?

一、 python語法??

1. 請說一下你對迭代器和生成器的區(qū)別？? ? ? ?

2. 什么是線程安全？? ?

3. 你所遵循的代碼規(guī)范是什么？請舉例說明其要求？? ?

4. Python中怎么簡單的實現(xiàn)列表去重？? ?

5. python 中 yield 的用法？? ? ? ?

6. 什么是面向?qū)ο缶幊?#xff1f;? ?

7. python2和python3的區(qū)別?? ? ?

8. 談?wù)勀銓IL鎖對python多線程的影響？??

9. python是如何進(jìn)行內(nèi)存管理的？? ?

二、 Linux基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法? ??

1. 10個常用的Linux命令？?

2. find和grep的區(qū)別？? ? ? ??

3. 什么是阻塞？什么是非阻塞？? ? ? ?

4. 描述數(shù)組、鏈表、隊列、堆棧的區(qū)別？? ? ? ?

5. 你知道幾種排序,講一講你最熟悉的一種?? ??

三、 Web框架? ? ??

1.django 中當(dāng)一個用戶登錄 A 應(yīng)用服務(wù)器（進(jìn)入登錄狀態(tài)），然后下次請求被 nginx 代理到 B 應(yīng)用服務(wù)器會出現(xiàn)什么影響？? ? ? ??

2.跨域請求問題django怎么解決的（原理）? ??

3.請解釋或描述一下Django的架構(gòu)? ?

4.django對數(shù)據(jù)查詢結(jié)果排序怎么做，降序怎么做，查詢大于某個字段怎么做?

5.說一下Django，MIDDLEWARES中間件的作用？? ?

6.你對Django的認(rèn)識？? ? ? ??

7. Django重定向你是如何實現(xiàn)的？用的什么狀態(tài)碼？? ?

8.ngnix的正向代理與反向代理？? ? ? ?

9. Tornado 的核是什么？? ? ?

10.Django 本身提供了 runserver，為什么不能用來部署？? ??

四、 網(wǎng)絡(luò)編程和前端??

1.AJAX是什么，如何使用AJAX？? ? ? ?

2. 常見的HTTP狀態(tài)碼有哪些？?

3. Post和get區(qū)別？? ? ?

4.cookie 和session 的區(qū)別？? ? ?

5.創(chuàng)建一個簡單tcp服務(wù)器需要的流程? ? ??

6.請簡單說一下三次握手和四次揮手？什么是2msl？為什么要這樣做？? ??

五、 爬蟲和數(shù)據(jù)庫? ? ??

1.scrapy和scrapy-redis有什么區(qū)別？為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫？??

2. 你用過的爬蟲框架或者模塊有哪些？談?wù)勊麄兊膮^(qū)別或者優(yōu)缺點？? ? ? ?

3.你常用的mysql引擎有哪些？各引擎間有什么區(qū)別？?

4.描述下scrapy框架運行的機(jī)制？? ??

5.什么是關(guān)聯(lián)查詢，有哪些？? ? ?

6.寫爬蟲是用多進(jìn)程好？還是多線程好？ 為什么？? ? ? ?

7.數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化？?

8.常見的反爬蟲和應(yīng)對方法？? ? ?

9.分布式爬蟲主要解決什么問題？? ? ?

10.爬蟲過程中驗證碼怎么處理？? ? ? ?

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請說一下你對迭代器和生成器的區(qū)別？

?答：（1）迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有next方法和iter方法返回自己本身。對于string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環(huán)遍歷是很方便的。在后臺for語句對容器對象調(diào)用iter()函數(shù)，iter()是python的內(nèi)置函數(shù)。iter()會返回一個定義了next()方法的迭代器對象，它在容器中逐個訪問容器內(nèi)元素，next()也是python的內(nèi)置函數(shù)。在沒有后續(xù)元素時，next()會拋出一個StopIteration異常

（2）生成器（Generator）是創(chuàng)建迭代器的簡單而強大的工具。它們寫起來就像是正規(guī)的函數(shù)，只是在需要返回數(shù)據(jù)的時候使用yield語句。每次next()被調(diào)用時，生成器會返回它脫離的位置（它記憶語句最后一次執(zhí)行的位置和所有的數(shù)據(jù)值）

區(qū)別：生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因為自動創(chuàng)建了__iter__()和next()方法,生成器顯得特別簡潔,而且生成器也是高效的，使用生成器表達(dá)式取代列表解析可以同時節(jié)省內(nèi)存。除了創(chuàng)建和保存程序狀態(tài)的自動方法,當(dāng)發(fā)生器終結(jié)時,還會自動拋出StopIteration異常

什么是線程安全？

線程安全是在多線程的環(huán)境下，能夠保證多個線程同時執(zhí)行時程序依舊運行正確, 而且要保證對于共享的數(shù)據(jù)可以由多個線程存取，但是同一時刻只能有一個線程進(jìn)行存取。多線程環(huán)境下解決資源競爭問題的辦法是加鎖來保證存取操作的唯一性。

你所遵循的代碼規(guī)范是什么？請舉例說明其要求？

PEP8

1變量

常量:大寫加下劃線 USER_CONSTANT

私有變量?: 小寫和一個前導(dǎo)下劃線 _private_value

Python 中不存在私有變量一說，若是遇到需要保護(hù)的變量，使用小寫和一個前導(dǎo)下劃線。但這只是程序員之間的一個約定，用于警告說明這是一個私有變量，外部類不要去訪問它。但實際上，外部類還是可以訪問到這個變量。

內(nèi)置變量?: 小寫，兩個前導(dǎo)下劃線和兩個后置下劃線 __class__

兩個前導(dǎo)下劃線會導(dǎo)致變量在解釋期間被更名。這是為了避免內(nèi)置變量和其他變量產(chǎn)生沖突。用戶定義的變量要嚴(yán)格避免這種風(fēng)格。以免導(dǎo)致混亂。

2?函數(shù)和方法

總體而言應(yīng)該使用，小寫和下劃線。但有些比較老的庫使用的是混合大小寫，即首單詞小寫，之后每個單詞第一個字母大寫，其余小寫。但現(xiàn)在，小寫和下劃線已成為規(guī)范。

私有方法?：小寫和一個前導(dǎo)下劃線

?

