Python 常見180道面試題解析（更新中...）

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基礎

1.列出 5 個常用 Python 標準庫？

• os：與操作系統相關聯的函數，path 的 join()、split()、exists()；mkdir()、listdir()、rename()、system() 等
• sys：通常用於命令行參數
• re：正則匹配，match、search、findall、sub、split、complie 等
• math：數學運算，三角函數(sin, cos, tan…)、向上向下取整(ceil, floor)、開方(sqrt) 等
• random：隨機模塊，random、randint、randrange 等
• calendar：日曆模塊
• time：時間模塊，時間戳 time.time、線程休眠 time.sleep() 等
• datetime：處理日期時間

2.Python 內建數據類型有哪些？

• Number（數字）
• String（字符串）
• List（列表）
• Tuple（元組）
• Set（集合）
• Dictionary（字典）

3.簡述 with 方法打開處理文件幫我我們做了什麼？

打開文件在進行讀寫的時候可能會出現一些異常狀況，如果按照常規的 f.open 寫法，我們需要 try, except, finally… 做異常判斷，並且文件最終不管遇到什麼情況，都要執行 finally f.close() 關閉文件，with 方法幫我們實現了 finally 中 f.close()

4.列出 Python 中可變數據類型和不可變數據類型，爲什麼？

可變數據類型更改後地址不發生改變，不可變數據類型更改後地址發生改變

可變：

• 列表 (list)
• 字典 (dict)
• 集合 (set)

不可變：

• 數字 (int, float)
• 布爾 (bool)
• 字符串 (str)
• 集合 (set)

5.Python 獲取當前日期？

import datetime
now_time = datetime.datetime.now()

# 或者

import time
now_time = time.localtime(time.time())

6.統計字符串每個單詞出現的次數

(1)setdefault()的方法判斷

	message = 'It was a bright cold day in April, and the clocks were striking thirteen.' 
	count = {}
	for character in message:
	    count.setdefault(character, 0) # 方法調用確保了鍵存在於 count 字典中(默認值是 0)
	    count[character] = count[character] + 1
	print(count)
	
(2)傳統方法

	count = {}
	for i in message:
	    if i not in count:
	        count[i] = 1
	    else:
	        count[i] += 1
	print(count)
	
(3)Counter方法

	from collections import Counter
	count= Counter(message) 
	print(count)

7.用 Python 刪除文件和用 linux 命令刪除文件方法

• Python：os.remove(path)
• Linux：rm -f path

8.寫一段自定義異常代碼

# 你隨便輸入一句話 看我喜不喜歡 不喜歡我就拋出異常
# 自定義異常類
class UnlikeError(BaseException):
    def __init__(self,msg,text):
        self.msg = msg
        self.text = text
        
# 函數中可能拋出異常
def hello():
    text = input("輸入一段話:")
    if text == "你真帥":
        print("你說得對!")
    else:
        raise UnlikeError("你再看看...","另一個參數")
        
# 捕獲異常
try:
    hello()
    
# 獲取異常對象
except UnlikeError as e:
    print(e.text)

9.舉例說明異常模塊中 try, except, else, finally… 的相關意義

• try, except, else… ：沒有捕獲到異常，則執行 else 語句
• try, except, finally… ：不管是否捕獲到異常，都執行 finally 語句

try:
	num = 100
	print(num)
except NameError as errorMsg:
	print('產生錯誤了：%s'% errorMsg)
else:
	print('沒有捕捉到異常，則執行該語句')


try:
	num = 100
	print(num)
except NameError as errorMsg:
	print('產生錯誤了：%s'% errorMsg)
finally:
	print('不管是否捕捉到異常，都執行該語句')
	

