又需要调用另外某块动态代码时,载入程序又去计算这部分代码的逻辑地址,所以,这种方式使程序初始化时间较短,但运行期间的性能比不上静态链接的程序

- 虚拟内存技术

虚拟存储器是值具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量加以扩充的一种存储系统.

- 分页和分段

分页: 用户程序的地址空间被划分成若干固定大小的区域,称为“页”,相应地,内存空间分成若干个物理块,页和块的大小相等。可将用户程序的任一页放在内存的任一块中,实现了离散分配。

分段: 将用户程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段可以定义一组相对完整的逻辑信息。存储分配时,以段为单位,段与段在内存中可以不相邻接,也实现了离散分配。

分页与分段的主要区别

页是信息的物理单位,分页是为了实现非连续分配,以便解决内存碎片问题,或者说分页是由于系统管理的需要.段是信息的逻辑单位,它含有一组意义相对完整的信息,分段的目的是为了更好地实现共享,满足用户的需要.
页的大小固定,由系统确定,将逻辑地址划分为页号和页内地址是由机器硬件实现的.而段的长度却不固定,决定于用户所编写的程序,通常由编译程序在对源程序进行编译时根据信息的性质来划分.
分页的作业地址空间是一维的.分段的地址空间是二维的.

- 页面置换算法

最佳置换算法OPT:不可能实现
先进先出FIFO
最近最久未使用算法LRU:最近一段时间里最久没有使用过的页面予以置换.
clock算法

- 边沿触发和水平触发

边缘触发是指每当状态变化时发生一个 io 事件,条件触发是只要满足条件就发生一个 io 事件

# 数据库
## 事物
数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。
## 数据库索引
推荐: http://tech.meituan.com/mysql-index.html

MySQL索引背后的数据结构及算法原理(http://blog.jobbole.com/24006/)

聚集索引,非聚集索引,B-Tree,B Tree,最左前缀原理
## Redis原理
## 乐观锁和悲观锁
悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作

乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
## MVCC
## MyISAM和InnoDB
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

操作系统

一、select,poll和epoll

实在具有的I/O都以轮询的章程,只不过达成的框框分化罢了.

以此主题素材只怕有一点深切了,但相信能应对出这些难点是对I/O多路复用有很好的刺探了.个中tornado使用的就是epoll的.

selec,poll和epoll差别计算

基本上select有3个缺点:

  1. 连接数受限
  2. 寻觅配成对进度慢
  3. 数码由基础拷贝到客户态

poll改进了第八个缺欠

epoll改了三个瑕疵.

二、调治算法

  1. 先来先服务(FCFS, First Come First Serve)
  2. 短作业优先(SJF, Shortest Job First)
  3. 最高优先权调解(Priority Scheduling)
  4. 日子片轮转(福睿斯CR-V, Round 罗布in)
  • 数不完反馈队列调节(multilevel feedback queue scheduling)

实时调治算法:

  1. 最初甘休时间优先 EDF
  2. 最低松弛度优先 LLF

三、死锁

原因:

  1. 竞争能源
  2. 前后相继推动各类不当

须要条件:

  1. 互斥条件
  2. 恳请和维持标准
  3. 不剥夺条件
  4. 环路等待条件

拍卖死锁基本形式:

  1. 防卫死锁(抛弃除1以外的标准)
  2. 制止死锁(银行家算法)
  3. 检查实验死锁(能源分配图)
  4. 免去死锁
  5. 剥夺能源
  6. 撤回进程

死锁概念管理政策详细介绍的话,能够参见一下网络的。

四、程序编写翻译与链接

Bulid进程能够解释为4个步骤:预管理(Prepressing), 编写翻译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

输出: <b><i>hello</i></b>

@staticmethod和@classmethod

def foo(x):
    print "executing foo(%s)"%(x)

class A(object):
    def foo(self,x):
        print "executing foo(%s,%s)"%(self,x)