這里和私有變量一樣，并不是真正的私有訪問權(quán)限。同時也應(yīng)該注意一般函數(shù)不要使用兩個前導(dǎo)下劃線(當(dāng)遇到兩個前導(dǎo)下劃線時，Python 的名稱改編特性將發(fā)揮作用)。

特殊方法?：小寫和兩個前導(dǎo)下劃線，兩個后置下劃線

這種風(fēng)格只應(yīng)用于特殊函數(shù)，比如操作符重載等。

函數(shù)參數(shù)?: 小寫和下劃線，缺省值等號兩邊無空格

3 類

類總是使用駝峰格式命名，即所有單詞首字母大寫其余字母小寫。類名應(yīng)該簡明，精確，并足以從中理解類所完成的工作。常見的一個方法是使用表示其類型或者特性的后綴，例如:

SQLEngine，MimeTypes對于基類而言，可以使用一個 Base 或者 Abstract 前綴BaseCookie，AbstractGroup

4 模塊和包

除特殊模塊 __init__ 之外，模塊名稱都使用不帶下劃線的小寫字母。

若是它們實現(xiàn)一個協(xié)議，那么通常使用lib為后綴，例如:

import smtplib

import?os

import?sys

5?關(guān)于參數(shù)

5.1 不要用斷言來實現(xiàn)靜態(tài)類型檢測。斷言可以用于檢查參數(shù)，但不應(yīng)僅僅是進(jìn)行靜態(tài)類型檢測。 Python 是動態(tài)類型語言，靜態(tài)類型檢測違背了其設(shè)計思想。斷言應(yīng)該用于避免函數(shù)不被毫無意義的調(diào)用。

5.2 不要濫用 *args 和 **kwargs。*args 和 **kwargs 參數(shù)可能會破壞函數(shù)的健壯性。它們使簽名變得模糊，而且代碼常常開始在不應(yīng)該的地方構(gòu)建小的參數(shù)解析器。

6 其他

6.1 使用 has 或 is 前綴命名布爾元素

is_connect?=?True

???????? has_member?=?False

6.2 用復(fù)數(shù)形式命名序列

members?=?['user_1',?'user_2']

6.3 用顯式名稱命名字典

person_address?=?{'user_1':'10?road?WD',?'user_2'?:?'20?street?huafu'}

6.4 避免通用名稱

諸如 list, dict, sequence 或者 element 這樣的名稱應(yīng)該避免。

6.5 避免現(xiàn)有名稱

諸如 os, sys 這種系統(tǒng)已經(jīng)存在的名稱應(yīng)該避免。

7 一些數(shù)字

一行列數(shù) : PEP 8 規(guī)定為?79 列。根據(jù)自己的情況，比如不要超過滿屏?xí)r編輯器的顯示列數(shù)。

一個函數(shù) : 不要超過?30 行代碼, 即可顯示在一個屏幕類，可以不使用垂直游標(biāo)即可看到整個函數(shù)。

一個類 : 不要超過?200 行代碼，不要有超過?10 個方法。一個模塊 不要超過?500 行。

8 驗證腳本

可以安裝一個 pep8 腳本用于驗證你的代碼風(fēng)格是否符合 PEP8。

Python中怎么簡單的實現(xiàn)列表去重？

Set

python 中 yield 的用法？

答： yield簡單說來就是一個生成器，這樣函數(shù)它記住上次返 回時在函數(shù)體中的位置。對生成器第 二次（或n 次）調(diào)用跳轉(zhuǎn)至該函 次）調(diào)用跳轉(zhuǎn)至該函 數(shù)。

什么是面向?qū)ο缶幊?#xff1f;

面向?qū)ο缶幊淌且环N解決軟件復(fù)用的設(shè)計和編程方法。 這種方法把軟件系統(tǒng)中相近相似的操作邏輯和操作 應(yīng)用數(shù)據(jù)、狀態(tài),以類的型式描述出來,以對象實例的形式在軟件系統(tǒng)中復(fù)用,以達(dá)到提高軟件開發(fā)效率的作用。

python2和python3的區(qū)別?