運行結果如下：

100
沒有捕捉到異常，則執行該語句
100
不管是否捕捉到異常，都執行該語句

10.遇到 bug 如何處理

• 使用 debug 模式調試
• 使用 try, except, else… 或 try, except, finally… 捕捉異常

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語言特性

1.談談對 Python 和其他語言的區別

Python 是一門語法簡潔優美，功能強大無比，應用領域非常廣泛，具有強大完備的第三方庫，他是一門強類型的可移植、可擴展，可嵌入的解釋型編程語言，屬於動態語言。

• 語言特點
  簡潔、優雅，省略了各種大括號和分號，還有一些關鍵字、類型說明

• 語言類型
  解釋型語言，運行的時候是逐行解釋並運行，所以調試代碼很方便，開發效率高

• 第三方庫
  python 是開源的，並且 python 的最近幾年發展迅猛，應用領域很多。比如：Web、運維、自動化測試、爬蟲、數據分析、人工智能；Python 具有非常完備的第三方庫。

• 缺點就是 Python 的執行速度不夠快
  python 是一門解釋型語言，所以它的速度相較於 C/C++ 這種編譯型語言會慢一些，但是並不影響使用
  因爲現在的硬件配置都非常的高，基本沒什麼影響，除非是一些實時性比較強的程序可能會受到一些影響，但是也是有解決辦法的，可以嵌入 C/C++代碼

2.簡述解釋型和編譯型編程語言

• 解釋型語言編寫的程序不需要編譯，在執行的時候，專門有一個解釋器能夠將我們寫的代碼翻譯成機器語言，每個語句都是執行的時候才翻譯。這樣解釋型語言每執行一次就要翻譯一次，效率比較低。

• 編譯型語言寫的程序執行之前，需要一個專門的編譯過程，通過編譯系統，把源高級程序編譯成爲機器語言文件，翻譯只做了一次，運行時不需要翻譯，所以編譯型語言的程序執行效率高，但也不能一概而論，部分解釋型語言的解釋器通過在運行時動態優化代碼，甚至能夠使解釋型語言的性能超過編譯型語言。

3.Python 的解釋器種類以及相關特點？

• CPython
  C語言開發的，使用最廣的解釋器
• IPython
  基於 CPython 之上的一個交互式計時器，交互方式增強，功能和 CPython 一樣
• PyPy
  目標是執行效率，採用 JIT 技術，對 python 代碼進行動態編譯，提高執行效率
• JPython
  運行在 Java 上的解釋器，直接把 python 代碼編譯成 Java 字節碼執行
• IronPython
  運行在微軟 .NET 平臺上的解釋器，把 python 編譯成. NET 的字節碼

4.說說你知道的 Python3 和 Python2 之間的區別？

• print 在 Python3 中是函數必須加括號；Python2 中 print 爲 class。
• Python2 中使用 xrange；Python3 使用 range。
• Python2 中默認的字符串類型默認是 ASCII；Python3 中默認的字符串類型是 Unicode。
• Python2 中1/2的結果是整型 (0)；Python3 中是浮點類型 (0.5)，不再區分 int 和 long。
• Python2 中聲明元類：
  _metaclass_ = MetaClass ；
  Python3 中聲明元類：

  class newclass(metaclass = MetaClass)：
  	pass
  

詳細瞭解可參考這篇文章：點此跳轉

5.Python3 和 Python2 中 int 和 long 區別？

Python2 有 int 和 long 類型。int 類型最大值不能超過 sys.maxint，而且這個最大值是平臺相關的。可以通過在數字的末尾附上一個Ｌ來定義長整型，顯然，它比 int 類型表示的數字範圍更大。在 Python3 裏，只有一種整數類型 int，大多數情況下，和 Python２中的長整型類似。

6.xrange 和 range 的區別？

python3 中不存在 python2 的 xrange()；python3 的 range 就是 python2 的 xrange。

• 在 python2 中，range 返回一個列表，即 range(3) 返回 [0,1,2]，
  而 xrange 返回一個 xrange 對象，即 xrange(3) 返回 iterator 對象，它與 Java 迭代器類似，並在需要時生成數字。
• 如果我們需要多次迭代相同的序列，我們更喜歡 range()，因爲 range 提供了一個靜態列表。而 xrange() 每次重建序列。
• xrange() 不支持切片和其他列表方法。
• xrange() 的優點是，當任務迭代大範圍時，它可以節省內存。
• 在 python3 中，範圍函數現在執行 xrange 在 python 2 中的功能，因此爲了保持代碼的可移植性，我們可能希望堅持使用範圍。所以 python 3 的範圍函數是來自 python 2 的 xrange。

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編碼規範

7.什麼是 PEP8?

