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教员煞费苦心帮本身整理出最全Python面试题

发布时间:2019-12-02 18:02编辑:编程教学浏览(200)

     

    python的函数参数字传送递

    看四个例子:

    a = 1
    def fun(a):
        a = 2
    fun(a)
    print a  # 1
    
    a = []
    def fun(a):
        a.append(1)
    fun(a)
    print a  # [1]
    

    怀有变量都能够驾驭为内部存款和储蓄器中叁个对象的“援用”,恐怕,能够看做C中的viod*的感觉

    那边记住的是体系是归于对象的,并不是变量。而指标有三种,“可改革”(mutable)与“不可改换”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不足改进的靶子,而list,dict等则是足以纠正的对象。(这正是其生龙活虎题指标严重性卡塔尔(英语:State of Qatar)

    当贰个引用传递给函数的时候,函数自动复制生龙活虎份援引,这么些函数里的援用和外边的援用未有半毛关系了.所以第一个例子里函数把援用指向了四个不可变对象,当函数重返的时候,外面包车型客车援引没半毛认为.而第贰个例证就不意气风发致了,函数内的援用指向的是可变对象,对它的操作就和固化了指针地址一样,在内部存款和储蓄器里张开校勘.

    借使还不精通的话,这里有更加好的解说: http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

    图片 1

    python中的元类(metaclass卡塔尔(英语:State of Qatar)

    那一个特别的不时用,不过像ORM这种复杂的社团依然会要求的,详细情形请看:《深入掌握Python中的元类(metaclass卡塔尔国》

     

    @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()
    

    此处先明了下函数参数里面包车型地铁self和cls.那一个self和cls是对类恐怕实例的绑定,对于平日的函数来讲大家得以这么调用foo(x卡塔尔国,这么些函数正是最常用的,它的办事跟任孔祥宇西(类,实例卡塔尔(قطر‎无关.对于实例方法,咱们理解在类里每便定义方法的时候都亟需绑定这些实例,便是foo(self, x卡塔尔(英语:State of Qatar),为啥要那样做啊?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,调用的时候是这么的a.foo(x卡塔尔(英语:State of Qatar)(其实是foo(a, x卡塔尔国卡塔尔(英语:State of Qatar).类方法相符,只不过它传递的是类并非实例,A.class_foo(x卡塔尔国.注意这里的self和cls能够替换别的参数,不过python的约定是这俩,依然不要改的好.

    对于静态方法其实和平时的艺术后生可畏致,无需对什么人实行绑定,唯大器晚成的区分是调用的时候须求利用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)

    愈来愈多关于这么些标题:http://stackoverflow.com/questions/136097/what-is-the-difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python

    Python语言特征

    风流浪漫、Python的函数参数字传送递

    看五个例子:

    a = 1

    def fun(a):

    a = 2

    fun(a)

    print a # 1

    a = []

    def fun(a):

    a.append(1)

    fun(a)

    print a # [1]

    富有的变量都得以知道是内部存款和储蓄器中叁个对象的“引用”,大概,也足以看似c中void*的感觉。

    经过id来看引用a的内部存款和储蓄器地址能够比较精通:

    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:具体的值在分裂计算机上运转时或然差别。

    能够旁观,在实行完a = 2之后,a引用中保留的值,即内部存款和储蓄器地址产生变化,由原本1对象的所在的地址形成了2以此实体对象的内部存款和储蓄器地址。

    而第一个例子a援用保存的内部存储器值就不会发生变化:

    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]

    此间记住的是连串是归于对象的,并非变量。而目的有三种,“可校勘”(mutable)与“不可改正”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不可更动的目的,而 list, dict, set 等则是能够修正的靶子。(那正是这几个主题材料的首要卡塔尔(قطر‎

    当三个援引传递给函数的时候,函数自动复制豆蔻梢头份援引,这几个函数里的引用和异域的引用未有半毛关系了.所以第贰个例子里函数把援引指向了一个不可变对象,当函数重返的时候,外面的援用没半毛以为.而首个例证就不一致等了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址同样,在内部存款和储蓄器里实行修改.

    二、Python中的元类(metaclass卡塔尔

    本条丰裕的不经常用,不过像ORM这种复杂的构造依然会须要的,教程就不详细介绍了。

    三、 @staticmethod和@classmethod

    Python其实有3个艺术,即静态方法(staticmethod卡塔尔,类格局(classmethod卡塔尔(英语:State of Qatar)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()

    那边先知道下函数参数里面包车型地铁self和cls.那么些self和cls是对类也许实例的绑定,对于日常的函数来讲大家可以这样调用foo(x卡塔尔(英语:State of Qatar),那一个函数就是最常用的,它的做事跟其余东西(类,实例卡塔尔无关.对于实例方法,我们知道在类里每一次定义方法的时候都亟待绑定这些实例,正是foo(self, x卡塔尔国,为何要如此做呢?因为实例方法的调用离不开实例,大家要求把实例本身传给函数,调用的时候是那般的a.foo(x卡塔尔(英语:State of Qatar)(其实是foo(a, x卡塔尔(قطر‎卡塔尔国.类方法豆蔻年华致,只不过它传递的是类并不是实例,A.class_foo(x卡塔尔(英语:State of Qatar).注意这里的self和cls能够替换别的参数,不过python的预约是那俩,照旧不要改的好.

    对此静态方法其实和平常的主意相符,不必要对什么人举行绑定,唯意气风发的分别是调用的时候必要动用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

    实例方法类方式静态方法a = A(卡塔尔(英语:State of Qatar)a.foo(x卡塔尔(英语:State of Qatar)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:

    ​是可在类的有着实例之间分享的值(也便是说,它们不是单身分配给各个实例的)。举例下例中,num_of_instance 正是类变量,用于追踪存在着几个Test 的实例。

    实例变量:

    实例化之后,每一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

    添补的例证

    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,这件事实上和上边第八个难题同样,正是函数字传送参的主题材料,p1.name后生可畏伊始是指向的类变量name="aaa",不过在实例的机能域里把类变量的援引退换了,就成为了一个实例变量,self.name不再引用Person的类变量name了.

    能够看看上面包车型地铁例子:

    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彪悍的个性.

    自省正是面向对象的语言钻探所写的程序在运作时,所能知道对象的类型.轻易一句就是运维时能够赢得对象的类型.比方type(卡塔尔(قطر‎,dir(卡塔尔(قطر‎,getattr(卡塔尔国,hasattr(卡塔尔国,isinstance(卡塔尔.

    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

    可能您见过列表推导时,却未曾见过字典推导式,在2.7中才步入的:

    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__:生机勃勃种约定,Python内部的名字,用来分化其余客户自定义的命名,防止矛盾,就是诸如__init__(),__del__(),__call__(卡塔尔这个非常格局

    _foo:风流倜傥种约定,用来钦定变量私有.程序猿用来钦命个人变量的生龙活虎种情势.不能够用from module import * 导入,另一方面和国有同样访问;

    __foo:那些有实在的意义:拆解剖析器用_classname__foo来取代这些名字,以界别和别的类相似的命名,它不或者直接像公有成员平等随便访问,通过对象名._类名__xxx那样的法门得以访谈.

    七、字符串格式化:%和.format

    .format在比非常多上边看起来更便利.对于%最烦人的是它不可能同有的时候候传递叁个变量和元组.你也许会想下边包车型地铁代码不会有啥难题:

    "hi there %s" % name

    而是,假诺name无独有偶是(1,2,3卡塔尔(قطر‎,它将会抛出二个TypeError万分.为了保证它连接不错的,你必得这么做:

    "hi there %s" % (name,) # 提供三个单成分的数组而不是贰个参数

    只是多少丑..format就平昔不这个难点.你给的第一个难点也是这么,.format雅观多了.