1.性能?
Py3.0運行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido認(rèn)為Py3.0有極大的優(yōu)化空間，在字符串和整形操作上可
以取得很好的優(yōu)化結(jié)果。?
Py3.1性能比Py2.5慢15%，還有很大的提升空間。?
2.編碼?
Py3.X源碼文件默認(rèn)使用utf-8編碼
3. 語法?
1）去除了<>，全部改用!=?
2）去除``，全部改用repr()?
3）關(guān)鍵詞加入as 和with，還有True,False,None?
4）整型除法返回浮點數(shù)，要得到整型結(jié)果，請使用//?
5）加入nonlocal語句。使用noclocal x可以直接指派外圍（非全局）變量?
6）去除print語句，加入print()函數(shù)實現(xiàn)相同的功能。同樣的還有 exec語句，已經(jīng)改為exec()函數(shù)?
7）改變了順序操作符的行為，例如x<y，當(dāng)x和y類型不匹配時拋出TypeError而不是返回隨即的 bool值??
8）輸入函數(shù)改變了，刪除了raw_input，用input代替：?
?? 2.X:guess = int(raw_input('Enter an integer : ')) # 讀取鍵盤輸入的方法?
?? 3.X:guess = int(input('Enter an integer : '))

9）去除元組參數(shù)解包。不能def(a, (b, c)):pass這樣定義函數(shù)了?
10）新式的8進(jìn)制字變量，相應(yīng)地修改了oct()函數(shù)。?
11）增加了 2進(jìn)制字面量和bin()函數(shù)?

12）擴(kuò)展的可迭代解包。在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求兩點：rest是list?
對象和seq是可迭代的。?
13）新的super()，可以不再給super()傳參數(shù)，?

14）新的metaclass語法：?
??? class Foo(*bases, **kwds):?
????? pass?
15）支持class decorator。用法與函數(shù)decorator一樣：?
4. 字符串和字節(jié)串?
1）現(xiàn)在字符串只有str一種類型，但它跟2.x版本的unicode幾乎一樣。

2）關(guān)于字節(jié)串，請參閱“數(shù)據(jù)類型”的第2條目?
5.數(shù)據(jù)類型?
1）Py3.X去除了long類型，現(xiàn)在只有一種整型——int，但它的行為就像2.X版本的long?
2）新增了bytes類型，對應(yīng)于2.X版本的八位串，定義一個bytes字面量的方法如下：?
???str對象和bytes對象可以使用.encode() (str -> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互轉(zhuǎn)化。

?3）dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函數(shù)都被廢棄。同時去掉的還有?
dict.has_key()，用 in替代它吧?
6.面向?qū)ο?
1）引入抽象基類（Abstraact Base Classes，ABCs）。?
2）容器類和迭代器類被ABCs化。
3）迭代器的next()方法改名為__next__()，并增加內(nèi)置函數(shù)next()，用以調(diào)用迭代器的__next__()方法?
4）增加了@abstractmethod和 @abstractproperty兩個 decorator，編寫抽象方法（屬性）更加方便。?
7.異常?
1）所以異常都從 BaseException繼承，并刪除了StardardError?
2）去除了異常類的序列行為和.message屬性?
3）用 raise Exception(args)代替 raise Exception, args語法?
4）捕獲異常的語法改變，引入了as關(guān)鍵字來標(biāo)識異常實例?

5）異常鏈，因為__context__在3.0a1版本中沒有實現(xiàn)?
8.模塊變動?
1）移除了cPickle模塊，可以使用pickle模塊代替。最終我們將會有一個透明高效的模塊。?
2）移除了imageop模塊?
3）移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions, linuxaudiodev, md5, MimeWriter, mimify, popen2,??
rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模塊?
4）移除了bsddb模塊(單獨發(fā)布，可以從http://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm獲取)?
5）移除了new模塊?
6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函數(shù)被移動到tmpfile模塊下?
7）tokenize模塊現(xiàn)在使用bytes工作。主要的入口點不再是generate_tokens，而是 tokenize.tokenize()?
9.其它?
1）xrange() 改名為range()，要想使用range()獲得一個list，必須顯式調(diào)用：?
??? >>> list(range(10))?[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]?

2）bytes對象不能hash，也不支持 b.lower()、b.strip()和b.split()方法，但對于后兩者可以使用 b.strip(b’??\n\t\r \f’)和b.split(b’ ‘)來達(dá)到相同目的?
3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。而apply()、 callable()、coerce()、 execfile()、reduce()和reload?()函數(shù)都被去除了現(xiàn)在可以使用hasattr()來替換 callable(). hasattr()的語法如：hasattr(string, '__name__')

4）string.letters和相關(guān)的.lowercase和.uppercase被去除，請改用string.ascii_letters 等?
5）如果x < y的不能比較，拋出TypeError異常。2.x版本是返回偽隨機(jī)布爾值的?
6）__getslice__系列成員被廢棄。a[i:j]根據(jù)上下文轉(zhuǎn)換為a.__getitem__(slice(I, j))或 __setitem__和?__delitem__調(diào)用?
7）file類被廢棄

談?wù)勀銓IL鎖對python多線程的影響？

GIL的全稱是Global Interpreter Lock(全局解釋器鎖)，來源是python設(shè)計之初的考慮，為了數(shù)據(jù)安全所做的決定。每個CPU在同一時間只能執(zhí)行一個線程（在單核CPU下的多線程其實都只是并發(fā)，不是并行，并發(fā)和并行從宏觀上來講都是同時處理多路請求的概念。但并發(fā)和并行又有區(qū)別，并行是指兩個或者多個事件在同一時刻發(fā)生；而并發(fā)是指兩個或多個事件在同一時間間隔內(nèi)發(fā)生。）

在Python多線程下，每個線程的執(zhí)行方式：

1、獲取GIL

2、執(zhí)行代碼直到sleep或者是python虛擬機(jī)將其掛起。

3、釋放GIL???????

