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由于總結了太多的東西，所以篇幅有點長，這也是我"縫縫補補"總結了好久的東西。
Py2 VS Py3
print成為了函數，python2是關鍵字
不再有unicode對象，默認str就是unicode
python3除號返回浮點數
沒有了long類型
xrange不存在，range替代了xrange
可以使用中文定義函數名變量名
高級解包 和*解包
限定關鍵字參數 *后的變量必須加入名字=值
raise from
iteritems移除變成items()
yield from 鏈接子生成器
asyncio,async/await原生協程支持異步編程
新增enum,mock,ipaddress,concurrent.futures,asyncio urllib，selector
#枚舉的注意事項
from enum import Enum
class COLOR(Enum):
YELLOW=1
#YELLOW=2#會報錯
GREEN=1#不會報錯,GREEN可以看作是YELLOW的別名
BLACK=3
RED=4
print(COLOR.GREEN)#COLOR.YELLOW,還是會打印出YELLOW
for i in COLOR:#遍歷一下COLOR并不會有GREEN
print(i)
#COLOR.YELLOW\nCOLOR.BLACK\nCOLOR.RED\n怎么把別名遍歷出來
for i in COLOR.__members__.items():
print(i)
# output:('YELLOW', <COLOR.YELLOW: 1>)\n('GREEN', <COLOR.YELLOW: 1>)\n('BLACK', <COLOR.BLACK: 3>)\n('RED', <COLOR.RED: 4>)
for i in COLOR.__members__:
print(i)
# output:YELLOW\nGREEN\nBLACK\nRED
#枚舉轉換
#最好在數據庫存取使用枚舉的數值而不是使用標簽名字字符串
#在代碼里面使用枚舉類
a=1
print(COLOR(a))# output:COLOR.YELLOWpy2/3轉換工具
常用的庫
必須知道的collections
https://segmentfault.com/a/1190000017385799
python排序操作及heapq模塊
https://segmentfault.com/a/1190000017383322
itertools模塊超實用方法
https://segmentfault.com/a/1190000017416590
不常用但很重要的庫
dis(代碼字節碼分析)
inspect(生成器狀態)
cProfile(性能分析)
bisect(維護有序列表)
fnmatch
def isLen(strString):
#還是應該使用三元表達式，更快
return True if len(strString)>6 else False
def isLen1(strString):
#這里注意false和true的位置
return [False,True][len(strString)>6]
import timeit
print(timeit.timeit('isLen1("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen1"))
print(timeit.timeit('isLen("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen"))contextlib
import types
types.coroutine #相當于實現了__await__ import html
html.escape("<h2>I'm Jim</h2>") # output:'<h2>I'm Jim</h2>'
html.unescape('<h2>I'm Jim</h2>') # <h2>I'm Jim</h2>'''
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor()
task = pool.submit(函數名，（參數）) #此方法不會阻塞，會立即返回
task.done()#查看任務執行是否完成
task.result()#阻塞的方法，查看任務返回值
task.cancel()#取消未執行的任務，返回True或False,取消成功返回True
task.add_done_callback()#回調函數
task.running()#是否正在執行 task就是一個Future對象
for data in pool.map(函數，參數列表):#返回已經完成的任務結果列表，根據參數順序執行
print(返回任務完成得執行結果data)
from concurrent.futures import as_completed
as_completed(任務列表)#返回已經完成的任務列表，完成一個執行一個
wait(任務列表,return_when=條件)#根據條件進行阻塞主線程，有四個條件'''
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future=asyncio.ensure_future(協程) 等于后面的方式 future=loop.create_task(協程)
future.add_done_callback()添加一個完成后的回調函數
loop.run_until_complete(future)
future.result()查看寫成返回結果
asyncio.wait()接受一個可迭代的協程對象
asynicio.gather(*可迭代對象,*可迭代對象） 兩者結果相同，但gather可以批量取消，gather對象.cancel()
一個線程中只有一個loop
在loop.stop時一定要loop.run_forever()否則會報錯
loop.run_forever()可以執行非協程
最后執行finally模塊中 loop.close()
asyncio.Task.all_tasks()拿到所有任務 然后依次迭代并使用任務.cancel()取消
偏函數partial(函數，參數)把函數包裝成另一個函數名 其參數必須放在定義函數的前面
loop.call_soon(函數,參數)
call_soon_threadsafe()線程安全
loop.call_later(時間,函數,參數)
在同一代碼塊中call_soon優先執行，然后多個later根據時間的升序進行執行
如果非要運行有阻塞的代碼
使用loop.run_in_executor(executor,函數，參數)包裝成一個多線程，然后放入到一個task列表中，通過wait(task列表)來運行
通過asyncio實現http
reader,writer=await asyncio.open_connection(host,port)
writer.writer()發送請求
async for data in reader:
data=data.decode("utf-8")
list.append(data)
然后list中存儲的就是html
as_completed(tasks)完成一個返回一個,返回的是一個可迭代對象
協程鎖
async with Lock():P**ython進階**
進程間通信：
from multiprocessing import Manager,Process
def add_data(p_dict, key, value):
p_dict[key] = value
if __name__ == "__main__":
progress_dict = Manager().dict()
from queue import PriorityQueue
first_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby1", 22))
second_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby2", 23))
first_progress.start()
second_progress.start()
first_progress.join()
second_progress.join()
print(progress_dict)'''
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from multiprocessing import Pipe,Process
#pipe的性能高于queue
def producer(pipe):
pipe.send("bobby")
def consumer(pipe):
print(pipe.recv())
if __name__ == "__main__":
recevie_pipe, send_pipe = Pipe()
#pipe只能適用于兩個進程
my_producer= Process(target=producer, args=(send_pipe, ))
my_consumer = Process(target=consumer, args=(recevie_pipe,))
my_producer.start()
my_consumer.start()
my_producer.join()
my_consumer.join()from multiprocessing import Queue,Process
def producer(queue):
queue.put("a")
time.sleep(2)
def consumer(queue):
time.sleep(2)
data = queue.get()
print(data)
if __name__ == "__main__":
queue = Queue(10)
my_producer = Process(target=producer, args=(queue,))
my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue,))
my_producer.start()
my_consumer.start()
my_producer.join()
my_consumer.join()'''
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def producer(queue):
queue.put("a")
time.sleep(2)
def consumer(queue):
time.sleep(2)
data = queue.get()
print(data)
if __name__ == "__main__":
queue = Manager().Queue(10)
pool = Pool(2)
pool.apply_async(producer, args=(queue,))
pool.apply_async(consumer, args=(queue,))
pool.close()
pool.join()sys模塊幾個常用方法
a in s or b in s or c in s簡寫
# 方法一
True in [i in s for i in [a,b,c]]
# 方法二
any(i in s for i in [a,b,c])
# 方法三
list(filter(lambda x:x in s,[a,b,c]))set集合運用
代碼中中文匹配
import sys
sys.getdefaultencoding() # setdefaultencodeing()設置系統編碼方式class A(dict):
def __getattr__(self,value):#當訪問屬性不存在的時候返回
return 2
def __getattribute__(self,item):#屏蔽所有的元素訪問
return item類變量是不會存入實例dict中的，只會存在于類的dict中
globals/locals(可以變相操作代碼)
python變量名的解析機制(LEGB)
print([[x for x in range(1,101)][i:i+3] for i in range(0,100,3)])什么是元類？
type.__bases__ #(<class 'object'>,)
object.__bases__ #()
type(object) #<class 'type'>'''
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class Yuan(type):
def __new__(cls,name,base,attr,*args,**kwargs):
return type(name,base,attr,*args,**kwargs)
class MyClass(metaclass=Yuan):
pass什么是鴨子類型(即:多態)？
深拷貝和淺拷貝
單元測試
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class MyTest(unittest.TestCase):
def tearDown(self):# 每個測試用例執行前執行
print('本方法開始測試了')
def setUp(self):# 每個測試用例執行之前做操作
print('本方法測試結束')
@classmethod
def tearDownClass(self):# 必須使用 @ classmethod裝飾器, 所有test運行完后運行一次
print('開始測試')
@classmethod
def setUpClass(self):# 必須使用@classmethod 裝飾器,所有test運行前運行一次
print('結束測試')
def test_a_run(self):
self.assertEqual(1, 1) # 測試用例gil會根據執行的字節碼行數以及時間片釋放gil，gil在遇到io的操作時候主動釋放
什么是monkey patch?