    您怎么不要它?

    • 不精晓它(在读那些早前卡塔尔(قطر‎
    • 为了和Python2.5合营(举例logging库提出使用%(issue #4))

    八、迭代器和生成器

    stackoverflow里python排行第一的难点,能够参谋一下,有意大利共和国语版也可能有普通话版的。

    此处有个有关生成器的始建难点面试官有考: 问: 将列表生成式中[]修正(卡塔尔之后数据结构是还是不是变动? 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,能够直接开立叁个列表。但是,受到内存节制,列表容积料定是有限的。而且,创造三个满含百万成分的列表,不止是据有不小的内部存款和储蓄器空间,如:大家只供给拜候前边的几个因素,前面大多数因素所占的上空都以萧条的。由此,未有供给创设完整的列表(节省多量内存空间)。在Python中,大家得以接受生成器:边循环,边总括的体制—>generator

    九、*args and **kwargs

    用*args和**kwargs只是为了方便并不曾强制行使它们.

    当你不鲜明你的函数里就要传递多少参数时你能够用*args.举例,它能够传递任性数量的参数:

    >>> 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允许你接收未有优先定义的参数名:

    >>> 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

    您也能够混着用.命名参数首先得到参数值然后全部的别的参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.举例:

    def table_things(titlestring, **kwargs)

    *args和**kwargs能够同有时候在函数的概念中,可是*args必须在**kwargs前面.

    当调用函数时您也得以用*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

    就如您看见的同黄金时代,它能够传递列表(或许元组卡塔尔(قطر‎的每大器晚成项并把它们解包.注意必得与它们在函数里的参数相相符.当然,你也足以在函数定义或然函数调用时用*.

    十、面向切面编制程序AOP和装饰器

    本条AOP黄金时代听上去有些懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

    装饰器是叁个很著名的设计方式,通常被用于有切面必要之处,较为突出的有插入日志、品质测量试验、事务处理等。装饰器是解决那类难点的绝佳设计,有了装饰器,我们就能够分离出大方函数中与函数成效本人非亲非故的均等代码并持续起用。回顾的讲,装饰器的效果与利益正是为曾经存在的指标增加额外的法力。

    十风流罗曼蒂克、赤麻鸭类型

    “当见到二只鸟走起来像绒鸭、游泳起来像潜水鸭、叫起来也像绒鸭,那么那只鸟就足以被称呼海番鸭。”

    笔者们并不关注对象是怎样类型,到底是还是不是树鸭,只关怀行为。

    举个例子在python中,有为数不菲file-like的事物,举个例子StringIO,GzipFile,socket。它们有多数相近的点子,我们把它们充任文件使用。

    又例如list.extend(卡塔尔国方法中,大家并不关怀它的参数是否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.

    潜水鸭类型在动态语言中常常利用,特别灵活,使得python不想java这样特意去弄一大堆的设计方式。

    十二、Python中重载

    函数重载首假诺为着缓慢解决多少个难题。

    1. 可变参数类型。
    2. 可变参数个数。

    除此以外,二个骨干的宏图标准是,仅仅当多少个函数除了参数类型和参数个数不相同以外,其效果是完全相仿的,当时才使用函数重载,假诺多少个函数的机能实在比不上,那么不该使用重载,而相应利用一个名字差别的函数。

    好啊,那么对于情形 1 ,函数效能雷同,不过参数类型差别,python 如什么地方理?答案是素有无需管理,因为 python 能够负负责何项目标参数,即便函数的效果与利益相近,那么差别的参数类型在 python 中一点都不小概是同等的代码,未有需要做成五个不等函数。

    那么对于境况 2 ,函数功能相通,但参数个数差异,python 如哪个地方理?大家清楚,答案正是缺省参数。对这些缺少的参数设定为缺省参数就能够消除难题。因为您假如函数功用附近,那么那么些缺少的参数究竟是需求用的。

    好了,鉴于景况 1 跟 情形 2 都有了缓和方案,python 自然就不需要函数重载了。

    十五、新式类和旧式类

    其一面试官问了,小编说了老半天,不晓得她问的着实意图是什么.

    stackoverflow

    流行类很早在2.2就现身了,所以旧式类完全部都以协作的标题,Python3里的类全部是新式类.这里有一个MRO难题能够领会下(新式类是广度优先,旧式类是深度优先卡塔尔,<Python大旨编制程序>里讲的也相当多.

    三个旧式类的深度优先的事例

    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

    依据精华类的追寻顺序从左到右深度优先的规行矩步,在拜候d.foo1(卡塔尔国的时候,D这么些类是从未的..那么往上搜寻,先找到B,里面未有,深度优先,访谈A,找到了foo1(卡塔尔(英语:State of Qatar),所以此时调用的是A的foo1(卡塔尔国,进而招致C重写的foo1(卡塔尔(英语:State of Qatar)被绕过

    十四、__new__和__init__的区别

    这个__new__真的少之又少见到,先做摸底吧.

    1. __new__是一个静态方法,而__init__是二个实例方法.
    2. __new__方法会重返三个创办的实例,而__init__怎么样都不重回.
    3. 只有在__new__回来叁个cls的实例时后边的__init__本领被调用.
    4. 当创造一个新实例时调用__new__,领头化一个实例时用__init__.

    stackoverflow

    ps: __metaclass__是开创类时起效能.所以大家得以分级接收__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创造,实例创立和实例开头化的时候做一些小手脚.

    十六、单例方式

    ​单例格局是意气风发种常用的软件设计形式。在它的主干布局中只包括一个被称为单例类的独出新裁类。通过单例模式能够保证系统中叁个类唯有四个实例而且该实例易于外部访谈,进而有扶植对实例个数的调控并节约系统财富。假如期望在系统中有些类的目的只可以存在贰个,单例情势是最棒的技术方案。

    __new__()在__init__(卡塔尔(قطر‎以前被调用,用于转移实例对象。利用这么些办法和类的属性的表征能够兑现设计格局的单例情势。单例格局是指成立独一目的,单例格局设计的类只可以实例 那一个相对常考啊.必必要切记1~2个主意,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

    创造实例时把具备实例的__dict__本着同贰个字典,那样它们具有相通的属性和方法.