可見，某個線程想要執(zhí)行，必須先拿到GIL，我們可以把GIL看作是“通行證”，并且在一個python進(jìn)程中，GIL只有一個。拿不到通行證的線程，就不允許進(jìn)入CPU執(zhí)行。

在Python2.x里，GIL的釋放邏輯是當(dāng)前線程遇見IO操作或者ticks計數(shù)達(dá)到100（ticks可以看作是Python自身的一個計數(shù)器，專門做用于GIL，每次釋放后歸零，這個計數(shù)可以通過 sys.setcheckinterval 來調(diào)整），進(jìn)行釋放。而每次釋放GIL鎖，線程進(jìn)行鎖競爭、切換線程，會消耗資源。并且由于GIL鎖存在，python里一個進(jìn)程永遠(yuǎn)只能同時執(zhí)行一個線程(拿到GIL的線程才能執(zhí)行)。

?IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進(jìn)行IO等待，造成不必要的時間浪費，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率)，所以多線程對IO密集型代碼比較友好。

python是如何進(jìn)行內(nèi)存管理的？

一、垃圾回收：python不像C++，Java等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進(jìn)行賦值。對Python語言來講，對象的類型和內(nèi)存都是在運行時確定的。這也是為什么我們稱Python語言為動態(tài)類型的原因（這里我們把動態(tài)類型可以簡單的歸結(jié)為對變量內(nèi)存地址的分配是在運行時自動判斷變量類型并對變量進(jìn)行賦值）。

二、引用計數(shù)：Python采用了類似Windows內(nèi)核對象一樣的方式來對內(nèi)存進(jìn)行管理。每一個對象，都維護(hù)這一個對指向該對對象的引用的計數(shù)。當(dāng)變量被綁定在一個對象上的時候，該變量的引用計數(shù)就是1，(還有另外一些情況也會導(dǎo)致變量引用計數(shù)的增加),系統(tǒng)會自動維護(hù)這些標(biāo)簽，并定時掃描，當(dāng)某標(biāo)簽的引用計數(shù)變?yōu)?的時候，該對就會被回收。

三、內(nèi)存池機(jī)制Python的內(nèi)存機(jī)制以金字塔行，-1，-2層主要有操作系統(tǒng)進(jìn)行操作，

　　第0層是C中的malloc，free等內(nèi)存分配和釋放函數(shù)進(jìn)行操作；

　　第1層和第2層是內(nèi)存池，有Python的接口函數(shù)PyMem_Malloc函數(shù)實現(xiàn)，當(dāng)對象小于256K時有該層直接分配內(nèi)存；

　　第3層是最上層，也就是我們對Python對象的直接操作；

在 C 中如果頻繁的調(diào)用 malloc 與 free 時,是會產(chǎn)生性能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的內(nèi)存會產(chǎn)生內(nèi)存碎片. Python 在這里主要干的工作有:

　　如果請求分配的內(nèi)存在1~256字節(jié)之間就使用自己的內(nèi)存管理系統(tǒng),否則直接使用 malloc.

　　這里還是會調(diào)用 malloc 分配內(nèi)存,但每次會分配一塊大小為256k的大塊內(nèi)存.

　　經(jīng)由內(nèi)存池登記的內(nèi)存到最后還是會回收到內(nèi)存池,并不會調(diào)用 C 的 free 釋放掉.以便下次使用.對于簡單的Python對象，例如數(shù)值、字符串，元組（tuple不允許被更改)采用的是復(fù)制的方式(深拷貝?)，也就是說當(dāng)將另一個變量B賦值給變量A時，雖然A和B的內(nèi)存空間仍然相同，但當(dāng)A的值發(fā)生變化時，會重新給A分配空間，A和B的地址變得不再相同

Linux基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

1. 10個常用的Linux命令？

答案：略

2. find和grep的區(qū)別？

grep命令是一種強大的文本搜索工具，grep搜索內(nèi)容串可以是正則表達(dá)式，允許對文本文件進(jìn)行模式查找。如果找到匹配模式， grep打印包含模式的所有行。

find通常用來在特定的目錄下搜索符合條件的文件，也可以用來搜索特定用戶屬主的文件。

3. 什么是阻塞？什么是非阻塞？

阻塞調(diào)用是指調(diào)用結(jié)果返回之前，當(dāng)前線程會被掛起。函數(shù)只有在得到結(jié)果之后才會返回。有人也許會把阻塞調(diào)用和同步調(diào)用等同起來，實際上他是不同的。對于同步調(diào)用來說，很多時候當(dāng)前線程還是激活的，只是從邏輯上當(dāng)前函數(shù)沒有返回而已。例如，我們在CSocket中調(diào)用Receive函數(shù)，如果緩沖區(qū)中沒有數(shù)據(jù)，這個函數(shù)就會一直等待，直到有數(shù)據(jù)才返回。而此時，當(dāng)前線程還會繼續(xù)處理各種各樣的消息。如果主窗口和調(diào)用函數(shù)在同一個線程中，除非你在特殊的界面操作函數(shù)中調(diào)用，其實主界面還是應(yīng)該可以刷新。socket接收數(shù)據(jù)的另外一個函數(shù)recv則是一個阻塞調(diào)用的例子。當(dāng)socket工作在阻塞模式的時候，如果沒有數(shù)據(jù)的情況下調(diào)用該函數(shù)，則當(dāng)前線程就會被掛起，直到有數(shù)據(jù)為止。

非阻塞和阻塞的概念相對應(yīng)，指在不能立刻得到結(jié)果之前，該函數(shù)不會阻塞當(dāng)前線程，而會立刻返回。

4. 描述數(shù)組、鏈表、隊列、堆棧的區(qū)別？

數(shù)組與鏈表是數(shù)據(jù)存儲方式的概念，數(shù)組在連續(xù)的空間中存儲數(shù)據(jù)，而鏈表可以在非連續(xù)的空間中存儲數(shù)據(jù)；

隊列和堆棧是描述數(shù)據(jù)存取方式的概念，隊列是先進(jìn)先出，而堆棧是后進(jìn)先出；隊列和堆棧可以用數(shù)組來實現(xiàn)，也可以用鏈表實現(xiàn)。

5. 你知道幾種排序,講一講你最熟悉的一種?

