你見過的最全面的Python重點知識總結(jié)
這是一份來自于 SegmentFault 上的開發(fā)者 @二十一 總結(jié)的 Python 重點。由于總結(jié)了太多的東西，所以篇幅有點長，這也是作者"縫縫補補"總結(jié)了好久的東西，強烈建議收藏再慢慢看~
Py2 VS Py3
Py2 和 Py3 的差別
print 成為了函數(shù)，python2 是關(guān)鍵字
不再有 unicode 對象，默認(rèn) str 就是 unicode
python3 除號返回浮點數(shù)
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(shù)名變量名
高級解包和*解包
限定關(guān)鍵字參數(shù) *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(xié)程支持異步編程
新增 enum, mock, ipaddress, concurrent.futures, asyncio urllib, selector
不同枚舉類間不能進行比較
同一枚舉類間只能進行相等的比較
枚舉類的使用(編號默認(rèn)從1開始)
為了避免枚舉類中相同枚舉值的出現(xiàn)，可以使用@unique裝飾枚舉類
#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(zhuǎn)換
#最好在數(shù)據(jù)庫存取使用枚舉的數(shù)值而不是使用標(biāo)簽名字字符串
#在代碼里面使用枚舉類
a=1
print(COLOR(a))#?output:COLOR.YELLOW
py2/3 轉(zhuǎn)換工具
six 模塊：兼容 pyton2 和 pyton3 的模塊
2to3 工具：改變代碼語法版本
__future__：使用下一版本的功能
類庫相關(guān)
常用庫
必須知道的 collectionshttps://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(jié)碼分析)
inspect(生成器狀態(tài))
cProfile(性能分析)
bisect(維護有序列表)
fnmatch
fnmatch(string,"*.txt") # win下不區(qū)分大小寫
fnmatch 根據(jù)系統(tǒng)決定
fnmatchcase 完全區(qū)分大小寫
timeit(代碼執(zhí)行時間)
def?isLen(strString):
????#還是應(yīng)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
@contextlib.contextmanager 使生成器函數(shù)變成一個上下文管理器
types(包含了標(biāo)準(zhǔn)解釋器定義的所有類型的類型對象,可以將生成器函數(shù)修飾為異步模式)
import?types
types.coroutine?#相當(dāng)于實現(xiàn)了__await__
html(實現(xiàn)對html的轉(zhuǎn)義)
import?html
html.escape("<h1>I'm?Jim</h1>")?#?output:'<h1>I'm?Jim</h1>'
html.unescape('<h1>I'm?Jim</h1>')?#?<h1>I'm?Jim</h1>
mock(解決測試依賴)
concurrent(創(chuàng)建進程池和線程池)
from?concurrent.futures?import?ThreadPoolExecutor
pool?=?ThreadPoolExecutor()
task?=?pool.submit(函數(shù)名，（參數(shù)）)?#此方法不會阻塞，會立即返回
task.done()#查看任務(wù)執(zhí)行是否完成
task.result()#阻塞的方法，查看任務(wù)返回值
task.cancel()#取消未執(zhí)行的任務(wù)，返回True或False,取消成功返回True
task.add_done_callback()#回調(diào)函數(shù)
task.running()#是否正在執(zhí)行?????task就是一個Future對象
for?data?in?pool.map(函數(shù)，參數(shù)列表):#返回已經(jīng)完成的任務(wù)結(jié)果列表，根據(jù)參數(shù)順序執(zhí)行
????print(返回任務(wù)完成得執(zhí)行結(jié)果data)
from?concurrent.futures?import?as_completed
as_completed(任務(wù)列表)#返回已經(jīng)完成的任務(wù)列表，完成一個執(zhí)行一個
wait(任務(wù)列表,return_when=條件)#根據(jù)條件進行阻塞主線程，有四個條件
selector(封裝select,用戶多路復(fù)用io編程)
asyncio
future=asyncio.ensure_future(協(xié)程)??等于后面的方式??future=loop.create_task(協(xié)程)
future.add_done_callback()添加一個完成后的回調(diào)函數(shù)
loop.run_until_complete(future)
future.result()查看寫成返回結(jié)果
asyncio.wait()接受一個可迭代的協(xié)程對象
asynicio.gather(*可迭代對象,*可迭代對象）????兩者結(jié)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(zhí)行非協(xié)程
最后執(zhí)行finally模塊中?loop.close()
asyncio.Task.all_tasks()拿到所有任務(wù)?然后依次迭代并使用任務(wù).cancel()取消
偏函數(shù)partial(函數(shù)，參數(shù))把函數(shù)包裝成另一個函數(shù)名??其參數(shù)必須放在定義函數(shù)的前面
loop.call_soon(函數(shù),參數(shù))
call_soon_threadsafe()線程安全????