PEP 是 Python Enhancement Proposal 的縮寫，翻譯過來就是 Python 增強建議書；
PEP8 是 python 的一種編碼規範，具體如下：

1. 縮進。4個空格的縮進（編輯器都可以完成此功能），不使用 tab，更不能混合使用 tab 和空格。
2. 每行最大長度79，換行可以使用反斜槓，最好使用圓括號。換行點要在操作符的後邊敲回車。
3. 類和 top-level 函數定義之間空兩行；類中的方法定義之間空一行；函數內邏輯無關段落之間空一行；其他地方儘量不要再空行。
4. 模塊導入的順序：按標準、三方和自己編寫順序依次導入，之間空一行。
5. 不要在一句 import 中多個庫，比如 import os, sys 不推薦
6. 避免不必要的空格
7. 註釋必須要有
8. 函數命名要遵循規範
9. 儘可能使用 ‘is’ ‘is not’ 取代 ‘==’，比如 if x is not None 要優於 if x。
10. 使用基於類的異常，每個模塊或包都有自己的異常類，此異常類繼承自 Exception。
11. 異常中 try 的代碼儘可能少。

8.瞭解 Python 之禪麼？

適當回答幾條即可：點此跳轉

9.瞭解 docstring 麼？

• DocStrings 文檔字符串是一個重要工具，用於解釋文檔程序，幫助你的程序文檔更加簡單易懂。
  我們可以在函數體的第一行使用一對三個單引號 ‘’’ 或者一對三個雙引號 “”" 來定義文檔字符串。
  你可以使用 __doc__（注意雙下劃線）調用函數中的文檔字符串屬性。

• DocStrings 文檔字符串使用慣例：它的首行簡述函數功能，第二行空行，第三行爲函數的具體描述。

10.瞭解類型註解麼？

用 : 類型 的形式指定函數的參數類型，用 -> 類型 的形式指定函數的返回值類型。

例如：

def add(x:int, y:int) -> int:
    return x + y

然後特別要強調的是，Python 解釋器並不會因爲這些註解而提供額外的校驗，沒有任何的類型檢查工作。也就是說，這些類型註解加不加，對你的代碼來說沒有任何影響

詳細瞭解可參考：點此跳轉

11.例舉你知道 Python 對象的命名規範，例如方法或者類等？

適當回答幾條即可：點此跳轉

12.Python 中的註釋有幾種？

• 單行註釋：#
• 多行註釋：""" """

13.如何優雅的給一個函數加註釋？

函數註釋通常在 def 語句下方，第一行表示函數用法，接下來對函數接受的參數進行解釋，最後對函數的返回值進行註釋，方便他人理解函數的用法

詳細瞭解可參考這篇文章：點此跳轉

14.如何給變量加註釋？

• 單行註釋：#
• 多行註釋：""" """

15.Python 代碼縮進中是否支持 Tab 鍵和空格混用。

需要統一使用 tab 或統一使用空格，不能混用
Python 是一門用空格縮進來區分代碼層次的語言，其實 Python 並沒有強制要求你用 Tab 縮進或者用空格縮進，甚至空格按幾個都沒有強制要求，但在 PEP8 中建議了使用4個空格作爲縮進

16.是否可以在一句 import 中導入多個庫?

可以是可以，但是不推薦。因爲一次導入多個模塊可讀性不是很好，所以一行導入一個模塊會比較好。同樣的儘量少用 from modulename import *，因爲判斷某個函數或者屬性的來源有些困難，不方便調試，可讀性也降低了。

17.在給 py 文件命名的時候需要注意什麼?