    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的模块是先个性的单例形式

    # mysingleton.py

    class My_Singleton(object):

    def foo(self):

    pass

    my_singleton = My_Singleton()

    # to use

    from mysingleton import my_singleton

    my_singleton.foo()

    十九、 Python中的成效域

    Python 中,三个变量的作用域总是由在代码中被赋值之处所决定的。

    当 Python 遇到三个变量的话他会国有国法那样的依次进行寻觅:

    本土功效域(Local)→当前作用域被放到的本地效能域(Enclosing locals)→全局/模块功用域(Global)→内置作用域(Built-in)

    十五、 GIL线程全局锁

    线程全局锁(Global Interpreter Lock卡塔尔,即Python为了确认保障线程安全而利用的独立线程运转的约束,说白了就是三个核只可以在同一时间运维多少个线程.对于io密集型职分,python的八线程起到成效,但对于cpu密集型职分,python的八线程大概占不到此外优势,还也有十分的大恐怕因为争夺能源而变慢。

    见Python 最难的主题素材

    解决办法正是多进度和下边包车型大巴协程(协程也只是单CPU,可是能减小切换代价升高品质卡塔尔(英语:State of Qatar).

    十八、协程

    微博被问到了,呵呵哒,跪了

    简易点说协程是经过和线程的晋升版,进度和线程都面对着内核态和客商态的切换难题而消耗成千上万切换时间,而协程正是顾客本身主宰切换的机会,不再须要陷入系统的根本态.

    Python里最不足为奇的yield正是协程的出主意!能够查阅第八个难题.

    十九、闭包

    闭包(closure卡塔尔(قطر‎是函数式编制程序的第后生可畏的语法布局。闭包也是生机勃勃种集体代码的布局,它相近增进了代码的可再次使用性。

    当二个内嵌函数援用其表面作成效域的变量,我们就能获得三个闭包. 总计一下,创设叁个闭包必得满足以下几点:

    1. 总得有一个内嵌函数
    2. 内嵌函数必得援引外界函数中的变量
    3. 外表函数的重回值必得是内嵌函数

    备感闭包仍有难度的,几句话是说不精晓的,依旧印证相关资料.

    要害是函数运营后并不会被吊销,就好像16题的instance字典相仿,当函数运维完后,instance并不被销毁,而是继续留在内存空间里.那个效率形似类里的类变量,只然则迁移到了函数上.

    闭包犹如个空心球同样,你了然外面和内部,但您不知晓中间是何许样.

    二十、lambda函数

    事实上正是四个无名函数,为何叫lambda?因为和前面包车型地铁函数式编制程序有关.

    推荐: 知乎

    七十风度翩翩、 Python函数式编制程序

    其风姿浪漫要求适宜的摸底一下吧,毕竟函数式编制程序在Python中也做了引用.

    推荐: 酷壳

    python中等学园函授数式编制程序扶持:

    filter 函数的职能也便是过滤器。调用多少个布尔函数bool_func来迭代遍历每一种seq中的成分;再次来到叁个使bool_seq再次来到值为true的因素的行列。

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

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

    >>>print b

    >>>[6,7]

    map函数是对二个行列的种种项依次实践函数,上边是对贰个队列每一种项都乘以2:

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

    >>> list(a)

    [2, 4, 6]

    reduce函数是对三个类别的各个项迭代调用函数,下边是求3的阶乘:

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

    6

    八十六、Python里的正片

    引用和copy(),deepcopy()的区别

    import copy

    a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原来对象

    b = a #赋值,传对象的引用

    c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝

    d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝

    a.append(5) #改善对象a

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

    print 'a = ', a

    print 'b = ', b

    print 'c = ', c

    print 'd = ', d

    出口结果:

    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']]

    三十五、Python垃圾回笼机制

    Python GC首要使用引用计数(reference counting)来追踪和回笼废。在援用计数的底蕴上,通过“标识-解除”(mark and sweep)消除容器对象只怕产生的循环援用难题,通过“分代回笼”(generation collection)以空间换时间的点子升高垃圾回纯利润。

    1 引用计数

    PyObject是每一个对象必有的内容,在那之中ob_refcnt便是做为援引计数。当叁个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就能够大增,当援引它的指标被删除,它的ob_refcnt就能够收缩.征引计数为0时,该目的生命就甘休了。

    优点:

    1. 简单
    2. 实时性

    缺点:

    1. 维护援引计数消耗财富
    2. 循环引用

    2 标识-祛除机制

    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寄放器和顺序栈上的援用出发,遍历以目的为节点、以援用为边构成的图,把具备能够访谈到的靶子打上标识,然后清扫叁遍内部存款和储蓄器空间,把具有没标识的指标释放。

    3 分代技巧

    分代回笼的欧洲经济共同体思谋是:将系统中的全体内部存款和储蓄器块依据其现存时间分开为区别的集聚,各个集结就改成一个“代”,垃圾采摘频率随着“代”的并存时间的叠加而减小,存活时间平日选用经过四回垃圾回笼来度量。

    Python默确定义了三代对象群集,索引数越大,对象共处时间越长。

    举个例子: 当有些内存块M经过了3次垃圾收罗的保洁之后还存世时,大家就将内部存款和储蓄器块M划到三个集结A中去,而新分配的内部存款和储蓄器都划分到集合B中去。当废品采摘起来职业时,大超级多场馆都只对集合B实行垃圾回笼,而对集合A举行垃圾回笼要隔非常长大器晚成段时间后才开展,那就使得垃圾收罗体制亟待处理的内部存款和储蓄器少了,功效自然就增进了。在这里个进程中,集结B中的有些内部存款和储蓄器块由于现成时间长而会被转变来集合A中,当然,集合A中其实也存在部分杂质,那几个污染源的回笼会因为这种分代的体制而被推迟。

    二十四、Python的List

    详见教程网络海人民广播电视台湾大学的,内容有一些多,作者就不风姿洒脱一列出来了。

    二十五、Python的is

    is是比照地址,==是比较值

    二十六、 read,readline和readlines

    • read 读取整个文件
    • readline 读取下黄金时代行,使用生成器方法
    • readlines 读取整个文件到二个迭代器以供我们遍历

    二十七、 Python2和3的区别

    推荐:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的关键出入

    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

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

    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,实例变量正是供实例使用的.

    这里p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实际上和上边第叁个难点同样,就是函数字传送参的难点,p1.name一发端是指向的类变量name="aaa",可是在实例的效应域里把类变量的引用改换了,就成为了多个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

    ==能够看看上边包车型大巴例子: (need check卡塔尔==
    ==python中list是mutable的类变量, 实例化之后也是mutable的, 所以对第一个实例的name操作, 也会挑起类变量以致任何的实例中list的改造==

    ==如何防止==

    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

    操作系统

    一、select,poll和epoll

    骨子里具有的I/O都是轮询的办法,只然而达成的局面分歧罢了.

    本条标题或然有一点点浓厚了,但相信能回答出那几个主题素材是对I/O多路复用有很好的打听了.当中tornado使用的就是epoll的.

    selec,poll和epoll不一致计算

    基本上select有3个缺点:

    1. 连接数受限
    2. 检索配对进程慢
    3. 数据由基本功拷贝到顾客态

    poll改良了第二个缺欠

    epoll改了八个劣势.