loop.call_later(時間,函數(shù),參數(shù))
在同一代碼塊中call_soon優(yōu)先執(zhí)行，然后多個later根據(jù)時間的升序進行執(zhí)行
如果非要運行有阻塞的代碼
使用loop.run_in_executor(executor,函數(shù)，參數(shù))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(xiàn)http
reader,writer=await?asyncio.open_connection(host,port)
writer.writer()發(fā)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(xié)程鎖
async?with?Lock():
Python 進階
進程間通信：
Manager(內(nèi)置了好多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)多進程間內(nèi)存共享)
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)
Pipe(適用于兩個進程)
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()
Queue(不能用于進程池,進程池間通信需要使用Manager().Queue())
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()
進程池
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
argv 命令行參數(shù)list,第一個是程序本身的路徑
path 返回模塊的搜索路徑
modules.keys() 返回已經(jīng)導(dǎo)入的所有模塊的列表
exit(0) 退出程序
a in s or b in s or c in s簡寫
采用any方式：all() 對于任何可迭代對象為空都會返回 True
#?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
{1,2}.issubset({1,2,3})#判斷是否是其子集
{1,2,3}.issuperset({1,2})
{}.isdisjoint({})#判斷兩個set交集是否為空,是空集則為True
代碼中中文匹配
[u4E00-u9FA5]匹配中文文字區(qū)間[一到龥]
查看系統(tǒng)默認(rèn)編碼格式
import?sys
sys.getdefaultencoding()????#?setdefaultencodeing()設(shè)置系統(tǒng)編碼方式
getattr VS getattribute
class?A(dict):
????def?__getattr__(self,value):#當(dāng)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)
globals中保存了當(dāng)前模塊中所有的變量屬性與值
locals中保存了當(dāng)前環(huán)境中的所有變量屬性與值
python變量名的解析機制(LEGB)
本地作用域(Local)
當(dāng)前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)
全局/模塊作用域(Global)
內(nèi)置作用域(Built-in)
實現(xiàn)從1-100每三個為一組分組
print([[x?for?x?in?range(1,101)][i:i+3]?for?i?in?range(0,100,3)])
什么是元類？
即創(chuàng)建類的類，創(chuàng)建類的時候只需要將metaclass=元類，元類需要繼承type而不是object,因為type就是元類
type.__bases__??#(<class?'object'>,)
object.__bases__????#()
type(object)????#<class?'type'>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(tài))？
Python在使用傳入?yún)?shù)的過程中不會默認(rèn)判斷參數(shù)類型，只要參數(shù)具備執(zhí)行條件就可以執(zhí)行
深拷貝和淺拷貝
深拷貝拷貝內(nèi)容，淺拷貝拷貝地址(增加引用計數(shù))
copy模塊實現(xiàn)神拷貝
單元測試
一般測試類繼承模塊unittest下的TestCase
pytest模塊快捷測試(方法以test_開頭/測試文件以test_開頭/測試類以Test開頭，并且不能帶有 init 方法)
coverage統(tǒng)計測試覆蓋率
class?MyTest(unittest.TestCase):
????def?tearDown(self):#?每個測試用例執(zhí)行前執(zhí)行
????????print('本方法開始測試了')
????def?setUp(self):#?每個測試用例執(zhí)行之前做操作
????????print('本方法測試結(jié)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(jié)束測試')
????def?test_a_run(self):
????????self.assertEqual(1,?1)??#?測試用例
gil 會根據(jù)執(zhí)行的字節(jié)碼行數(shù)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?