給文件命名的時候不要和標準庫庫的一些模塊重複，比如 abc。 另外要名字要有意義，不建議數字開頭或者中文命名。

18.例舉幾個規範 Python 代碼風格的工具：

• pylint
• flake8
• YAPF，谷歌開發的代碼規範工具
• Black，依賴 Python3.6+ 的第三方庫，可以直接將原代碼變爲符合 PEP8 標準的代碼

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數據類型

字符串

19.列舉 Python 中的基本數據類型？

• 整型 int
• 浮點型 float
• 布爾型 bool
• 字符串 str

20.如何區別可變數據類型和不可變數據類型？

可變數據類型更改後地址不發生改變，不可變數據類型更改後地址發生改變

21.將 “hello world” 轉換爲首字母大寫 "Hello World"

strA = 'hello world'

print(strA.title())
# 或
print(strA.capitalize())

22.如何檢測字符串中只含有數字?

使用 isdigit() 函數，返回一個 True 或 False

23.將字符串"ilovechina"進行反轉

• 使用切片："ilovechina"[::-1]
• 使用 reversed() 方法：''.join(reversed('ilovechina'))

注意：

• reverse() ：函數用於反向列表中元素，僅適用於列表
• reversed()：函數是返回序列 seq 的反向訪問的迭代子。參數可以是列表，元組，字符串

24.Python 中的字符串格式化方式你知道哪些？

• 使用 % 號
  'Hey %s, there is a 0x%x error!' % (name, errno)
'Hey %(name)s, there is a 0x%(errno)x error!' % {"name": name, "errno": errno }
• 使用 format()
  'Hello, {}'.format(name)
'Hey {name}, there is a 0x{errno:x} error!'.format(name=name, errno=errno)
• 字符串插值/f-Strings(Python 3.6+)
  f'Hello, {name}!'

25.有一個字符串開頭和末尾都有空格，比如“ adabdw ”,要求寫一個函數把這個字符串的前後空格都去掉。

• 使用 replace() 方法
  " adabdw ".replace(" ", "") 將空格替換爲空
• 使用切片
  " adabdw "[1:7]

26.獲取字符串”123456“最後的兩個字符。

"123456"[4:] 或者 "123456"[-2:]

27.一個編碼爲 GBK 的字符串 S，要將其轉成 UTF-8 編碼的字符串，應如何操作？

a= "S".encode("gbk").decode("utf-8",'ignore')
print(a)

28
(1).s="info：xiaoZhang 33 shandong"，用正則切分字符串輸出 ["info", "xiaoZhang", "33", "shandong"]

(2).a = "你好 中國 "，去除多餘空格只留一個空格。

• 使用 replace() 方法
  "你好 中國 ".replace(" ", "") 將空格替換爲空

29
(1).怎樣將字符串轉換爲小寫

strA = "ARHststh"
print(strA.lower())

(2).單引號、雙引號、三引號的區別？

三種引號都表示字符串

• 單引號表示的字符串裏可包含雙引號，當然不能包含單引號
• 雙引號表示的字符串裏可以包含單引號，字符串都只能有一行
• 三個引號能包含多行字符串，同時常常出現在函數的聲明的下一行，來註釋函數的功能，與衆不同的地方在於，這個註釋作爲函數的一個默認屬性，可以通過 函數名.__doc__ 來訪問

列表

30.已知 AList = [1, 2, 3, 1, 2]，對 AList 列表元素去重，寫出具體過程。

AList = [1, 2, 3, 1, 2]
print(list(set(AList)))

31.如何實現 "1,2,3" 變成 [“1”,“2”,“3”]

32.給定兩個 list，A 和 B，找出相同元素和不同元素

A=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
B=[1,3,5,7,9]
print('A、B中相同元素：')
print(set(A)&set(B))
print('A、B中不同元素：')
print(set(A)^set(B))

33.[[1, 2], [3, 4], [5, 6]] 一行代碼展開該列表，得出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