    @classmethod
    def class_foo(cls,x):
        print "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)

    @staticmethod
    def static_foo(x):
        print "executing static_foo(%s)"%x

a=A()

那边先知道下函数参数里面包车型大巴self和cls.那几个self和cls是对类恐怕实例的绑定,对于日常的函数来说大家得以那样调用foo(x),这一个函数就是最常用的,它的劳作跟别的东西(类,实例)非亲非故.对于实例方法,我们清楚在类里每一趟定义方法的时候都急需绑定那几个实例,就是foo(self, x),为何要如此做吗?因为实例方法的调用离不开实例,我们必要把实例自身传给函数,调用的时候是如此的a.foo(x)(其实是foo(a, x)).类方法一致,只不过它传递的是类并不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls能够替换别的参数,但是python的约定是那俩,依旧不要改的好.

对于静态方法其实和日常的法子一致,无需对何人进行绑定,独一的区分是调用的时候供给利用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法 类方法 静态方法
a = A() a.foo(x) A.class_foo(x) A.static_foo(x)
A 不可用 A.class_foo(x) A.static_foo(x)

更加多关于这些主题材料:http://stackoverflow.com/questions/136097/what-is-the-difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python

双下划线前缀的名称(举个例子__shahriar

以双下划线做前缀的称呼(非常是方式名)并非一种规矩;它对解释器有特定含义。Python会改写那些名称,避防与子类中定义的名目爆发冲突。Python documentation中涉嫌,任何__spam这种样式(最少以多少个下划线做起来,绝超过十分之五都还应该有贰个下划线做最终)的标记符,都会文件上被交换为_classname__spam,当中classname是时下类名,并带上三个下划线做前缀。
看上边那几个事例:

>>> class A(object):
...     def _internal_use(self):
...         pass
...     def __method_name(self):
...         pass
... 
>>> dir(A())
['_A__method_name', ..., '_internal_use']

正如所料,_internal_use未有成形,但__method_name被改写成了_ClassName__method_name。未来创立一个A的子类B(那可不是个好名字),就不会自由的遮掩掉A中的__method_name了:

>>> class B(A):
...     def __method_name(self):
...         pass
... 
>>> dir(B())
['_A__method_name', '_B__method_name', ..., '_internal_use']

这种特定的表现基本上等价于Java中的final方法和C 中的平常艺术(非虚方法)。

字典推导式:

d = {key: value for (key, value) in iterable}

您能够用别样方法的迭代器(元组,列表,生成器..),只要可迭代对象的成分中有三个值.

d = {value: foo(value) for value in sequence if bar(value)}

def key_value_gen(k):
   yield chr(k 65)
   yield chr((k 13)& 65)
d = dict(map(key_value_gen, range(26)))

字符串格式化:%和.format

.format在数不完地点看起来更便利.对于%最烦人的是它无法同期传递三个变量和元组.你大概会想上面包车型客车代码不会有何样难题:

hi there %s" % name

而是,借使name恰好是(1,2,3),它将会抛出叁个TypeError卓殊.为了保险它总是不错的,你必需那样做:

hi there %s" % (name,) # 提供一个单元素的数组而不是一个参数

唯独多少丑..format就未有那个难点.你给的第二个难题也是那般,.format赏心悦目多了.

您怎么不用它?

不清楚它(在读那个以前)
为了和Python2.5金童玉女(比如logging库提出使用%(issue #4))

http://stackoverflow.com/questions/5082452/python-string-formatting-vs-format

上下都包蕴双下划线的名称(比方__init__

这么些是Python的特别情势名,那独有是一种规矩,一种保险Python系统中的名称不会跟用户自定义的名目爆发冲突的方法。常常你能够覆写这么些艺术,在Python调用它们时,发生你想得到的表现。举例,当写一个类的时候平时会覆写__init__方法。
你也能够写出自个儿的“特殊方式”名(不过别那样做):

>>> class C(object):
...     def __mine__(self):
...         pass
...
>>> dir(C)
... [..., '__mine__', ...]