猴子補丁，在運行的時候替換掉會阻塞的語法修改為非阻塞的方法
什么是自省(Introspection)？
運行時判斷一個對象的類型的能力，id,type,isinstance
python 是值傳遞還是引用傳遞？
都不是，python是共享傳參，默認(rèn)參數(shù)在執(zhí)行時只會執(zhí)行一次
try-except-else-finally中 else 和 finally 的區(qū)別
else在不發(fā)生異常的時候執(zhí)行，finally無論是否發(fā)生異常都會執(zhí)行
except一次可以捕獲多個異常，但一般為了對不同異常進行不同處理，我們分次捕獲處理
GIL 全局解釋器鎖
同一時間只能有一個線程執(zhí)行，CPython(IPython)的特點，其他解釋器不存在
cpu 密集型：多進程+進程池
io 密集型：多線程/協(xié)程
什么是 Cython
將 python 解釋 成 C 代碼工具
生成器和迭代器
實現(xiàn)__next__和__iter__方法的對象就是迭代器
可迭代對象只需要實現(xiàn)__iter__方法
使用生成器表達式或者yield的生成器函數(shù)(生成器是一種特殊的迭代器)
什么是協(xié)程
比線程更輕量的多任務(wù)方式
實現(xiàn)方式
yield
async-awiat
dict 底層結(jié)構(gòu)
為了支持快速查找使用了哈希表作為底層結(jié)構(gòu)
哈希表平均查找時間復(fù)雜度為o(1)
CPython 解釋器使用二次探查解決哈希沖突問題
Hash擴容和Hash沖突解決方案
循環(huán)復(fù)制到新空間實現(xiàn)擴容
沖突解決：
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
判斷是否為生成器或者協(xié)程
co_flags?=?func.__code__.co_flags
#?檢查是否是協(xié)程
if?co_flags?&?0x180:
????return?func
#?檢查是否是生成器
if?co_flags?&?0x20:
????return?func
斐波那契解決的問題及變形
#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)
獲取電腦設(shè)置的環(huán)境變量
import?os
os.getenv(env_name,None)#獲取環(huán)境變量如果不存在為None
垃圾回收機制
引用計數(shù)
標(biāo)記清除
分代回收
#查看分代回收觸發(fā)
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(shù)字進行計算，inf 表示無窮大
C10M/C10K
C10M:8核心cpu，64G內(nèi)存，在10gbps的網(wǎng)絡(luò)上保持1000萬并發(fā)連接
C10K：1GHz CPU,2G內(nèi)存，1gbps網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保持1萬個客戶端提供FTP服務(wù)
yield from 與 yield 的區(qū)別：
yield from 跟的是一個可迭代對象，而 yield 后面沒有限制
GeneratorExit 生成器停止時觸發(fā)
單下劃線的幾種使用
在定義變量時，表示為私有變量
在解包時，表示舍棄無用的數(shù)據(jù)
在交互模式中表示上一次代碼執(zhí)行結(jié)果
可以做數(shù)字的拼接(111_222_333)
使用 brea k就不會執(zhí)行 else
10進制轉(zhuǎn)2進制
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'] 如何才能得到以list中元素命名的新列表 A=[],B=[],C=[],D=[]呢
list1?=?['A',?'B',?'C',?'D']
#?方法一
for?i?in?list1:
????globals()[i]?=?[]???#?可以用于實現(xiàn)python版反射
#?方法二
for?i?in?list1:
????exec(f'{i}?=?[]')???#?exec執(zhí)行字符串語句
memoryview與bytearray不常用，只是看到了記載一下
#?bytearray是可變的，bytes是不可變的,memoryview不會產(chǎn)生新切片和對象
a?=?'aaaaaa'
ma?=?memoryview(a)
ma.readonly??#?只讀的memoryview
mb?=?ma[:2]??#?不會產(chǎn)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(chǎn)生新的bytearray
mb[:2]?=?'bb'????#?對mb的改動就是對ma的改動
Ellipsis類型