1）利用推導式運行過程：for i in a ,每個 i 是 [1, 2], [3, 4], [5, 6], for j in i，每個 j 就是1, 2, 3, 4, 5, 6, 合併後就是結果
 
a=[[1,2],[3,4],[5,6]]
x=[j for i in a for j in i]    #這個的解析過程是：從 a 中取出每一個值付給 i，然後從 i 中取出每一個值賦值給 j 然後輸出 j 的結果
print(x)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
2）將列表轉成 numpy 矩陣，通過 numpy 的flatten（）方法
import numpy as np
b=np.array(a).flatten().tolist()
print(b)

3）j for i in a for j in i等於：
list=[]
for i in  a:
    for j in i:
        list.append(j)
print(list)

34.合併列表 [1, 5, 7, 9] 和 [2, 2, 6, 8]

listA = [1, 5, 7, 9]
listB = [2, 2, 6, 8]
listA.extend(listB)
print(listA)

35.如何打亂一個列表的元素？

import random
 
a = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(a)
print(a)

字典

36.字典操作中 del 和 pop 有什麼區別

• del() 函數無返回值
  del dict 刪除字典 dict，但這會引發一個異常，因爲用執行 del 操作後字典不再存在
  del dict['Name'] 刪除字典 dict 鍵 ‘Name’

• pop() 函數有返回值，即刪除的那個值
  pop(key[,default]) 刪除字典給定鍵 key 所對應的值，返回值爲被刪除的值。key 值必須給出。 否則，返回 default 值。

37.按照字典的內的年齡排序

d1 = [
	{'name': 'alice', 'age':38},
	{'name': 'bob', 'age':18},
	{'name': 'carl', 'age':28},
]

使用 sort 排序：

d1.sort(key=lambda x: x['age'])

38.請合併下面兩個字典 a = {“A”: 1, “B”: 2}, b = {“C”: 3, “D”: 4}

• 使用dict(a,**b)方法

  a = {"A": 1, "B": 2}
  b = {"C": 3, "D": 4}
  print(dict(a, **b))
  

• 使用update()函數

  a = {"A": 1, "B": 2}
  b = {"C": 3, "D": 4}
  c = {}
  c.update(a)
  c.update(b)
  print(c)
  

• 遍歷 key, value，轉換成列表，再做加法，刪除列表轉換字典的方法 d.items()

  e = dict(list(a.items()) + list(b.items()))
  print(e)
  

39.如何使用生成式的方式生成一個字典，寫一段功能代碼。

40.如何把元組 (“a”, “b”) 和元組 (1, 2)，變爲字典 {“a”: 1, “b”: 2}

print(dict(zip(("a", "b"), (1, 2))))

綜合

41.Python 常用的數據結構的類型及其特性？

• 列表 list：線性；格式爲 [123, “abc”]；可以通過索引訪問元素，對所有元素的訪問叫做遍歷
• 元組 tuple：線性；格式爲 (123, “abc”)，一個元素也需要逗號 (123, )；和 list 很相似，但不能修改，只能查找 index、統計 count
• 字典 dict：非線性；格式爲鍵值對 {“name”: “jack”, “age”: 18}；無順序，鍵不重複、值可以重複，根據鍵取值
• 集合 set：非線性；格式爲 (123, “abc”)；非線性、無順序、不重複，可用來去重

42.如何交換字典 {“A”: 1,“B”: 2} 的鍵和值？

A: {1: 0, 2: 0, 3: 0}
B: {"a": 0, "b": 0, "c": 0}
C: {(1, 2): 0, (2, 3): 0}
D: {[1, 2]: 0, [2, 3]: 0}

43.Python 裏面如何實現 tuple 和 list 的轉換？

listA = [1, 2, 3]
tupleA = tuple(listA)

tupleB = (123, )
listB = list(tupleB)

44.我們知道對於列表可以使用切片操作進行部分元素的選擇，那麼如何對生成器類型的對象實現相同的功能呢？

使用自帶的 itertools 庫進行實現，具體實現方式 itertools.islice(生成器對象，起始位置，結束位置)，即可實現切片功能

45.請將 [i for i in range(3)] 改成生成器

iter(range(3))

46.a=“hello” 和 b=“你好” 編碼成 bytes 類型

a.encode()
b.encode()