    二、调治算法

    1. 先来先服务(FCFS, First Come First Serve卡塔尔国
    2. 短作业优先(SJF, Shortest Job First卡塔尔(英语:State of Qatar)
    3. 参天优先权调节(Priority Scheduling卡塔尔
    4. 岁月片轮转(奥德赛科雷傲, Round 罗布in卡塔尔(英语:State of Qatar)
    • 点不清反馈队列调整(multilevel feedback queue scheduling卡塔尔(قطر‎

    实时调节算法:

    1. 最先甘休时间优先 EDF
    2. 最低松弛度优先 LLF

    三、死锁

    原因:

    1. 竞争财富
    2. 次第推动种种不当

    供给条件:

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

    拍卖死锁基本方法:

    1. 防护死锁(吐弃除1以外的准则卡塔尔(قطر‎
    2. 幸免死锁(银行家算法卡塔尔
    3. 检查实验死锁(能源分配图卡塔尔(قطر‎
    4. 撤消死锁
    5. 剥夺财富
    6. 撤废进度

    死锁概念管理政策详细介绍的话,能够参照一下网络的。

    四、程序编写翻译与链接

    Bulid进程可以分解为4个步骤:预管理(Prepressing卡塔尔, 编写翻译(Compilation卡塔尔国、汇编(Assembly卡塔尔(英语:State of Qatar)、链接(Linking卡塔尔国

    python自省

    以此也是python彪悍的本性.

    反躬自问便是面向对象的言语所写的次第在运维时,所能知道对象的类型.轻松一句正是运转时亦可拿走对象的类型.譬如type(卡塔尔,dir(卡塔尔(قطر‎,getattr(卡塔尔(英语:State of Qatar),hasattr(卡塔尔(英语:State of Qatar),isinstance(卡塔尔(قطر‎.

    以c语言为例:

    一、预处理

    预编写翻译进度首要管理那多少个源文件中的以“#”开首的预编写翻译指令,主要管理准绳有:

    1. 将持有的“#define”删除,并实行所用的宏定义
    2. 拍卖全数标准预编写翻译指令,比如“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”
    3. 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:此进度是递归举办的
    4. 剔除全部注释
    5. 增添行号和文件名标记,以便于编译时编写翻译器产生调节和测量检验用的行号消息以致用于编写翻译时发生编译错误或警报时可兆示行号
    6. 封存全数的#pragma编写翻译器指令。

    二、编译

    编译进程就是把预管理完的文书举办大器晚成多级的词法深入分析、语法分析、语义解析及优化后更换对应的汇编代码文件。这几个进度是全体程序创设的为主部分。

    三、汇编

    汇编器是将汇编代码转产生机器能够实践的一声令下,每一条汇编语句差没有多少都是一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的文书成为指标文件(Object File卡塔尔

    四、链接

    链接的重中之重内容便是把各种模块之间互相援用的局地管理好,使各类模块能够正确的拼接。 链接的要紧进度包块 地址和空中的分红(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution卡塔尔(قطر‎和重定位(Relocation卡塔尔国等手续。

    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点鲜明下来 静态库的链接能够应用静态链接,动态链接库也得以利用这种方法链接导入库

    动态链接方法:使用这种方法的主次并不在风度翩翩从头就完事动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总计(被调用的那部分卡塔尔(英语:State of Qatar)动态代码的逻辑地址,然后等到有个别时候,程序又必要调用别的某块动态代码时,载入程序又去计算那大器晚成都部队分代码的逻辑地址,所以,这种措施使程序初步化时间超级短,但运转时期的质量不如静态链接的程序

    六、虚构内部存款和储蓄器本领

    虚构存储器是指具备央求调入功用和沟通作用,能从逻辑上对内部存款和储蓄器容积加以扩展的豆蔻梢头种存款和储蓄系统.

    七、分页和分层

    分页: 客商程序之处空间被分开成多少定位大小的区域,称为“页”,相应地,内存空间分成若干个物理块,页和块的大小也正是。可将客商程序的任大器晚成页放在内部存款和储蓄器的任一块中,达成了离散分配。

    分段: 将客户程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段能够定义大器晚成组相对完整的逻辑音讯。存储分配时,以段为单位,段与段在内部存款和储蓄器中能够不相邻接,也达成了离散分配。

    分页与分支的最重要差别

    1. 页是音讯的大要单位,分页是为了落实非一连分配,以便解决内部存款和储蓄器碎片难题,恐怕说分页是出于系统处理的急需.段是消息的逻辑单位,它含有风度翩翩组意义相对完好的新闻,分段的目标是为着更加好地落到实惩戒享,知足客户的需求.
    2. 页的高低固定,由系统分明,将逻辑地址划分为页号和页各省址是由机器硬件实现的.而段的长度却不牢固,决计于客商所编写的程序,平常由编写翻译程序在对源程序开展编写翻译时依照新闻的性质来划分.
    3. 分页的课业地址空间是生龙活虎维的.分段的地点空间是二维的.

    八、页面置换算法

    1. 最棒置换算法OPT:不可能实现
    2. 先进先出FIFO
    3. 前段时间最久未使用算法LRU:近来风度翩翩段时间里最久未有应用过的页面予以置换.
    4. clock算法

    九、边沿触发和档期的顺序触发

    边缘触发是指每当状态变化时产生三个 io 事件,条件触发是假如满足条件就发出一个 io 事件

    字典推导式:

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

    您能够用其余情势的迭代器(元组,列表,生成器..卡塔尔,只要可迭代对象的要素中有七个值.

    d = {value: foo(value) for value in sequence if bar(value)}
    
    def key_value_gen(k):
       yield chr(k+65)
       yield chr((k+13)%26+65)
    d = dict(map(key_value_gen, range(26)))
    

    数据库

    一、事务

    数据库事务(Database Transaction卡塔尔国,是指作为单个逻辑专业单元推行的意气风发多种操作,要么完全地奉行,要么完全地不执行。

    通透到底掌握数据库事务详细教程意气风发搜一大把,可以自动物检疫索一下。

    二、数据库索引

    MySQL索引背后的数据构造及算法原理

    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. 是叁个截然开源无需付费的key-value内部存储器数据库
    2. 日常被认为是三个数据布局服务器,重假若因为其颇负丰盛的数据结构strings、map、 list、sets、 sorted sets

    Redis数据库

    ​平常局限点来讲,Redis也以消息队列的款式存在,作为内嵌的List存在,知足实时的高并发须求。在利用缓存的时候,redis比memcached具有越来越多的优势,何况协理越多的数据类型,把redis充作四个中间存款和储蓄系统,用来管理高并发的数据库操作

    • 进程快:使用规范C写,全部数据都在内部存款和储蓄器中形成,读写速度分别高达10万/20万
    • 长久化:对数码的更新选用Copy-on-write技艺,能够异步地保留到磁盘上,首要有两种政策,一是根据时间,更新次数的快速照相(save 300 10 )二是基于语句追加格局(Append-only file,aof卡塔尔(قطر‎
    • 自动操作:对差别数据类型的操作都以机动的,很安全
    • 快捷的主--从复制,官方提供了三个数据,Slave在21秒即完结了对亚马逊(Amazon卡塔尔国网址10G key set的复制。
    • Sharding技能: 十分轻便将数据布满到五个Redis实例中,数据库的扩展是个定位的话题,在关系型数据库中,主假诺以拉长硬件、以分区为重要技能形式的纵向扩大解决了非常多的利用处景,但随着web2.0、移动网络、云总结等应用的勃兴,这种扩充情势已经不太切合了,所以近些日子,像采取主从配置、数据库复制方式的,Sharding这种技艺把负载布满到两个特理节点上去的横向扩展格局用项越多。