Web框架

1.django 中當(dāng)一個用戶登錄 A 應(yīng)用服務(wù)器（進(jìn)入登錄狀態(tài)），然后下次請求被 nginx 代理到 B 應(yīng)用服務(wù)器會出現(xiàn)什么影響？

如果用戶在A應(yīng)用服務(wù)器登陸的session數(shù)據(jù)沒有共享到B應(yīng)用服務(wù)器，納米之前的登錄狀態(tài)就沒有了。

2.跨域請求問題django怎么解決的（原理）

啟用中間件

post請求

驗證碼

表單中添加{%csrf_token%}標(biāo)簽

3.請解釋或描述一下Django的架構(gòu)

對于Django框架遵循MVC設(shè)計，并且有一個專有名詞：MVT

M全拼為Model，與MVC中的M功能相同，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理，內(nèi)嵌了ORM框架

V全拼為View，與MVC中的C功能相同，接收HttpRequest，業(yè)務(wù)處理，返回HttpResponse

T全拼為Template，與MVC中的V功能相同，負(fù)責(zé)封裝構(gòu)造要返回的html，內(nèi)嵌了模板引擎

4.django對數(shù)據(jù)查詢結(jié)果排序怎么做，降序怎么做，查詢大于某個字段怎么做

排序使用order_by()

降序需要在排序字段名前加-

查詢字段大于某個值：使用filter(字段名_gt=值)

5.說一下Django，MIDDLEWARES中間件的作用？

答：中間件是介于request與response處理之間的一道處理過程，相對比較輕量級，并且在全局上改變django的輸入與輸出。

?

6.你對Django的認(rèn)識？

Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理后臺：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、以及全功能的管理后臺。

Django內(nèi)置的ORM跟框架內(nèi)的其他模塊耦合程度高。

?

應(yīng)用程序必須使用Django內(nèi)置的ORM，否則就不能享受到框架內(nèi)提供的種種基于其ORM的便利；理論上可以切換掉其ORM模塊，但這就相當(dāng)于要把裝修完畢的房子拆除重新裝修，倒不如一開始就去毛胚房做全新的裝修。

Django的賣點是超高的開發(fā)效率，其性能擴(kuò)展有限；采用Django的項目，在流量達(dá)到一定規(guī)模后，都需要對其進(jìn)行重構(gòu)，才能滿足性能的要求。

Django適用的是中小型的網(wǎng)站，或者是作為大型網(wǎng)站快速實現(xiàn)產(chǎn)品雛形的工具。

Django模板的設(shè)計哲學(xué)是徹底的將代碼、樣式分離； Django從根本上杜絕在模板中進(jìn)行編碼、處理數(shù)據(jù)的可能。

7. Django重定向你是如何實現(xiàn)的？用的什么狀態(tài)碼？

使用HttpResponseRedirect

redirect和reverse

狀態(tài)碼：302,301

8.ngnix的正向代理與反向代理？

答：正向代理 是一個位于客戶端和原始服務(wù)器(origin server)之間的服務(wù)器，為了從原始服務(wù)器取得內(nèi)容，客戶端向代理發(fā)送一個請求并指定目標(biāo)(原始服務(wù)器)，然后代理向原始服務(wù)器轉(zhuǎn)交請求并將獲得的內(nèi)容返回給客戶端。客戶端必須要進(jìn)行一些特別的設(shè)置才能使用正向代理。

反向代理正好相反，對于客戶端而言它就像是原始服務(wù)器，并且客戶端不需要進(jìn)行任何特別的設(shè)置。客戶端向反向代理的命名空間中的內(nèi)容發(fā)送普通請求，接著反向代理將判斷向何處(原始服務(wù)器)轉(zhuǎn)交請求，并將獲得的內(nèi)容返回給客戶端，就像這些內(nèi)容原本就是它自己的一樣。

9. Tornado 的核是什么？

Tornado 的核心是 ioloop 和 iostream 這兩個模塊，前者提供了一個高效的 I/O 事件循環(huán)，后者則封裝了 一個無阻塞的 socket 。通過向 ioloop 中添加網(wǎng)絡(luò) I/O 事件，利用無阻塞的 socket ，再搭配相應(yīng)的回調(diào) 函數(shù)，便可達(dá)到夢寐以求的高效異步執(zhí)行。

10.Django 本身提供了 runserver，為什么不能用來部署？

runserver 方法是調(diào)試 Django 時經(jīng)常用到的運行方式，它使用 Django 自帶的

WSGI Server 運行，主要在測試和開發(fā)中使用，并且 runserver 開啟的方式也是單進(jìn)程 。

?uWSGI 是一個 Web 服務(wù)器，它實現(xiàn)了 WSGI 協(xié)議、uwsgi、http 等協(xié)議。注意 uwsgi 是一種通信協(xié)議，而 uWSGI 是實現(xiàn) uwsgi 協(xié)議和 WSGI 協(xié)議的 Web 服務(wù)器。uWSGI 具有超快的性能、低內(nèi)存占用和多 app 管理等優(yōu)點，并且搭配著 Nginx

就是一個生產(chǎn)環(huán)境了，能夠?qū)⒂脩粼L問請求與應(yīng)用 app 隔離開，實現(xiàn)真正的部署 。相比來講，支持的并發(fā)量更高，方便管理多進(jìn)程，發(fā)揮多核的優(yōu)勢，提升性能。

?