47.下面的代碼輸出結果是什麼？

a = (1, 2, 3, [4, 5, 6, 7], 8)
a[2] = 2

元組爲不可變數據類型，所以會報錯：TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

48.下面的代碼輸出的結果是什麼?

a = (1, 2, 3, [4, 5, 6, 7], 8)
a[3][0] = 2
print(a)

結果爲：(1, 2, 3, [2, 5, 6, 7], 8)

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操作類題目

49.Python 交換兩個變量的值

a = 123
b = "abc"
a, b = b, a
print(a, b)  # abc 123

50.在讀文件操作的時候會使用 read、readline 或者 readlines，簡述它們各自的作用

• read()方法：read([size])方法從文件當前位置起讀取size個字節；若無參數size，則表示讀取至文件結束爲止，它範圍爲字符串對象
• readline()方法：該方法每次讀出一行內容，所以，讀取時佔用內存小，比較適合大文件，該方法返回一個字符串對象。
• readlines()方法：讀取整個文件所有行，保存在一個列表(list) 變量中，每行作爲一個元素，但讀取大文件會比較佔內存

51.json 序列化時，可以處理的數據類型有哪些？如何定製支持 datetime 類型？

字符串、數字（整數和浮點數）、字典、列表、布爾值、None。使用 strftime 將 datetime 格式化爲標準字符串類型即可

52.json 序列化時，默認遇到中文會轉換成 unicode，如果想要保留中文怎麼辦？

使用 json.dumps 函數時，添加參數 ensure_ascii=False，如果想顯示的更美觀，可以添加 indent=2 參數，會在每個 key 值前添加兩個空格

53.有兩個磁盤文件 A 和 B，各存放一行字母，要求把這兩個文件中的信息合併(按字母順序排列)，輸出到一個新文件 C 中。

讀取兩個文件，利用 split 函數將字符串切割成列表，再將兩個列表合併，利用 sort 函數對合並後的列表進行排序，最後將列表內容拼接成字符串寫入即可

54.如果當前的日期爲 20190530，要求寫一個函數輸出 N 天后的日期，(比如 N 爲 2，則輸出 20190601)。

利用自帶的 datetime 庫即可實現

55.寫一個函數，接收整數參數 n，返回一個函數，函數的功能是把函數的參數和 n 相乘並把結果返回。

def fun(n):
	def fun1(n, arg):
		return n * arg
	return fun1(n)

56.下面代碼會存在什麼問題，如何改進？

def strappend(num):
	str = "first"
	for i in range(num):
		str += str(i)
		return str

會報類型錯誤：TypeError: 'str' object is not callable ，沒有對 num 進行校驗，num 應該爲一整數，添加一個 type 類型校驗

57.一行代碼輸出 1-100 之間的所有偶數。

print(list(i for i in range(1, 101) if i%2 == 0))

58.with 語句的作用，寫一段代碼？

常用於打開文本後的自動關閉，例如：

with open("file_name", 'w') as f:
    ...

59.python 字典和 json 字符串相互轉化方法

使用 json 庫：

• 字典 -> json：json.dumps(dict)
• json -> 字典：json.loads(json_file)

60.請寫一個 Python 邏輯，計算一個文件中的大寫字母數量

with open(file_name, 'r') as f:
    count = 0 
    for i in f.read():
        if i.isupper():
            count += 1
    print('大寫字母數量爲%d'%count)

61. 請寫一段 Python連接 Mongo 數據庫，然後的查詢代碼。

import pymongo
db_configs = {
    'type': 'mongo',
    'host': '地址',
    'port': '端口',
    'user': 'spider_data',
    'passwd': '密碼',
    'db_name': 'spider_data'
}
 
 
class Mongo():
    def __init__(self, db=db_configs["db_name"], username=db_configs["user"],
                 password=db_configs["passwd"]):
        self.client = pymongo.MongoClient(f'mongodb://{db_configs["host"]}:db_configs["port"]')
        self.username = username
        self.password = password
        if self.username and self.password:
            self.db1 = self.client[db].authenticate(self.username, self.password)
        self.db1 = self.client[db]
 
    def find_data(self):
        # 獲取狀態爲 0 的數據
        data = self.db1.test.find({"status": 0})
        gen = (item for item in data)
        return gen
 
if __name__ == '__main__':
    m = Mongo()
    print(m.find_data())