什么是自省(Introspection)？
python是值傳遞還是引用傳遞？
try-except-else-finally中else和finally的區別
GIL全局解釋器鎖
什么是Cython
生成器和迭代器
可迭代對象只需要實現iter方法
什么是協程
yield
async-awiat
dict底層結構
Hash擴容和Hash沖突解決方案
鏈接法
二次探查(開放尋址法)：python使用
for gevent import monkey
monkey.patch_all() #將代碼中所有的阻塞方法都進行修改，可以指定具體要修改的方法 co_flags = func.__code__.co_flags
# 檢查是否是協程
if co_flags & 0x180:
return func
# 檢查是否是生成器
if co_flags & 0x20:
return func'''
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#一只青蛙一次可以跳上1級臺階，也可以跳上2級。求該青蛙跳上一個n級的臺階總共有多少種跳法。
#請問用n個2*1的小矩形無重疊地覆蓋一個2*n的大矩形，總共有多少種方法？
#方式一：
fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)
#方式二：
def fib(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a + b
return b
#一只青蛙一次可以跳上1級臺階，也可以跳上2級……它也可以跳上n級。求該青蛙跳上一個n級的臺階總共有多少種跳法。
fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1) import os
os.getenv(env_name,None)#獲取環境變量如果不存在為None垃圾回收機制
#查看分代回收觸發
import gc
gc.get_threshold() #output:(700, 10, 10)True和False在代碼中完全等價于1和0,可以直接和數字進行計算，inf表示無窮大
C10M/C10K
yield from與yield的區別：
單下劃線的幾種使用
使用break就不會執行else
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def conver_bin(num):
if num == 0:
return num
re = []
while num:
num, rem = divmod(num,2)
re.append(str(rem))
return "".join(reversed(re))
conver_bin(10) list1 = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 方法一
for i in list1:
globals()[i] = [] # 可以用于實現python版反射
# 方法二
for i in list1:
exec(f'{i} = []') # exec執行字符串語句'''
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# bytearray是可變的，bytes是不可變的,memoryview不會產生新切片和對象
a = 'aaaaaa'
ma = memoryview(a)
ma.readonly # 只讀的memoryview
mb = ma[:2] # 不會產生新的字符串
a = bytearray('aaaaaa')
ma = memoryview(a)
ma.readonly # 可寫的memoryview
mb = ma[:2] # 不會會產生新的bytearray
mb[:2] = 'bb' # 對mb的改動就是對ma的改動# 代碼中出現...省略號的現象就是一個Ellipsis對象
L = [1,2,3]
L.append(L)
print(L) # output:[1,2,3,[…]] class lazy(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __get__(self, instance, cls):
val = self.func(instance) #其相當于執行的area(c),c為下面的Circle對象
setattr(instance, self.func.__name__, val)
return val`
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@lazy
def area(self):
print('evalute')
return 3.14 * self.radius ** 2'''
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all_files = []
def getAllFiles(directory_path):
import os
for sChild in os.listdir(directory_path):
sChildPath = os.path.join(directory_path,sChild)
if os.path.isdir(sChildPath):
getAllFiles(sChildPath)
else:
all_files.append(sChildPath)
return all_files#secure_filename將字符串轉化為安全的文件名
from werkzeug import secure_filename
secure_filename("My cool movie.mov") # output:My_cool_movie.mov
secure_filename("../../../etc/passwd") # output:etc_passwd
secure_filename(u'i contain cool \xfcml\xe4uts.txt') # output:i_contain_cool_umlauts.txtfrom datetime import datetime
datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
import time
#這里只有localtime可以被格式化，time是不能格式化的
time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())# 會報錯，但是tuple的值會改變，因為t[1]id沒有發生變化
t=(1,[2,3])
t[1]+=[4,5]
# t[1]使用append\extend方法并不會報錯，并可以成功執行class Mydict(dict):
def __missing__(self,key): # 當Mydict使用切片訪問屬性不存在的時候返回的值
return key# +不能用來連接列表和元祖，而+=可以（通過iadd實現，內部實現方式為extends(),所以可以增加元組），+會創建新對象
#不可變對象沒有__iadd__方法，所以直接使用的是__add__方法，因此元祖可以使用+=進行元祖之間的相加dict.fromkeys(['jim','han'],21) # output:{'jim': 21, 'han': 21}網絡知識
什么是HTTPS?