    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约束,不可能用作海量数据的高品质读写,由此Redis切合的气象首要局限在相当的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,在集群体积高达上有效期在线扩大体量会变得很复杂。为制止那生龙活虎主题素材,运转人士在系统上线时必须确定保证有充足的半空中,那对能源产生了十分的大的浪费。

    四、乐观锁和消极锁

    消极锁:假定会发生并发矛盾,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作

    乐天锁:假若不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是还是不是违背数据完整性。

    五、MVCC

    ​全称是Multi-Version Concurrent Control,即多版本现身调控,在MVCC左券下,种种读操作会看见三个黄金年代致性的snapshot,何况能够完成非堵塞的读。MVCC允许数据颇有七个本子,那些本子能够是光阴戳也许是全局依次增加的事务ID,在同二个时间点,不相同的事情看见的多少是例外的。

    MySQL的innodb引擎是怎么着贯彻MVCC的

    innodb会为每生机勃勃行增多多少个字段,分别代表该行创制的版本和删除的版本,填入的是业务的本子号,那一个版本号随着事情的创设不断依次增加。在repeated read的割裂等级(事务的割裂品级请看那篇随笔)下,具体各个数据库操作的落到实处:

    • select:满意以下两个规范innodb会重回该行数据:
    • 该行的成立版本号小于等于当前版本号,用于保障在select操作以前全数的操作已经试行一败涂地。
    • 该行的删减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叁个油但是闯祸务将该行删除了。
    • insert:将新插入的行的创设版本号设置为当前系统的版本号。
    • delete:将在删除的行的去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。将旧行的删除版本号设置为当下版本号,并将新行insert同不经常候安装创设版本号为日前版本号。

    里头,写操作(insert、delete和update)实践时,需求将系统版本号依次增加。

    ​由于旧数据并不真正的删减,所以必需对那些数量开展清理,innodb会开启几个后台线程推行清总管业,具体的规行矩步是将去除版本号小于当前系统版本的行删除,那么些进度叫做purge。

    透过MVCC很好的落到实处了业务的隔开性,能够高达repeated read等级,要落到实处serializable还必需加锁。

    参考:MVCC浅析

    六、MyISAM和InnoDB

    MyISAM 相符于一些供给大量查询的利用,但其对于有恢宏写操作并不是很好。以至你只是索要update一个字段,整个表都会被锁起来,而其余进度,就到底读进度都力不可能支操作直到读操作实现。别的,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*卡塔尔 那类的测算是异常快无比的。

    InnoDB 的来头会是叁个极其复杂的仓库储存引擎,对于部分小的应用,它会比 MyISAM 还慢。他是它帮助“行锁” ,于是在写操作比相当多的时候,会更能够。而且,他还援救越多的尖端应用,比方:事务。

    python中单下划线和双下划线

    那篇小说研究Python中下划线_的运用。跟Python中非常多用法相似,下划线_的差异用法绝超越八分之四(不全部是)都以豆蔻梢头种规矩约定。

    网络

    生机勃勃、 一回握手

    1. 顾客端通过向劳动器端发送八个SYN来成立三个积极性张开,作为三次握手的一片段。客商端把这段连接的序号设定为随便数 A。
    2. 劳动器端应当为一个法定的SYN回送三个SYN/ACK。ACK 的确认码应该为A+1,SYN/ACK 包本人又有三个自由序号 B。
    3. 末尾,顾客端再发送贰个ACK。当服务端受到那么些ACK的时候,就做到了三路握手,并步向了延续创造状态。那时候包序号被设定为选择的确认号 A+1,而响应则为 B+1。

    二、六次挥手

    留意: 中断连接端能够是顾客端,也得以是服务器端. 上面仅以客商端断开连接比方, 反之亦然.

    1. 客商端发送一个数码分段, 当中的 FIN 标志设置为1. 客户端步入 FIN-WAIT 状态. 该景况下客商端只选用数据, 不再发送数据.
    2. 服务器收到到含有 FIN = 1 的数码分段, 发送带有 ACK = 1 的结余数量分段, 确认收到顾客端发来的 FIN 音讯.
    3. 服务器等到具有数据传输甘休, 向客户端发送一个含有 FIN = 1 的数额分段, 并步入 CLOSE-WAIT 状态, 等待顾客端发来含有 ACK = 1 的承认报文.
    4. 客商端收到服务器发来含有 FIN = 1 的报文, 再次回到 ACK = 1 的报文确认, 为了防止服务器端未接到须要重发, 步向 TIME-WAIT 状态. 服务器收到到报文后关闭连接. 客商端等待 2MSL 后未选拔回复, 则认为服务器成功关闭, 顾客端关闭连接.

    三、ARP协议

    地点剖判公约(Address Resolution Protocol卡塔尔(قطر‎,其基本作用为通过目的设备的IP地址,查询目的的MAC地址,以保障通讯的顺遂进行。它是IPv4网络层十分重要的左券,可是在IPv6中已不复适用,并被邻居发掘合同(NDP)所代表。

    四、urllib和urllib2的区别

    那些面试官确实问过,当时答的urllib2能够Post而urllib不可以.

    1. 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urllib2一齐行使的缘由。
    2. urllib2可以接纳贰个Request类的实例来设置U昂科拉L央求的headers,urllib仅能够承当USportageL。那表示,你无法假装你的User Agent字符串等。

    五、Post和Get

    GET和POST有怎么样分裂?及为啥网络的大多数答案都是错的 博客园回答

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

    六、Cookie和Session

    CookieSession积累地点客户端服务器端指标跟踪会话,也得以保留顾客偏幸设置恐怕封存客商名密码等追踪会话安全性不安全无恙

    session技巧是要使用到cookie的,之所以现身session技术,首要是为着安全。

    七、apache和nginx的区别

    nginx 相对 apache 的优点:

    • 轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更加少的内部存款和储蓄器及财富
    • 抗并发,nginx 处理央浼是异步非梗塞的,协助更加多的产出连接,而apache 则是窒碍型的,在高并发下nginx 能保持低能源低消耗高质量
    • 布署简洁
    • 惊人模块化的宏图,编写模块绝对简便易行
    • 社区活泼

    apache 相对nginx 的优点:

    • rewrite ,比nginx 的rewrite 强大
    • 模块比很多,基本想到的都得以找到
    • 少bug ,nginx 的bug 相对相当多
    • 超稳定

    八、 网址客商密码保存

    1. 领悟保存
    2. 明文hash后保存,如md5
    3. MD5+Salt格局,这一个salt能够私自
    4. 天涯论坛使用了Bcrypy(好像卡塔尔国加密

    九、 HTTP和HTTPS

    意况码定义1xx 报告吸收接纳到诉求,继续进度2xx 得逞步骤成功接受,被领悟,并被接收3xx 重定向为了做到央浼,必需选取进一层措施4xx 客户端出错央求饱含错的意气风发意气风发或不可能完结5xx 服务器出错服务器不也许完结显著有效的央求

    403: Forbidden 404: Not Found

    HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,纳瓦拉SA

    十、 XSRF和XSS

    • CSENVISIONF(Cross-site request forgery卡塔尔(قطر‎跨站必要捏造
    • XSS(Cross Site Scripting卡塔尔(英语:State of Qatar)跨站脚本攻击