62.說一說 Redis 的基本類型。

• String
• Hash
• List
• Set
• ZSet

參考這篇文章：點此跳轉

63. 請寫一段 Python連接 Redis 數據庫的代碼。

import redis

class Database: 
    def __init__(self): 
        self.host = 'localhost' 
        self.port = 6379 

    def write(self,website,city,year,month,day,deal_number): 
        try: 
            key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)]) 
            val = deal_number 
            r = redis.StrictRedis(host=self.host,port=self.port) 
            r.set(key,val) 
        except Exception, exception: 
            print exception 

    def read(self,website,city,year,month,day): 
        try: 
            key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)]) 
            r = redis.StrictRedis(host=self.host,port=self.port) 
            value = r.get(key) 
            print value 
            return value 
        except Exception, exception: 
            print exception 

if __name__ == '__main__': 
    db = Database() 
    db.write('meituan','beijing',2013,9,1,8000) 
    db.read('meituan','beijing',2013,9,1) 

上面操作是先寫入一條數據，然後再讀取，如果寫入或者讀取數據太多，那麼我們最好用批處理，這樣效率會更高。

import redis 
import datetime 

class Database: 
    def __init__(self): 
        self.host = 'localhost' 
        self.port = 6379 
        self.write_pool = {} 

    def add_write(self,website,city,year,month,day,deal_number): 
        key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)]) 
        val = deal_number 
        self.write_pool[key] = val 

    def batch_write(self): 
        try: 
            r = redis.StrictRedis(host=self.host,port=self.port) 
            r.mset(self.write_pool) 
        except Exception, exception: 
            print exception 

 
def add_data(): 
    beg = datetime.datetime.now() 
    db = Database() 
    for i in range(1,10000): 
        db.add_write('meituan','beijing',2013,i,1,i) 
    db.batch_write() 
    end = datetime.datetime.now() 
    print end-beg 

if __name__ == '__main__': 
    add_data() 

參考這篇文章：點此跳轉

64. 請寫一段 Python 連接 MySQL 數據庫的代碼。

import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='199331',db='test',charset='utf8')
cur=conn.cursor()

cur.execute("""
create table if not EXISTS user
(
  userid int(11) PRIMARY KEY ,
  username VARCHAR(20)
)
""")
for i in range(1,10):
    cur.execute("insert into user(userid,username) values('%d','%s')" %(int(i),'name'+str(i)))
conn.commit()

cur.close()
conn.close()

65.瞭解 Redis 的事務麼？

Redis 中的事務提供了一種將多個命令請求打包，然後一次性、順序性執行多個命令的機制，並且在事務指向期間，服務器不會中斷事務而改去執行其他客戶端的命令請求，它會將事務中的所有命令都執行完畢，然後纔去處理其他客戶端的請求。

參考這篇文章：點此跳轉

66.瞭解數據庫的三範式麼？

參考這篇文章：點此跳轉

67.瞭解分佈式鎖麼？

多進程併發執行任務時，需要保證任務的有序性或者唯一性，所以就要用到分佈式鎖

1. 同一時刻只能存在一個鎖
2. 需要解決意外死鎖問題，也就是鎖能超時自動釋放
3. 支持主動釋放鎖

68.用 Python 實現一個 Reids 的分佈式鎖的功能。

參考文章：點此跳轉

69.寫一段 Python 使用 Mongo 數據庫創建索引的代碼。

下面的代碼給 user 的 user_name 字段創建唯一索引：

import pymongo
mongo = pymongo.Connection('localhost')
collection = mongo['database']['user']
collection.ensure_index('user_name', unique=True)

---

高級特性

70.函數裝飾器有什麼作用？請列舉說明？

裝飾器可以在不修改函數的情況下，對函數的功能進行補充，例如對函數接受的參數進行檢查

更加詳細的內容：點此跳轉

71.Python 垃圾回收機制？

python 採用的是引用計數機制爲主，標記-清除和分代收集兩種機制爲輔的策略

最簡單的，Python 每個變量上都有一個引用計數器，當引用計數器爲0時，自動銷燬變量。複雜一些的，例如存在互相引用的情況，這時 Python 依靠兩個鏈表（標記-清除算法）進行垃圾回收。點擊這裏獲得更詳細的資料

72.魔法函數 __call__ 怎麼使用?