204 No Content //請求成功處理，沒有實體的主體返回，一般用來表示刪除成功
206 Partial Content //Get范圍請求已成功處理
303 See Other //臨時重定向，期望使用get定向獲取
304 Not Modified //求情緩存資源
307 Temporary Redirect //臨時重定向，Post不會變成Get
401 Unauthorized //認證失敗
403 Forbidden //資源請求被拒絕
400 //請求參數錯誤
201 //添加或更改成功
503 //服務器維護或者超負載
# environ：一個包含所有HTTP請求信息的dict對象
# start_response：一個發送HTTP響應的函數
def application(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
return '<h2>Hello, web!</h2>'
RPC
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接層),及其繼任者傳輸層安全（Transport Layer Security，TLS）是為網絡通信提供安全及數據完整性的一種安全協議。
SSH（安全外殼協議） 為 Secure Shell 的縮寫，由 IETF 的網絡小組（Network Working Group）所制定；SSH 為建立在應用層基礎上的安全協議。SSH 是目前較可靠，專為遠程登錄會話和其他網絡服務提供安全性的協議。利用 SSH 協議可以有效防止遠程管理過程中的信息泄露問題。SSH最初是UNIX系統上的一個程序，后來又迅速擴展到其他操作平臺。SSH在正確使用時可彌補網絡中的漏洞。SSH客戶端適用于多種平臺。幾乎所有UNIX平臺—包括HP-UX、Linux、AIX、Solaris、Digital UNIX、Irix，以及其他平臺，都可運行SSH。
TCP/IP
TCP:面向連接/可靠/基于字節流
UDP:無連接/不可靠/面向報文
三次握手四次揮手
四次揮手(FIN/ACK/FIN/ACK)
為什么連接的時候是三次握手，關閉的時候卻是四次握手？
為什么TIME_WAIT狀態需要經過2MSL(最大報文段生存時間)才能返回到CLOSE狀態？
XSS/CSRF
索引改進過程
Mysql面試總結基礎篇
https://segmentfault.com/a/1190000018371218
Mysql面試總結進階篇
https://segmentfault.com/a/1190000018380324
深入淺出Mysql
http://ningning.today/2017/02/13/database/深入淺出mysql/
清空整個表時，InnoDB是一行一行的刪除，而MyISAM則會從新刪除建表
text/blob數據類型不能有默認值，查詢時不存在大小寫轉換
什么時候索引失效
以%開頭的like模糊查詢
出現隱士類型轉換
沒有滿足最左前綴原則
失效場景：
例如：
select id from t where substring(name,1,3) = 'abc' – name;
以abc開頭的，應改成：
select id from t where name like 'abc%'
例如：
select id from t where datediff(day, createdate, '2005-11-30') = 0 – '2005-11-30';
應改為:如：
select id from t where num/2 = 100
應改為:
select id from t where num = 100*2；什么是聚集索引
Redis命令總結
為什么這么快？
基于內存，由C語言編寫
使用多路I/O復用模型，非阻塞IO
使用單線程減少線程間切換
數據結構簡單
優勢
什么是redis事務？
持久化方式
RDB(快照)
bgsave(異步，shutdown時，無AOF則默認使用)
怎么實現隊列
常用的數據類型(Bitmaps,Hyperloglogs,范圍查詢等不常用)
String(字符串):計數器
List(列表)：用戶的關注，粉絲列表
Hash(哈希)：
Set(集合)：用戶的關注者
Zset(有序集合)：實時信息排行榜
與Memcached區別
Redis實現分布式鎖
常見問題
緩存雪崩
緩存穿透
緩存預熱
緩存更新
緩存降級
一致性Hash算法
基于redis實現一個分布式鎖，要求一個超時的參數
虛擬內存
Linux
Unix五種i/o模型
阻塞io
非阻塞io
多路復用io(Python下使用selectot實現io多路復用)
poll
epoll
信號驅動io
比man更好使用的命令手冊
kill -9和-15的區別
分頁機制（邏輯地址和物理地址分離的內存分配管理方案）：
分段機制
查看cpu內存使用情況？
設計模式
單例模式
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# 方式一
def Single(cls,*args,**kwargs):
instances = {}
def get_instance (*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return get_instance
@Single
class B:
pass
# 方式二
class Single:
def __init__(self):
print("單例模式實現方式二。。。")
single = Single()
del Single # 每次調用single就可以了
# 方式三(最常用的方式)
class Single:
def __new__(cls,*args,**kwargs):
if not hasattr(cls,'_instance'):
cls._instance = super().__new__(cls,*args,**kwargs)
return cls._instance工廠模式
class Dog:
def __init__(self):
print("Wang Wang Wang")
class Cat:
def __init__(self):
print("Miao Miao Miao")
def fac(animal):
if animal.lower() == "dog":
return Dog()
if animal.lower() == "cat":
return Cat()
print("對不起，必須是：dog,cat")構造模式
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class Computer:
def __init__(self,serial_number):
self.serial_number = serial_number
self.memory = None