    CSEscortF入眼在号召,XSS着重在本子

    十一、幂等 Idempotence

    HTTP方法的幂等性是指一遍和高频伸手某一个能源应该有着相符的副功能。(注意是副成效卡塔尔国

    不会转移能源的气象,不论调用一遍照旧N次都还未有副效能。请小心,这里重申的是叁次和N次具备同等的副成效,实际不是历次GET的结果相仿。

    其生机勃勃HTTP乞求大概会每一回获得分歧的结果,但它自身并未生出其余副效用,由此是满意幂等性的。

    DELETE方法用于删除能源,有副成效,但它应有满足幂等性。

    调用三次和N次对系统产生的副功能是相近的,即删掉id为4231的帖子;因而,调用者能够再三调用或刷新页面而不须求怀想引起错误。

    POST所对应的U奥迪Q5I并非创设的财富本人,而是财富的收信人。

    HTTP响应中应包涵帖子的开创状态以至帖子的UHavalI。五遍相符的POST央浼会在劳务器端创设两份能源,它们有着不相同的UENCOREI;所以,POST方法不具备幂等性。

    PUT所对应的UTiggoI是要创制或更新的能源本人。比方:PUT

    十二、RESTful架构(SOAP,RPC)

    详尽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,即轻易对象访问公约)是换到数据的风姿罗曼蒂克种契约正式,使用在微型机互联网Web服务(web service)中,交换带结构音信。SOAP为了简化网页服务器(Web Server)从XML数据库中领取数据时,节省去格式化页面时间,以至差异应用程序之间依照HTTP通信公约,遵守XML格式实施资料交流,使其抽象于言语落成、平台和硬件。

    十四、RPC

    RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程进程调用公约,它是风华正茂种通过网络从远程Computer程序上倡议服务,而没有必要驾驭底层互联网技艺的商业事务。RPC合同假使有个别传输合同的存在,如TCP或UDP,为通讯程序之间指引音讯数据。在OSI网络通讯模型中,RPC胜过了传输层和应用层。RPC使得开采包蕴互联网分布式多程序在内的应用程序特别轻松。

    总括:服务提供的两大流派.传统意义以艺术调用为导向通称RPC。为了集团SOA,若干商家联结推出webservice,制订了wsdl接口定义,传输soap.当互连网时代,肥胖SOA被简化为http+xml/json.可是简化现身各样混乱。以财富为导向,任何操作无非是对能源的增删改查,于是统后生可畏的REST现身了.

    演变的生龙活虎大器晚成: 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,客户通过CGI来拿到动态数据或文件等。 CGI程序是二个独立的前后相继,它能够用大致全数语言来写,满含perl,c,lua,python等等。

    WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的风度翩翩种接口,WSGI的在这之中多个目标便是让顾客能够用联合的言语(Python卡塔尔(قطر‎编写前后端。

    法定表明:PEP-3333

    十一、中间人抨击

    在GFW里司空眼惯的,呵呵.

    中等人抨击(Man-in-the-middle attack,经常缩写为MITM)是指攻击者与报纸发表的多头分别创造独立的关系,并交流其所收到的多少,使通信的双面以为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。

    十七、 c10k问题

    所谓c10k难题,指的是服务器同一时间援助广大个顾客端的标题,也便是concurrent 10 000 connection(那也是c10k那个名字的缘故)。

    十八、socket

    详见教程作者就不生龙活虎一列举了,大家能够自动物检疫索一下。

    十二、浏览器缓存

    详见教程笔者就不风姿浪漫一列举了,我们能够自动物检疫索一下。

    304 Not Modified

    二十、 HTTP1.0和HTTP1.1

    1. 央浼头Host字段,二个服务器五个网址
    2. 长链接
    3. 文本断点续传
    4. 身价验证,状态管理,Cache缓存

    HTTP乞求8种方法介绍 HTTP/1.1磋商业中学国共产党定义了8种HTTP央求方法,HTTP央浼方法也被称呼“诉求动作”,区别的主意规定了分歧的操作钦点的财富格局。服务端也会依附不一样的呼吁方法做差异的响应。

    GET

    GET央浼会呈现必要钦命的能源。日常的话GET方法应该只用于数据的读取,而不应当用于会发生副作用的非幂等的操作中。

    GET会办法央浼钦点的页面新闻,并回到响应中央,GET被感到是不安全的不二法门,因为GET方法会被网络蜘蛛等任性的走访。

    HEAD

    HEAD方法与GET方法豆蔻梢头致,都以向服务器发出钦定财富的伸手。可是,服务器在响应HEAD央求时不会回传能源的剧情部分,即:响应宗旨。那样,大家得以不传输全体内容的动静下,就可以得到服务器的响应头新闻。HEAD方法常被用来客商端查看服务器的性质。

    POST

    POST需要会 向钦赐财富提交数据,央浼服务器举行管理,如:表单数据提交、文件上传等,必要数据会被含有在需要体中。POST方法是非幂等的不二法门,因为这几个乞请或然会创建新的能源或/和更换现存财富。

    PUT

    PUT央求会身向钦命财富任务上传其最新内容,PUT方法是幂等的议程。通过该办法客户端能够将点名能源的新星数据传送给服务器取代钦定的财富的剧情。

    DELETE

    DELETE央求用于央求服务器删除所伏乞U奥迪Q5I(统一资源标志符,Uniform Resource Identifier)所标志的财富。DELETE央浼后钦赐财富会被去除,DELETE方法也是幂等的。

    CONNECT

    CONNECT方法是HTTP/1.1共谋预先流出的,能够将连接改为管道格局的代理服务器。平常用于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央求与HEAD近似,常常也是用来顾客端查看服务器的质量。 这些方法会诉求服务器再次来到该财富所协理的具有HTTP诉求方法,该办法会用’*’来取代财富名称,向服务器发送OPTIONS央求,能够测量检验服务器功能是或不是健康。JavaScript的XMLHttpRequest对象进行CO奥迪Q5S跨域财富分享时,正是运用OPTIONS方法发送嗅探央浼,以咬定是或不是有对点名能源的访问权限。 允许

    TRACE

    TRACE伏乞服务器回显其吸取的哀告音讯,该方式首要用来HTTP乞请的测量检验或确诊。

    HTTP/1.1今后扩张的主意

    在HTTP/1.1标准制订之后,又陆陆续续扩张了生机勃勃部分方法。当中使用中超级多的是 PATCH 方法:

    PATCH

    PATCH方法现身的较晚,它在贰零壹零年的凯雷德FC 5789专门的学业中被定义。PATCH央求与PUT诉求形似,相符用于财富的换代。二者有以下两点不一样:

    但PATCH日常用来能源的有个别更新,而PUT经常用于能源的意气风发体化改革。 当财富不设一时,PATCH会创造贰个新的能源,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), 是与在不重复加载整个页面包车型大巴情形下,与服务器沟通数据并立异部分网页的技巧。

    单下划线(_)

    入眼有二种情状:

    1. 解释器中

    _标志是指互相解释器中最终一回实行语句的回来结果。这种用法最先出以往CPython解释器中,其余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. 用作名称使用