#?代碼中出現(xiàn)...省略號的現(xiàn)象就是一個Ellipsis對象
L?=?[1,2,3]
L.append(L)
print(L)????#?output:[1,2,3,[…]]
lazy惰性計算
class?lazy(object):
????def?__init__(self,?func):
????????self.func?=?func
????def?__get__(self,?instance,?cls):
????????val?=?self.func(instance)????#其相當(dāng)于執(zhí)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
遍歷文件，傳入一個文件夾，將里面所有文件的路徑打印出來(遞歸)
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
文件存儲時，文件名的處理
#secure_filename將字符串轉(zhuǎn)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.txt
日期格式化
from?datetime?import?datetime
datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
import?time
#這里只有l(wèi)ocaltime可以被格式化，time是不能格式化的
time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
tuple使用+=奇怪的問題
#?會報錯，但是tuple的值會改變，因為t[1]id沒有發(fā)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(zhí)行
__missing__你應(yīng)該知道
class?Mydict(dict):
????def?__missing__(self,key):?#?當(dāng)Mydict使用切片訪問屬性不存在的時候返回的值
????????return?key
+與+=
#?+不能用來連接列表和元祖，而+=可以（通過iadd實現(xiàn)，內(nèi)部實現(xiàn)方式為extends(),所以可以增加元組），+會創(chuàng)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
如何將一個可迭代對象的每個元素變成一個字典的所有鍵？
dict.fromkeys(['jim','han'],21)?#?output:{'jim':?21,?'han':?21}
網(wǎng)絡(luò)知識
什么是 HTTPS?
安全的 HTTP 協(xié)議，https 需要 cs 證書，數(shù)據(jù)加密，端口為443，安全，同一網(wǎng)站 https seo 排名會更高
常見響應(yīng)狀態(tài)碼
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 //請求緩存資源
307 Temporary Redirect //臨時重定向，Post不會變成Get
401 Unauthorized //認(rèn)證失敗
403 Forbidden //資源請求被拒絕
400 //請求參數(shù)錯誤
201 //添加或更改成功
503 //服務(wù)器維護或者超負(fù)載
http 請求方法的冪等性及安全性
WSGI
# environ：一個包含所有HTTP請求信息的dict對象
# start_response：一個發(fā)送HTTP響應(yīng)的函數(shù)
def?application(environ,?start_response):
????start_response('200?OK',?[('Content-Type',?'text/html')])
????return?'<h1>Hello,?web!</h1>'
RPC
CDN
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(wǎng)絡(luò)通信提供安全及數(shù)據(jù)完整性的一種安全協(xié)議。
SSH（安全外殼協(xié)議） 為 Secure Shell 的縮寫，由 IETF 的網(wǎng)絡(luò)小組（Network Working Group）所制定；SSH 為建立在應(yīng)用層基礎(chǔ)上的安全協(xié)議。SSH 是目前較可靠，專為遠(yuǎn)程登錄會話和其他網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供安全性的協(xié)議。利用 SSH 協(xié)議可以有效防止遠(yuǎn)程管理過程中的信息泄露問題。SSH最初是UNIX系統(tǒng)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(wǎng)絡(luò)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