網(wǎng)絡(luò)編程和前端

1.AJAX是什么，如何使用AJAX？

ajax(異步的javascript 和xml) 能夠刷新局部網(wǎng)頁數(shù)據(jù)而不是重新加載整個網(wǎng)頁。

第一步，創(chuàng)建xmlhttprequest對象，var xmlhttp =new XMLHttpRequest（);XMLHttpRequest對象用來和服務(wù)器交換數(shù)據(jù)。

第二步，使用xmlhttprequest對象的open（）和send（）方法發(fā)送資源請求給服務(wù)器。

第三步，使用xmlhttprequest對象的responseText或responseXML屬性獲得服務(wù)器的響應(yīng)。

第四步，onreadystatechange函數(shù)，當(dāng)發(fā)送請求到服務(wù)器，我們想要服務(wù)器響應(yīng)執(zhí)行一些功能就需要使用onreadystatechange函數(shù)，每次xmlhttprequest對象的readyState發(fā)生改變都會觸發(fā)onreadystatechange函數(shù)。

2. 常見的HTTP狀態(tài)碼有哪些？

200 OK

301 Moved Permanently

302 Found

304 Not Modified

307 Temporary Redirect

400 Bad Request

401 Unauthorized

403 Forbidden

404 Not Found

410 Gone

500 Internal Server Error

501 Not Implemented

3. Post和get區(qū)別？

1、GET請求，請求的數(shù)據(jù)會附加在URL之后，以?分割URL和傳輸數(shù)據(jù)，多個參數(shù)用&連接。URL的編碼格式采用的是ASCII編碼，而不是uniclde，即是說所有的非ASCII字符都要編碼之后再傳輸。

POST請求：POST請求會把請求的數(shù)據(jù)放置在HTTP請求包的包體中。上面的item=bandsaw就是實際的傳輸數(shù)據(jù)。

因此，GET請求的數(shù)據(jù)會暴露在地址欄中，而POST請求則不會。

2、傳輸數(shù)據(jù)的大小

在HTTP規(guī)范中，沒有對URL的長度和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小進(jìn)行限制。但是在實際開發(fā)過程中，對于GET，特定的瀏覽器和服務(wù)器對URL的長度有限制。因此，在使用GET請求時，傳輸數(shù)據(jù)會受到URL長度的限制。

對于POST，由于不是URL傳值，理論上是不會受限制的，但是實際上各個服務(wù)器會規(guī)定對POST提交數(shù)據(jù)大小進(jìn)行限制，Apache、IIS都有各自的配置。

3、安全性

POST的安全性比GET的高。這里的安全是指真正的安全，而不同于上面GET提到的安全方法中的安全，上面提到的安全僅僅是不修改服務(wù)器的數(shù)據(jù)。比如，在進(jìn)行登錄操作，通過GET請求，用戶名和密碼都會暴露再URL上，因為登錄頁面有可能被瀏覽器緩存以及其他人查看瀏覽器的歷史記錄的原因，此時的用戶名和密碼就很容易被他人拿到了。除此之外，GET請求提交的數(shù)據(jù)還可能會造成Cross-site request frogery攻擊。

4.cookie 和session 的區(qū)別？

1、cookie數(shù)據(jù)存放在客戶的瀏覽器上，session數(shù)據(jù)放在服務(wù)器上。

2、cookie不是很安全，別人可以分析存放在本地的COOKIE并進(jìn)行COOKIE欺騙考慮到安全應(yīng)當(dāng)使用session。

3、session會在一定時間內(nèi)保存在服務(wù)器上。當(dāng)訪問增多，會比較占用服務(wù)器的性能考慮到減輕服務(wù)器性能方面，應(yīng)當(dāng)使用COOKIE。

4、單個cookie保存的數(shù)據(jù)不能超過4K，很多瀏覽器都限制一個站點最多保存20個cookie。

5、建議：
?? 將登陸信息等重要信息存放為SESSION
?? 其他信息如果需要保留，可以放在COOKIE中

?

5.創(chuàng)建一個簡單tcp服務(wù)器需要的流程

1.socket創(chuàng)建一個套接字

2.bind綁定ip和port

3.listen使套接字變?yōu)榭梢员粍渔溄?/p>

4.accept等待客戶端的鏈接

5.recv/send接收發(fā)送數(shù)據(jù)

6.請簡單說一下三次握手和四次揮手？什么是2msl？為什么要這樣做？

2MSL即兩倍的MSL，TCP的TIME_WAIT狀態(tài)也稱為2MSL等待狀態(tài)，

?