抑或不要这么写方法名,只让Python定义的非正规措施名使用这种惯例吧。

详情见:http://stackoverflow.com/questions/1301346/the-meaning-of-a-single-and-a-double-underscore-before-an-object-name-in-python

或者: http://www.zhihu.com/question/19754941

Iterables

当您创立了叁个列表,你能够一个一个的读取它的每一样,那名称叫iteration:

>>> mylist = [1, 2, 3]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
1
2
3

Mylist是可迭代的.当你用列表推导式的时候,你就成立了一个列表,而这么些列表也是可迭代的:

>>> mylist = [x*x for x in range(3)]
>>> for i in mylist:
...    print(i)
0
1
4

持有你可以用在for...in...语句中的都以可迭代的:举个例子lists,strings,files...因为这个可迭代的对象你能够随便的读取所以那多少个有协理易用,不过你必得把它们的值放到内存里,当它们有为数不菲值时就能开支太多的内存.

单下划线(_)

注重有两种景况:

  1. 解释器中

_标识是指互相解释器中最终三遍施行语句的回到结果。这种用法最先出现在CPython解释器中,别的解释器后来也都跟进了。

>>> _
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name '_' is not defined
>>> 42
>>> _
42
>>> 'alright!' if _ else ':('
'alright!'
>>> _
'alright!'
  1. 作为名称使用

以此跟下边有一点点类似。_作为被丢掉的名目。依照常规,那样做可以让阅读你代码的人明白,那是个不会被采取的一定称谓。举例,你大概不在意三个循环计数的值:

n = 42
for _ in range(n):
    do_something()
  1. i18n

_还是能够被用作函数名。这种景观,单下划线平常被当作国际化和本地化字符串翻译查询的函数名。这种惯例好像源点于C语言。例如,在 Django documentation for translation 中你可能拜谒到:

from django.utils.translation import ugettext as _
from django.http import HttpResponse

def my_view(request):
    output = _("Welcome to my site.")
    return HttpResponse(output)

第三种和第三种用法会引起冲突,所以在随机代码块中,假设选择了_作i18n翻译查询函数,就应有幸免再用作被撤废的变量名。

面向切面编制程序AOP和装饰器

那个AOP一听起来有一点点懵,同学面Ali的时候就被问懵了…

  • 装饰器正是把别的函数当参数的函数。
    装饰器是二个很知名的设计形式,常常被用于有切面须求的现象,较为优秀的有插入日志、质量测量检验、事务管理等。装饰器是化解那类难题的绝佳设计,有了装饰器,大家就足以抽离出大方函数中与函数作用自己毫不相关的一模一样代码并持续起用。回顾的讲,装饰器的机能正是为已经存在的对象增添额外的效率。

其一难题不小,推荐: http://stackoverflow.com/questions/739654/how-can-i-make-a-chain-of-function-decorators-in-python

中文: http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/3/README.html

  • 看一个简约的例证
# 字体变粗装饰器
def makebold(fn):
    # 装饰器将返回新的函数
    def wrapper():
        # 在之前或者之后插入新的代码
        return "<b>"   fn()   "</b>"
    return wrapper

# 斜体装饰器

def makeitalic(fn):
# 装饰器将赶回新的函数
def wrapper():
# 在事先依旧将来插入新的代码
return "<i>" fn() "</i>"
return wrapper

@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"

print say()

python中的元类(metaclass)

其一特别的有时用,可是像ORM这种复杂的协会如故会必要的,详细情形请看:《浓烈明白Python中的元类(metaclass)》

经典类

class B:
pass

# `__new__`和`__init__`的区别
这个`__new__`确实很少见到,先做了解吧.

`__new__`是一个静态方法,而`__init__`是一个实例方法.

`__new__`方法会返回一个创建的实例,而`__init__`什么都不返回.