雖然按道理，四個報文都發(fā)送完畢，我們可以直接進入CLOSE狀態(tài)了，但是我們必須假象網(wǎng)絡(luò)是不可靠的，有可以最后一個ACK丟失。所以TIME_WAIT狀態(tài)就是用來重發(fā)可能丟失的ACK報文。
因為當(dāng)Server端收到Client端的SYN連接請求報文后，可以直接發(fā)送SYN+ACK報文。其中ACK報文是用來應(yīng)答的，SYN報文是用來同步的。但是關(guān)閉連接時，當(dāng)Server端收到FIN報文時，很可能并不會立即關(guān)閉SOCKET，所以只能先回復(fù)一個ACK報文，告訴Client端，"你發(fā)的FIN報文我收到了"。只有等到我Server端所有的報文都發(fā)送完了，我才能發(fā)送FIN報文，因此不能一起發(fā)送。故需要四步握手。
三次握手(SYN/SYN+ACK/ACK)
四次揮手(FIN/ACK/FIN/ACK)
TCP:面向連接/可靠/基于字節(jié)流
UDP:無連接/不可靠/面向報文
三次握手四次揮手
為什么連接的時候是三次握手，關(guān)閉的時候卻是四次握手？
為什么TIME_WAIT狀態(tài)需要經(jīng)過2MSL(最大報文段生存時間)才能返回到CLOSE狀態(tài)？
XSS/CSRF
HttpOnly 禁止 js 腳本訪問和操作 Cookie,可以有效防止 XSS
Mysql
索引改進過程
線性結(jié)構(gòu)->二分查找->hash->二叉查找樹->平衡二叉樹->多路查找樹->多路平衡查找樹(B-Tree)
Mysql面試總結(jié)基礎(chǔ)篇
https://segmentfault.com/a/1190000018371218
Mysql面試總結(jié)進階篇
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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(shù)據(jù)類型不能有默認(rèn)值，查詢時不存在大小寫轉(zhuǎn)換
什么時候索引失效
應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描
盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，即使其中有條件帶索引也不會使用，這也是為什么盡量少用 or 的原因
如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數(shù)據(jù)使用引號引用起來，否則不會使用索引
應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
對于多列索引，不是使用的第一部分，則不會使用索引
以%開頭的like模糊查詢
出現(xiàn)隱式類型轉(zhuǎn)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(yīng)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(yīng)改為:
不要在 where 子句中的 “=” 左邊進行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引
應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
如：
select id from t where num/2 = 100
應(yīng)改為:
select id from t where num = 100*2；
不適合鍵值較少的列（重復(fù)數(shù)據(jù)較多的列）比如：set enum列就不適合(枚舉類型(enum)可以添加null,并且默認(rèn)的值會自動過濾空格集合(set)和枚舉類似，但只可以添加64個值)
如果MySQL估計使用全表掃描要比使用索引快，則不使用索引
什么是聚集索引
B+Tree葉子節(jié)點保存的是數(shù)據(jù)還是指針
MyISAM索引和數(shù)據(jù)分離，使用非聚集
InnoDB數(shù)據(jù)文件就是索引文件，主鍵索引就是聚集索引
Redis 命令總結(jié)
為什么這么快？
因為Redis是基于內(nèi)存的操作，CPU不是Redis的瓶頸，Redis的瓶頸最有可能是機器內(nèi)存的大小或者網(wǎng)絡(luò)帶寬。既然單線程容易實現(xiàn)，而且CPU不會成為瓶頸，那就順理成章地采用單線程的方案了（畢竟采用多線程會有很多麻煩?。?。
基于內(nèi)存，由 C 語言編寫
使用多路I/O復(fù)用模型，非阻塞 IO
使用單線程減少線程間切換
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單