當(dāng)TCP的一端發(fā)起主動關(guān)閉，在發(fā)出最后一個ACK包后，

即第3次握 手完成后發(fā)送了第四次握手的ACK包后就進(jìn)入了TIME_WAIT狀態(tài)，

必須在此狀態(tài)上停留兩倍的MSL時間，

等待2MSL時間主要目的是怕最后一個 ACK包對方?jīng)]收到，

那么對方在超時后將重發(fā)第三次握手的FIN包，

主動關(guān)閉端接到重發(fā)的FIN包后可以再發(fā)一個ACK應(yīng)答包。

在TIME_WAIT狀態(tài) 時兩端的端口不能使用，要等到2MSL時間結(jié)束才可繼續(xù)使用。

當(dāng)連接處于2MSL等待階段時任何遲到的報文段都將被丟棄。

不過在實際應(yīng)用中可以通過設(shè)置 SO_REUSEADDR選項達(dá)到不必等待2MSL時間結(jié)束再使用此端口。

?

爬蟲和數(shù)據(jù)庫

1.scrapy和scrapy-redis有什么區(qū)別？為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫？

1) scrapy是一個Python爬蟲框架，爬取效率極高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis數(shù)據(jù)庫、運行在scrapy框架之上的組件，可以讓scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis數(shù)據(jù)庫里的item隊列、請求隊列和請求指紋集合。

2) 為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫，因為redis支持主從同步，而且數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中的，所以基于redis的分布式爬蟲，對請求和數(shù)據(jù)的高頻讀取效率非常高。

2. 你用過的爬蟲框架或者模塊有哪些？談?wù)勊麄兊膮^(qū)別或者優(yōu)缺點？

Python自帶：urllib，urllib2

第 三 方：requests

框??? 架：Scrapy

urllib和urllib2模塊都做與請求URL相關(guān)的操作，但他們提供不同的功能。

urllib2.：urllib2.urlopen可以接受一個Request對象或者url，（在接受Request對象時候，并以此可以來設(shè)置一個URL 的headers），urllib.urlopen只接收一個url

urllib 有urlencode,urllib2沒有，因此總是urllib，urllib2常會一起使用的原因

scrapy是封裝起來的框架，他包含了下載器，解析器，日志及異常處理，基于多線程， twisted的方式處理，對于固定單個網(wǎng)站的爬取開發(fā)，有優(yōu)勢，但是對于多網(wǎng)站爬取 100個網(wǎng)站，并發(fā)及分布式處理方面，不夠靈活，不便調(diào)整與括展。

request 是一個HTTP庫， 它只是用來，進(jìn)行請求，對于HTTP請求，他是一個強大的庫，下載，解析全部自己處理，靈活性更高，高并發(fā)與分布式部署也非常靈活，對于功能可以更好實現(xiàn).

Scrapy優(yōu)缺點：

優(yōu)點：scrapy 是異步的

采取可讀性更強的xpath代替正則

強大的統(tǒng)計和log系統(tǒng)

同時在不同的url上爬行

支持shell方式，方便獨立調(diào)試

寫middleware,方便寫一些統(tǒng)一的過濾器

通過管道的方式存入數(shù)據(jù)庫

缺點：基于python的爬蟲框架，擴(kuò)展性比較差

基于twisted框架，運行中的exception是不會干掉reactor，并且異步框架出錯后是不會停掉其他任務(wù)的，數(shù)據(jù)出錯后難以察覺。

3.你常用的mysql引擎有哪些？各引擎間有什么區(qū)別？

主要 MyISAM 與 InnoDB 兩個引擎，其主要區(qū)別如下：

一、InnoDB 支持事務(wù)，MyISAM 不支持，這一點是非常之重要。事務(wù)是一種高

級的處理方式，如在一些列增刪改中只要哪個出錯還可以回滾還原，而 MyISAM

就不可以了；

二、MyISAM 適合查詢以及插入為主的應(yīng)用，InnoDB 適合頻繁修改以及涉及到

安全性較高的應(yīng)用；

三、InnoDB 支持外鍵，MyISAM 不支持；

四、MyISAM 是默認(rèn)引擎，InnoDB 需要指定；

五、InnoDB 不支持 FULLTEXT 類型的索引；

六、InnoDB 中不保存表的行數(shù)，如 select count(*) from table 時，InnoDB；需要

掃描一遍整個表來計算有多少行，但是 MyISAM 只要簡單的讀出保存好的行數(shù)即

可。注意的是，當(dāng) count(*)語句包含 where 條件時 MyISAM 也需要掃描整個表；

七、對于自增長的字段，InnoDB 中必須包含只有該字段的索引，但是在 MyISAM

表中可以和其他字段一起建立聯(lián)合索引；

八、清空整個表時，InnoDB 是一行一行的刪除，效率非常慢。MyISAM 則會重

建表；

九、InnoDB 支持行鎖（某些情況下還是鎖整表，如 update table set a=1 where

user like '%lee%'

4.描述下scrapy框架運行的機(jī)制？

答：從start_urls里獲取第一批url并發(fā)送請求，請求由引擎交給調(diào)度器入請求隊列，獲取完畢后，調(diào)度器將請求隊列里的請求交給下載器去獲取請求對應(yīng)的響應(yīng)資源，并將響應(yīng)交給自己編寫的解析方法做提取處理：1. 如果提取出需要的數(shù)據(jù)，則交給管道文件處理；2. 如果提取出url，則繼續(xù)執(zhí)行之前的步驟（發(fā)送url請求，并由引擎將請求交給調(diào)度器入隊列...)，直到請求隊列里沒有請求，程序結(jié)束。