只有在`__new__`返回一个cls的实例时后面的`__init__`才能被调用.

当创建一个新实例时调用`__new__`,初始化一个实例时用`__init__`.

stackoverflow(http://stackoverflow.com/questions/674304/pythons-use-of-new-and-init)

ps: `__metaclass__`是创建类时起作用.所以我们可以分别使用`__metaclass__`,`__new__`和`__init__`来分别在类创建,实例创建和实例初始化的时候做一些小手脚.

# 单例模式
==这个绝对长考, 绝对要记住1~2个方法.==

所谓单例,是指一个类的实例从始至终只能被创建一次。

## 使用`__new__`方法

class Singleton(object):
def new(cls,args,kwargs):
if not hasattr(cls,'_inst'):
cls._inst=super(Singleton,cls).new(cls,
args,**kwargs)
return cls._inst
if name=='main':
class A(Singleton):
def init(self,s):
self.s=s
a=A('apple')
b=A('banana')
print id(a),a.s
print id(b),b.s

结果:

29922256 banana
29922256 banana

通过`__new__`方法,将类的实例在创建的时候绑定到类属性`_inst`上。如果`cls._inst`为None,说明类还未实例化,实例化并将实例绑定到`cls._inst`,以后每次实例化的时候都返回第一次实例化创建的实例。注意从Singleton派生子类的时候,不要重载`__new__`。
## 共享属性
有时候我们并不关心生成的实例是否具有同一id,而只关心其状态和行为方式。我们可以允许许多个实例被创建,但所有的实例都共享状态和行为方式:

class Borg(object):
_shared_state={}
def new(cls,args,kwargs):
obj=super(Borg,cls).new(cls,
args,**kwargs)
obj.dict=cls._shared_state
return obj

将所有实例的__dict__指向同一个字典,这样实例就共享相同的方法和属性。对任何实例的名字属性的设置,无论是在__init__中修改还是直接修改,所有的实例都会受到影响。不过实例的id是不同的。要保证类实例能共享属性,但不和子类共享,注意使用cls._shared_state,而不是Borg._shared_state。

因为实例是不同的id,所以每个实例都可以做字典的key:

if name=='main':
class Example(Borg):
pass
a=Example()
b=Example()
c=Example()
adict={}
j=0
for i in a,b,c:
adict[i]=j
j =1
for i in a,b,c:
print adict[i]
结果:
0
1
2

如果这种行为不是你想要的,可以为Borg类添加__eq__和__hash__方法,使其更接近于单例模式的行为:

class Borg(object):
_shared_state={}
def new(cls,args,kwargs):
obj=super(Borg,cls).new(cls,
args,**kwargs)
obj.dict=cls._shared_state
return obj
def hash(self):
return 1
def eq(self,other):
try:
return self.dict is other.dict
except:
return False
if name=='main':
class Example(Borg):
pass
a=Example()
b=Example()
c=Example()
adict={}
j=0
for i in a,b,c:
adict[i]=j
j =1
for i in a,b,c:
print adict[i]
结果:
2
2
2

所有的实例都能当一个key使用了。
## 装饰器版本

def singleton(cls, *args, *kw):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(
args, **kw)
return instances[cls]
return getinstance

@singleton
class MyClass:
...

## 基于元组
当你编写一个类的时候,某种机制会使用类名字,基类元组,类字典来创建一个类对象。新型类中这种机制默认为type,而且这种机制是可编程的,称为元类__metaclass__ 。

class Singleton(type):
def init(self,name,bases,class_dict):
super(Singleton,self).init(name,bases,class_dict)
self._instance=None
def call(self,args,kwargs):
if self._instance is None:
self._instance=super(Singleton,self).call(
args,**kwargs)
return self._instance
if name=='main':
class A(object):
metaclass=Singleton
a=A()
b=A()
print id(a),id(b)
结果:

34248016 34248016

id是相同的。

例子中我们构造了一个Singleton元类,并使用`__call__`方法使其能够模拟函数的行为。构造类A时,将其元类设为Singleton,那么创建类对象A时,行为发生如下:

`A=Singleton(name,bases,class_dict)`,A其实为Singleton类的一个实例。

创建A的实例时,`A()=Singleton(name,bases,class_dict)()=Singleton(name,bases,class_dict).__call__()`,这样就将A的所有实例都指向了A的属性`_instance`上,这种方法与方法1其实是相同的。
## import方法
作为python的模块是天然的单例模式

mysingleton.py

class My_Singleton(object):
def foo(self):
pass

my_singleton = My_Singleton()

类变量和实例变量

class Person:
    name="aaa"

p1=Person() #类变量
p2=Person() #类变量
p1.name="bbb" #实例变量
print p1.name  # bbb
print p2.name  # aaa
print Person.name  # aaa

类变量正是供类使用的变量,实例变量就是供实例使用的.

此处p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实际上和下面第三个难点同样,正是函数字传送参的主题材料,p1.name一上马是指向的类变量name="aaa",可是在实例的效率域里把类变量的援引改换了,就改为了一个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

==可以看看上边包车型客车例证: (need check)==
==python中list是mutable的类变量, 实例化之后也是mutable的, 所以对第贰个实例的name操作, 也会引起类变量以致任何的实例中list的改造==

==怎么着幸免==

class Person:
    name=[]

p1=Person()
p2=Person()
p1.name.append(1)
print p1.name  # [1]
print p2.name  # [1]
print Person.name  # [1]

参考:http://stackoverflow.com/questions/6470428/catch-multiple-exceptions-in-one-line-except-block

Generators

生成器也是迭代器的一种,但是你只好迭代它们贰遍.缘故很简短,因为它们不是整套留存内部存款和储蓄器里,它们只在要调用的时候在内部存款和储蓄器里转换:

>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))
>>> for i in mygenerator:
...    print(i)
0
1
4

生成器和迭代器的区分正是用()替代[],还应该有你无法用for i in mygenerator第一回调用生成器:首先总结0,然后会在内部存款和储蓄器里抛弃0去计算1,直到计算完4.

Itertools你的好基友

itertools模块包罗了有个别特别的函数能够操作可迭代对象.有未有想过复制几个生成器?链接八个生成器?把嵌套列表里的值组织成一个列表?Map/Zip还不用成立另贰个列表?

来吧import itertools

来三个例子?让我们看看4匹马比赛有稍许个排名结果:

>>> horses = [1, 2, 3, 4]
>>> races = itertools.permutations(horses)
>>> print(races)
<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>
>>> print(list(itertools.permutations(horses)))
[(1, 2, 3, 4),
 (1, 2, 4, 3),
 (1, 3, 2, 4),
 (1, 3, 4, 2),
 (1, 4, 2, 3),
 (1, 4, 3, 2),
 (2, 1, 3, 4),
 (2, 1, 4, 3),
 (2, 3, 1, 4),
 (2, 3, 4, 1),
 (2, 4, 1, 3),
 (2, 4, 3, 1),
 (3, 1, 2, 4),
 (3, 1, 4, 2),
 (3, 2, 1, 4),
 (3, 2, 4, 1),
 (3, 4, 1, 2),
 (3, 4, 2, 1),
 (4, 1, 2, 3),
 (4, 1, 3, 2),
 (4, 2, 1, 3),
 (4, 2, 3, 1),
 (4, 3, 1, 2),
 (4, 3, 2, 1)]

略知一二迭代的内部机制

迭代是可迭代对象(对应iter()方法)和迭代器(对应next()方法)的多个进度.可迭代对象就是别的你能够迭代的对象(废话啊).迭代器正是能够令你迭代可迭代对象的靶子(有一些绕口,意思正是这么些意思)

这一定于

def say():
return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))

print say()

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