    其意气风发跟上边有一点点相通。_用作被裁撤的称号。依照常规,那样做能够让阅读你代码的人驾驭,那是个不会被使用的特定称谓。比方,你只怕不留意叁个循环计数的值:

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

    _还是能够被用作函数名。这种景况,单下划线平日被看成国际化和地面化字符串翻译查询的函数名。这种惯例好像起点于C语言。譬喻,在 Django documentation for translation 中您大概会看出:

    from django.utils.translation import ugettext as _
    from django.http import HttpResponse
    
    def my_view(request):
        output = _("Welcome to my site.")
        return HttpResponse(output)
    

    其次种和第两种用法会引起冲突,所以在自由代码块中,要是接收了_作i18n翻译查询函数,就应当幸免再用作被甩掉的变量名。

    *NIX

    unix进程间通讯情势(IPC卡塔尔

    1. 管道(Pipe):管道可用于具备亲情关系进程间的通讯,允许二个历程和另一个与它有黄金年代Zinedine Zidane先的进度之间开展通讯。
    2. 取名管道(named pipe):命名管道制服了管道没盛名字的约束,因而,除具有管道所怀有的成效外,它还允许无赤子情关系进程间的通讯。命名管道在文件系统中有对应的文本名。命名管道通过命令mkfifo或种类调用mkfifo来创制。
    3. 非确定性信号(Signal):时限信号是相比复杂的通讯情势,用于通知采取进程有某种事件产生,除了用于进程间通讯外,进程还足以发送频域信号给进程本人;linux除了帮忙Unix中期功率信号语义函数sigal外,还补助语义切合Posix.1标准的功率信号函数sigaction(实际上,该函数是凭仗BSD的,BSD为了完结可靠时域信号机制,又能够归总对外接口,用sigaction函数重新完成了signal函数)。
    4. 新闻(Message)队列:音信队列是消息的链接表,满含Posix新闻队列system V新闻队列。有丰盛权限的进度能够向队列中加多音讯,被赋予读权限的经过则足以读走队列中的音讯。新闻队列克服了实信号承载音讯量少,管道只好承载无格式字节流以至缓冲区大大小小受限等缺
    5. 分享内部存款和储蓄器:使得三个经过能够访问同一块内部存储器空间,是最快的可用IPC情势。是本着任何通讯机制运转成效非常的低而规划的。往往与任何通讯机制,如信号量结合使用,来达到进程间的生龙活虎道及互斥。
    6. 内部存款和储蓄器映射(mapped memory):内存映射允许别的多个进度间通讯,每三个选拔该机制的经过经过把叁个分享的文本映射到谐和的历程地址空间来促成它。
    7. 非复信号量(semaphore):首要用作进度间以至相像进度不一致线程之间的一起手腕。
    8. 套接口(Socket):更为相通的长河间通讯机制,可用以差别机器之间的进程间通讯。初始是由Unix系统的BSD分支开采出来的,但未来相仿能够移植到此外类Unix系统上:Linux和System V的变种都帮助套接字。

    单下划线前缀的称号(比方_shahriar)

    以单下划线做前缀的名目钦定了这一个名号是“私有的”。在 有个别 导入import * 的场景中,下叁个使用你代码的人(恐怕您自己)会了解那个称呼仅内部使用。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 * 的场景,是因为导入时解释器确实对单下划线初步的称呼做了拍卖。假如你如此写from <module/package> import *,任何以单下划线开首的名号都不会被导入,除非模块/包的__all__列表显然包涵了这个名称。更加的多相关音信见““Importing * in Python”

    数据构造

    红黑树

    红黑树与AVL的可比:

    AVL是严格平衡树,由此在加码恐怕去除节点的时候,根据区别景况,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加和删除节点时候转动次数的猛跌;

    就此轻巧说,借使你的施用中,找寻的次数远远不仅插入和删除,那么采用AVL,若是搜索,插入删除次数差不离大致,应该接纳RB。

    双下划线前缀的名号(举个例子__shahriar

    以双下划线做前缀的名目(非常是方法名)并非生龙活虎种规矩;它对解释器有特定含义。Python会改写这么些名称,避防与子类中定义的称呼发生冲突。Python documentation中提到,任何__spam这种方式(最少以多个下划线做起来,绝超越二分一都还会有叁个下划线做最终)的标记符,都会文件上被交替为_classname__spam,此中classname是方今类名,并带上三个下划线做前缀。
    看上面这些事例:

    >>> 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未有转换,但__method_name被改写成了_ClassName__method_name。以后开创叁个A的子类B(那可不是个好名字),就不会轻松的覆盖掉A中的__method_name了:

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

    这种特定的行事好多等价于Java中的final方法和C++中的符合规律方式(非虚方法)。

    编程题

    黄金时代、台阶难点/斐波那契

    贰头青蛙一遍能够跳上1级台阶,也足以跳上2级。求该立卧撑上三个n级的阶梯总共有稍许种跳法。

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

    其次种纪念方法

    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)

    其两种办法

    def fib(n):

    a, b = 0, 1

    for _ in xrange(n):

    a, b = b, a + b

    return b

    二、反常台阶难题

    二只青蛙三遍能够跳上1级台阶,也足以跳上2级……它也能够跳上n级。求该仰卧起坐上一个n级的台阶总共有稍稍种跳法。

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

    三、矩形覆盖

    笔者们得以用2*1的小矩形横着依然竖着去隐蔽更加大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地掩瞒一个2*n的大矩形,总共有稍许种方法?

    第2*n个矩形的掩瞒格局等于第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

    在一个m行n列二维数组中,每意气风发行都遵从从左到右依次增加的各类排序,每一列都据守从上到下依次增加的逐个排序。请达成一个函数,输入那样的一个二维数组和二个整数,推断数组中是不是含有该整数。

    行使Step-wise线性找出。

    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、去除列表中的重复成分

    用集合

    list(set(l))

    用字典

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

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

    print l2

    用字典并维持顺序

    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排序何况用列表推导式.

    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、创造字典的方法

    1 直接创立

    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}

    八、归并八个不改变列表

    微博远程面试必要编制程序

    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:

    概念七个新的空驶列车表

    相比较三个列表的第几个要素

    小的就插入到新列表里

    把早就插入新列表的因素从旧列表删除

    直至七个旧列表有叁个为空

    再把旧列表加到新列表前面

    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

    其实思考能够遵守从尾在此之前比较七个链表,借使相交,则从尾初叶必然生机勃勃致,只要从尾初叶比较,直至不生龙活虎致的地点即为交叉点,如图所示

    图片 2

     

    # 使用a,b五个list来效仿链表,能够看来交叉点是 7这一个节点

    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

    除此以外一种比较规范的方法,布局链表类

    class ListNode:

    def __init__(self, x):

    self.val = x

    self.next = None

    def node(l1, l2):

    length1, lenth2 = 0, 0

    # 求四个链表长度

    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

    改革了瞬间:

    #coding:utf-8

    class ListNode:

    def __init__(self, x):

    self.val = x

    self.next = None

    def node(l1, l2):

    length1, length2 = 0, 0

    # 求四个链表长度

    while l1.next:

    l1 = l1.next#尾节点

    length1 += 1

    while l2.next:

    l2 = l2.next#尾节点

    length2 += 1

    #借使相交

    if l1.next == l2.next:

    # 长的链表先走

    if length1 > length2:

    for _ in range(length1 - length2):

    l1 = l1.next

    return l1#回来交点

    else:

    for _ in range(length2 - length1):

    l2 = l2.next

    return l2#回去交点

    # 假设不相交

    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])

    更加的多排序难点凸现:数据布局与算法-排序篇-Python描述

    十四、找零问题

    #coding:utf-8

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

    #valuesCounts 钱币对应的项目数

    #money 寻找来的总钱数

    #coinsUsed 对应于当下货币总量i所使用的硬币数目

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

    #遍历出从1到money全数的钱数只怕

    for cents in range(1,money+1):

    minCoins = cents

    #把具有的硬币面值遍历出来和钱数做比较

    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}的起码硬币使用数为:{1}'.format(cents, coinsUsed[cents]))

    十一、广度遍历和纵深遍历二叉树

    给定三个数组,塑造二叉树,何况按层次打字与印刷这些二叉树

    十八、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)))

    十四、 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]

    十九、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)

    十六、 前中后序遍历

    纵深遍历改正各样就OK了

    #coding:utf-8

    #二叉树的遍历

    #粗略的二叉树节点类

    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,访谈当前节点,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)

    #接二连三遍历:遍历左子树,遍历右子树,访问当前节点

    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)

    十七、求最大树深

    def maxDepth(root):

    if not root:

    return 0

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

    十五、求两棵树是不是相通

    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

    八十、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

    四十风华正茂、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

    二十九、 七个字符串是或不是是变位词

    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'))

    八十二、动态规划难题

    可参照:动态规划(DP卡塔尔的整合治理-Python描述

     

    前后都含有双下划线的名目(举例__init__

    这么些是Python的超过常规规措施名,那可是是风流洒脱种规矩,后生可畏种保险Python系统中的名称不会跟客户自定义的称号产生冲突的议程。常常你能够覆写这一个措施,在Python调用它们时,发生你想得到的一言一动。例如,当写贰个类的时候平日会覆写__init__方法。
    你也得以写出自身的“特殊形式”名(但是别那样做):

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

    要么不要这么写方法名,只让Python定义的特有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

    字符串格式化:%和.format

    .format在广大下面看起来更便利.对于%最烦人的是它无法同期传递一个变量和元组.你可能会想上边包车型地铁代码不会有怎样问题:

    hi there %s" % name

    只是,假诺name适逢其会是(1,2,3卡塔尔国,它将会抛出二个TypeError非常.为了保证它连接不错的,你必得那样做:

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

    只是有个别丑..format就未有那一个难点.你给的第3个难题也是如此,.format雅观多了.

    你为何不要它?

    不掌握它(在读这一个前面卡塔尔国
    为了和Python2.5杰出(比如logging库提出使用%(issue #4))

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

    迭代器和生成器

    以此是stackoverflow里python排行第生机勃勃的主题素材,值得风华正茂看: http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do-in-python

    那是中文版: http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/1/README.html

    Iterables

    当你创制了二个列表,你能够三个叁个的读取它的每大器晚成项,那称之为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,你就创办了四个列表,而以此列表也是可迭代的:

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

    装有你能够用在for...in...语句中的都是可迭代的:举个例子lists,strings,files...因为这么些可迭代的指标你能够随意的读取所以极度有益易用,不过你必需把它们的值放到内部存款和储蓄器里,当它们有广大值时就能够消耗太多的内部存款和储蓄器.

    Generators

    生成器也是迭代器的大器晚成种,不过你不能不迭代它们二次.缘故很简短,因为它们不是总体设有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调换:

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

    生成器和迭代器的差异正是用(卡塔尔国代替[],还有你不能用for i in mygenerator第一回调用生成器:首先总计0,然后会在内部存款和储蓄器里放弃0去计算1,直到计算完4.

    Yield

    Yield的用法和主要性字return大约,上边包车型地铁函数将会回到多少个生成器:

    >>> 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
    

    在那间这几个事例好像没什么用,不过当您的函数要重返多少个老大大的集聚并且你期待只读贰遍的话,那么它就特别的有利了.

    要了然Yield你必需先清楚当您调用函数的时候,函数里的代码并从未运转.函数仅仅再次来到生成器对象,那正是它最神秘的地点:-卡塔尔国

    接下来呢,每当for语句迭代生成器的时候你的代码才会运维.

    这段日子,到了最难的部分:

    当for语句第叁次调用函数里重回的生成器对象,函数里的代码就起来运营,直到蒙受yield,然后会回去本次巡回的第二个重回值.所以下一回调用也将运营叁次循环然后赶回下七个值,直到未有值能够重临.

    若是函数运维并未碰着yeild语句就感到生成器已经为空了.原因有望是循环甘休可能还未满足if/else之类的.

    Itertools你的好很好的朋友

    itertools模块满含了黄金时代部分特别的函数能够操作可迭代对象.有未有想过复制二个生成器?链接多少个生成器?把嵌套列表里的值组织成七个列表?Map/Zip还不用创建另七个列表?

    来吧import itertools

    来叁个例子?让大家看看4匹马比赛某个许个排名结果:

    >>> 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)]
    

    清楚迭代的中间机制

    迭代是可迭代对象(对应iter(卡塔尔(قطر‎方法卡塔尔国和迭代器(对应next(卡塔尔(قطر‎方法卡塔尔(英语:State of Qatar)的三个进度.可迭代对象正是别的你能够迭代的对象(废话啊卡塔尔国.迭代器正是能够让你迭代可迭代对象的靶子(有一点点绕口,意思就是以此意思卡塔尔国

    *args and **kwargs

    用*args和**kwargs只是为着方便并未强制行使它们.

    当你不鲜明你的函数里就要传递多少参数时您能够用*args.比方,它能够传递任性数量的参数:

    >>> 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允许你利用未有优先定义的参数名:

    >>> 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尾。

    面向切面编程AOP和装饰器

    本条AOP风姿洒脱听上去有一点点懵,同学面阿里的时候就被问懵了…

    • 装饰器正是把别的函数当参数的函数。
      装饰器是三个很盛名的设计形式,平时被用于有切面要求的情状,较为优质的有插入日志、质量测验、事务管理等。装饰器是消除这类难点的绝佳设计,有了装饰器,大家就足以分离出大批量函数中与函数成效本人非亲非故的同等代码并一而再再三再四起用。总结的讲,装饰器的效果与利益正是为早就存在的对象加多额外的意义。

    其生机勃勃标题比较大,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

    • 看八个简练的例子
    # 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():
    # 在后边依旧未来插入新的代码
    return "<i>" + fn() + "</i>"
    return wrapper

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

    print say()

    输出: <b><i>hello</i></b>

    这一定于

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

    print say()

    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.
    

    新式类

    class C(object):
    pass

    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()

    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']] #本来对象

    b = a #赋值,传对象的引用
    c = copy.copy(a) #指标拷贝,浅拷贝,里面包车型大巴[]要么引用原来的
    d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝, 全数的习性援引全部都以新的

    a.append(5) #改进对象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。
    

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