self.hadd = None
self.gpu = None
def __str__(self):
info = (f'Memory:{self.memoryGB}',
'Hard Disk:{self.hadd}GB',
'Graphics Card:{self.gpu}')
return ''.join(info)
class ComputerBuilder：
def __init__(self):
self.computer = Computer('Jim1996')
def configure_memory(self,amount):
self.computer.memory = amount
return self #為了方便鏈式調用
def configure_hdd(self,amount):
pass
def configure_gpu(self,gpu_model):
pass
class HardwareEngineer:
def __init__(self):
self.builder = None
def construct_computer(self,memory,hdd,gpu)
self.builder = ComputerBuilder()
self.builder.configure_memory(memory).configure_hdd(hdd).configure_gpu(gpu)
@property
def computer(self):
return self.builder.computer數據結構和算法內置數據結構和算法
python實現各種數據結構
快速排序
def quick_sort(_list):
if len(_list) < 2:
return _list
pivot_index = 0
pivot = _list(pivot_index)
left_list = [i for i in _list[:pivot_index] if i < pivot]
right_list = [i for i in _list[pivot_index:] if i > pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)選擇排序
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def select_sort(seq):
n = len(seq)
for i in range(n-1)
min_idx = i
for j in range(i+1,n):
if seq[j] < seq[min_inx]:
min_idx = j
if min_idx != i:
seq[i], seq[min_idx] = seq[min_idx],seq[i]插入排序
def insertion_sort(_list):
n = len(_list)
for i in range(1,n):
value = _list[i]
pos = i
while pos > 0 and value < _list[pos - 1]
_list[pos] = _list[pos - 1]
pos -= 1
_list[pos] = value
print(sql)歸并排序
def merge_sorted_list(_list1,_list2): #合并有序列表
len_a, len_b = len(_list1),len(_list2)
a = b = 0
sort = []
while len_a > a and len_b > b:
if _list1[a] > _list2[b]:
sort.append(_list2[b])
b += 1
else:
sort.append(_list1[a])
a += 1
if len_a > a:
sort.append(_list1[a:])
if len_b > b:
sort.append(_list2[b:])
return sort
def merge_sort(_list):
if len(list1)<2:
return list1
else:
mid = int(len(list1)/2)
left = mergesort(list1[:mid])
right = mergesort(list1[mid:])
return merge_sorted_list(left,right)堆排序heapq模塊
from heapq import nsmallest
def heap_sort(_list):
return nsmallest(len(_list),_list)棧
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from collections import deque
class Stack:
def __init__(self):
self.s = deque()
def peek(self):
p = self.pop()
self.push(p)
return p
def push(self, el):
self.s.append(el)
def pop(self):
return self.pop()隊列
from collections import deque
class Queue:
def __init__(self):
self.s = deque()
def push(self, el):
self.s.append(el)
def pop(self):
return self.popleft()二分查找
def binary_search(_list,num):
mid = len(_list)//2
if len(_list) < 1:
return Flase
if num > _list[mid]:
BinarySearch(_list[mid:],num)
elif num < _list[mid]:
BinarySearch(_list[:mid],num)
else:
return _list.index(num)面試加強題：
關于數據庫優化及設計
如何使用兩個棧實現一個隊列
反轉鏈表
合并兩個有序鏈表
刪除鏈表節點
反轉二叉樹
設計短網址服務？62進制實現
設計一個秒殺系統(feed流)？
為什么mysql數據庫的主鍵使用自增的整數比較好？使用uuid可以嗎？為什么？
如果是分布式系統下我們怎么生成數據庫的自增id呢？
基于redis實現一個分布式鎖，要求一個超時的參數
如果redis單個節點宕機了，如何處理？還有其他業界的方案實現分布式鎖碼?
緩存算法
服務端性能優化方向
使用數據結構和算法
數據庫
索引優化
慢查詢消除
調整數據修改索引
批量操作，從而減少io操作
網絡io
緩存
異步
并發
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