5.什么是關(guān)聯(lián)查詢，有哪些？

答：將多個表聯(lián)合起來進(jìn)行查詢，主要有內(nèi)連接、左連接、右連接、全連接（外連接）

6.寫爬蟲是用多進(jìn)程好？還是多線程好？ 為什么？

答：IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進(jìn)行IO等待，造成不必要的時間浪費，而開啟多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費CPU的資源，從而能提升程序執(zhí)行效率)。在實際的數(shù)據(jù)采集過程中，既考慮網(wǎng)速和響應(yīng)的問題，也需要考慮自身機(jī)器的硬件情況，來設(shè)置多進(jìn)程或多線程

7.數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化？

1. 優(yōu)化索引、SQL 語句、分析慢查詢；

2. 設(shè)計表的時候嚴(yán)格根據(jù)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計范式來設(shè)計數(shù)據(jù)庫；

3. 使用緩存，把經(jīng)常訪問到的數(shù)據(jù)而且不需要經(jīng)常變化的數(shù)據(jù)放在緩存中，能

節(jié)約磁盤IO；

4. 優(yōu)化硬件；采用SSD，使用磁盤隊列技術(shù)(RAID0,RAID1,RDID5)等；

5. 采用MySQL 內(nèi)部自帶的表分區(qū)技術(shù)，把數(shù)據(jù)分層不同的文件，能夠提高磁

盤的讀取效率；

6. 垂直分表；把一些不經(jīng)常讀的數(shù)據(jù)放在一張表里，節(jié)約磁盤I/O；

7. 主從分離讀寫；采用主從復(fù)制把數(shù)據(jù)庫的讀操作和寫入操作分離開來；

8. 分庫分表分機(jī)器（數(shù)據(jù)量特別大），主要的的原理就是數(shù)據(jù)路由；

9. 選擇合適的表引擎，參數(shù)上的優(yōu)化；

10. 進(jìn)行架構(gòu)級別的緩存，靜態(tài)化和分布式；

11. 不采用全文索引；

12. 采用更快的存儲方式，例如 NoSQL存儲經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)

8.常見的反爬蟲和應(yīng)對方法？

1）.通過Headers反爬蟲

從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。很多網(wǎng)站都會對Headers的User-Agent進(jìn)行檢測，還有一部分網(wǎng)站會對Referer進(jìn)行檢測（一些資源網(wǎng)站的防盜鏈就是檢測Referer）。如果遇到了這類反爬蟲機(jī)制，可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復(fù)制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標(biāo)網(wǎng)站域名。對于檢測Headers的反爬蟲，在爬蟲中修改或者添加Headers就能很好的繞過。

2）.基于用戶行為反爬蟲

還有一部分網(wǎng)站是通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內(nèi)多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內(nèi)多次進(jìn)行相同操作。

大多數(shù)網(wǎng)站都是前一種情況，對于這種情況，使用IP代理就可以解決。可以專門寫一個爬蟲，爬取網(wǎng)上公開的代理ip，檢測后全部保存起來。這樣的代理ip爬蟲經(jīng)常會用到，最好自己準(zhǔn)備一個。有了大量代理ip后可以每請求幾次更換一個ip，這在requests或者urllib2中很容易做到，這樣就能很容易的繞過第一種反爬蟲。

對于第二種情況，可以在每次請求后隨機(jī)間隔幾秒再進(jìn)行下一次請求。有些有邏輯漏洞的網(wǎng)站，可以通過請求幾次，退出登錄，重新登錄，繼續(xù)請求來繞過同一賬號短時間內(nèi)不能多次進(jìn)行相同請求的限制。

3）.動態(tài)頁面的反爬蟲

上述的幾種情況大多都是出現(xiàn)在靜態(tài)頁面，還有一部分網(wǎng)站，我們需要爬取的數(shù)據(jù)是通過ajax請求得到，或者通過JavaScript生成的。首先用Fiddler對網(wǎng)絡(luò)請求進(jìn)行分析。如果能夠找到ajax請求，也能分析出具體的參數(shù)和響應(yīng)的具體含義，我們就能采用上面的方法，直接利用requests或者urllib2模擬ajax請求，對響應(yīng)的json進(jìn)行分析得到需要的數(shù)據(jù)。

能夠直接模擬ajax請求獲取數(shù)據(jù)固然是極好的，但是有些網(wǎng)站把ajax請求的所有參數(shù)全部加密了。我們根本沒辦法構(gòu)造自己所需要的數(shù)據(jù)的請求。這種情況下就用selenium+phantomJS，調(diào)用瀏覽器內(nèi)核，并利用phantomJS執(zhí)行js來模擬人為操作以及觸發(fā)頁面中的js腳本。從填寫表單到點擊按鈕再到滾動頁面，全部都可以模擬，不考慮具體的請求和響應(yīng)過程，只是完完整整的把人瀏覽頁面獲取數(shù)據(jù)的過程模擬一遍。

用這套框架幾乎能繞過大多數(shù)的反爬蟲，因為它不是在偽裝成瀏覽器來獲取數(shù)據(jù)（上述的通過添加 Headers一定程度上就是為了偽裝成瀏覽器），它本身就是瀏覽器，phantomJS就是一個沒有界面的瀏覽器，只是操控這個瀏覽器的不是人。利selenium+phantomJS能干很多事情，例如識別點觸式（12306）或者滑動式的驗證碼，對頁面表單進(jìn)行暴力破解等。

9.分布式爬蟲主要解決什么問題？

1)ip

2)帶寬

3）cpu

4）io

10.爬蟲過程中驗證碼怎么處理？

1.scrapy自帶（但是成功率不高）

2.付費接口（若快http://www.ruokuai.com/home/pricetype）

其他

更多面試資料請加關(guān)注

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】模拟面试技术面试题答的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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