自己構(gòu)建了 VM 機制，減少調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的時間
優(yōu)勢
性能高 – Redis 能讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s
豐富的數(shù)據(jù)類型
原子 – Redis 的所有操作都是原子性的，同時 Redis 還支持對幾個操作全并后的原子性執(zhí)行
豐富的特性 – Redis 還支持 publish/subscribe（發(fā)布/訂閱）, 通知, key 過期等等特性
什么是 redis 事務(wù)？
將多個請求打包，一次性、按序執(zhí)行多個命令的機制
通過 multi,exec,watch 等命令實現(xiàn)事務(wù)功能
Python redis-py pipeline=conn.pipeline(transaction=True)
持久化方式
save(同步，可以保證數(shù)據(jù)一致性)
bgsave(異步，shutdown時，無AOF則默認(rèn)使用)
RDB(快照)
AOF(追加日志)
怎么實現(xiàn)隊列
push
rpop
常用的數(shù)據(jù)類型(Bitmaps,Hyperloglogs,范圍查詢等不常用)
skiplist(跳躍表)
intset或hashtable
ziplist(連續(xù)內(nèi)存塊，每個entry節(jié)點頭部保存前后節(jié)點長度信息實現(xiàn)雙向鏈表功能)或double linked list
整數(shù)或sds(Simple Dynamic String)
String(字符串):計數(shù)器
List(列表)：用戶的關(guān)注，粉絲列表
Hash(哈希)：
Set(集合)：用戶的關(guān)注者
Zset(有序集合)：實時信息排行榜
與 Memcached 區(qū)別
Memcached只能存儲字符串鍵
Memcached用戶只能通過APPEND的方式將數(shù)據(jù)添加到已有的字符串的末尾，并將這個字符串當(dāng)做列表來使用。但是在刪除這些元素的時候，Memcached采用的是通過黑名單的方式來隱藏列表里的元素，從而避免了對元素的讀取、更新、刪除等操作
Redis和Memcached都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，都是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。不過Memcached還可用于緩存其他東西，例如圖片、視頻等等
虛擬內(nèi)存–Redis當(dāng)物理內(nèi)存用完時，可以將一些很久沒用到的Value 交換到磁盤
存儲數(shù)據(jù)安全–Memcached掛掉后，數(shù)據(jù)沒了；Redis可以定期保存到磁盤（持久化）
應(yīng)用場景不一樣：Redis出來作為NoSQL數(shù)據(jù)庫使用外，還能用做消息隊列、數(shù)據(jù)堆棧和數(shù)據(jù)緩存等；Memcached適合于緩存SQL語句、數(shù)據(jù)集、用戶臨時性數(shù)據(jù)、延遲查詢數(shù)據(jù)和Session等
Redis實現(xiàn)分布式鎖
使用setnx實現(xiàn)加鎖，可以同時通過expire添加超時時間
鎖的value值可以是一個隨機的uuid或者特定的命名
釋放鎖的時候，通過uuid判斷是否是該鎖，是則執(zhí)行delete釋放鎖
常見問題
當(dāng)訪問量劇增、服務(wù)出現(xiàn)問題（如響應(yīng)時間慢或不響應(yīng)）或非核心服務(wù)影響到核心流程的性能時，仍然需要保證服務(wù)還是可用的，即使是有損服務(wù)。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行自動降級，也可以配置開關(guān)實現(xiàn)人工降級
數(shù)據(jù)過期，進行更新緩存數(shù)據(jù)
初始化項目，將部分常用數(shù)據(jù)加入緩存
請求訪問數(shù)據(jù)時，查詢緩存中不存在，數(shù)據(jù)庫中也不存在
短時間內(nèi)緩存數(shù)據(jù)過期，大量請求訪問數(shù)據(jù)庫
緩存雪崩
緩存穿透
緩存預(yù)熱
緩存更新
緩存降級
一致性Hash算法
使用集群的時候保證數(shù)據(jù)的一致性
基于redis實現(xiàn)一個分布式鎖，要求一個超時的參數(shù)
setnx
虛擬內(nèi)存
內(nèi)存抖動
Linux
Unix五種i/o模型
select
poll
epoll
并發(fā)不高，連接數(shù)很活躍的情況下
比select提高的并不多
適用于連接數(shù)量較多，但活動鏈接數(shù)少的情況
阻塞io
非阻塞io
多路復(fù)用io(Python下使用selectot實現(xiàn)io多路復(fù)用)
信號驅(qū)動io
異步io(Gevent/Asyncio實現(xiàn)異步)
比 man 更好使用的命令手冊
tldr:一個有命令示例的手冊
kill -9和-15的區(qū)別
-15：程序立刻停止/當(dāng)程序釋放相應(yīng)資源后再停止/程序可能仍然繼續(xù)運行
-9：由于-15的不確定性，所以直接使用-9立即殺死進程
分頁機制（邏輯地址和物理地址分離的內(nèi)存分配管理方案）：
操作系統(tǒng)為了高效管理內(nèi)存，減少碎片
程序的邏輯地址劃分為固定大小的頁
物理地址劃分為同樣大小的幀
通過頁表對應(yīng)邏輯地址和物理地址
分段機制
為了滿足代碼的一些邏輯需求
數(shù)據(jù)共享/數(shù)據(jù)保護/動態(tài)鏈接
每個段內(nèi)部連續(xù)內(nèi)存分配，段和段之間是離散分配的
查看 cpu 內(nèi)存使用情況？
top
free 查看可用內(nèi)存，排查內(nèi)存泄漏問題
設(shè)計模式
單例模式
#?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(xiàn)方式二。。。")
single?=?Single()
del?Single??#?每次調(diào)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(gòu)造模式
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?zhǔn)秸{(diào)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
python實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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
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
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(guān)于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化及設(shè)計
使用hash一致算法
setnx
setnx + expire
使用redis
如果InnoDB表的數(shù)據(jù)寫入順序能和B+樹索引的葉子節(jié)點順序一致的話，這時候存取效率是最高的。為了存儲和查詢性能應(yīng)該使用自增長id做主鍵。
對于InnoDB的主索引，數(shù)據(jù)會按照主鍵進行排序，由于UUID的無序性，InnoDB會產(chǎn)生巨大的IO壓力，此時不適合使用UUID做物理主鍵，可以把它作為邏輯主鍵，物理主鍵依然使用自增ID。為了全局的唯一性，應(yīng)該用uuid做索引關(guān)聯(lián)其他表或做外鍵
https://segmentfault.com/a/1190000018426586
如何使用兩個棧實現(xiàn)一個隊列
反轉(zhuǎn)鏈表
合并兩個有序鏈表
刪除鏈表節(jié)點
反轉(zhuǎn)二叉樹
設(shè)計短網(wǎng)址服務(wù)？62進制實現(xiàn)
設(shè)計一個秒殺系統(tǒng)(feed流)？
https://www.jianshu.com/p/ea0259d109f9
為什么mysql數(shù)據(jù)庫的主鍵使用自增的整數(shù)比較好？使用uuid可以嗎？為什么？
如果是分布式系統(tǒng)下我們怎么生成數(shù)據(jù)庫的自增id呢？
基于redis實現(xiàn)一個分布式鎖，要求一個超時的參數(shù)
如果redis單個節(jié)點宕機了，如何處理？還有其他業(yè)界的方案實現(xiàn)分布式鎖碼?
緩存算法
LRU(least-recently-used):替換最近最少使用的對象
LFU(Least frequently used):最不經(jīng)常使用，如果一個數(shù)據(jù)在最近一段時間內(nèi)使用次數(shù)很少，那么在將來一段時間內(nèi)被使用的可能性也很小
服務(wù)端性能優(yōu)化方向
使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
數(shù)據(jù)庫
slow_query_log_file開啟并且查詢慢查詢?nèi)罩?/p>
通過explain排查索引問題
調(diào)整數(shù)據(jù)修改索引
索引優(yōu)化
慢查詢消除
批量操作，從而減少io操作
使用NoSQL:比如Redis
網(wǎng)絡(luò)io
批量操作
pipeline
緩存
Redis
異步
Asyncio實現(xiàn)異步操作
使用Celery減少io阻塞
并發(fā)
多線程
Gevent