__call__ 是將類創建爲一個實例進行調用，多用在類裝飾器中。可以將邏輯代碼寫在 __call__下，不需要實例化類也可直接使用其中的代碼。

73.如何判斷一個對象是函數還是方法？

可以使用 type() 函數進行判斷，函數與方法本質上沒有差別，僅僅通過是否與類進行綁定進行區分。綁定後通過類實例化進行調用則爲方法，未綁定直接調用即爲函數。

74.@classmethod 和 @staticmethod 用法和區別

• classmethod 必須實例化類以後才能使用，同時第一個參數由 self 變化爲 cls
• staticmethod 稱爲靜態方法類似於全局函數，不需要實例化也能調用。

75.Python 中的接口如何實現？

在類中提前設置好方法，利用 NotImplementedError 錯誤，當子類沒有覆寫方法的時候進行報錯。也可使用 @abstractmethod 對需要覆寫的方法進行裝飾，任何沒有覆寫該方法的子類都會報錯。

76.Python 中的反射了解麼?

反射是用於在類中尋找值的一種方式，有以下幾種用法：

• hasattr(class, key)：在實例中尋找是否存在key名的函數或是變量返回布爾值。
• getattr(class, key, tips)：獲得實例中變量或是方法的內存地址，可傳入第三個參數修改報錯提示。
• setattr(class, name, function)：將函數以 name 爲名字傳入類中，通過 class.name(class) 的方式進行調用，setattr(class, name, value) 傳入變量及變量值，以 class.name 的形式調用。
• delattr(class, name)：刪除類中變量，不能刪除函數。

77.metaclass 作用？以及應用場景？

metaclass 就是元類，元類是用來創建類的，也就是類的類

詳細瞭解：點此跳轉

78.hasattr() getattr() setattr()的用法

• hasattr(object,name)：查詢類中是否存在符合關鍵字的函數或者方法，返回布爾值。
• getattr(object, name, [default])：查詢函數是否存在指定名字的變量或是方法，返回變量的值或者函數內存地址，若不存在報錯或是返回 default 中的自定義內容。

79.請列舉你知道的 Python 的魔法方法及用途。

• __init__() 構造函數：
  初始化數據並快速創建對象
  默認隱藏無參數，只能有一個構造函數
  無返回值，只能創建對象時調用
• __del__() 析構函數：對象死亡前調用 一般用於存儲數據
• __str__ ：返回字符串，強調可讀性
• __repr__ ：返回字符串，強調準確性
• __str__與__repr__ ：
  都返回字符串，前者面向用戶，後者面向程序員
  如果兩者同時存在，str會覆蓋repr，優先執行
• __new__() ：可產生一個 “cls” 對應的實例，一定要有返回
• __eq__() ：判斷是否相等
• __doc__ ：類的文檔/多行註釋
• __bases__ ：獲得基類信息，結果爲元組
• __dict__ ：獲得對象屬性的字典鍵值信息
• __class__ ：獲得對象的類
• __name__ ：獲得執行文件名字
• __file__ ：獲得文件路徑

80.如何知道一個 Python 對象的類型？

使用 type() 函數

81.Python 的傳參是傳值還是傳址？

• 不可變參數用值傳遞，通過拷貝進行傳遞的
• 可變參數是引用傳遞的

82.Python 中的元類(metaclass)使用舉例

…

83.簡述 any() 和 all() 方法

any(object) 與 all(object) 區別：

• any 主要判斷對象中是否全爲空值（0、’’、None、Flase）；若對象內全部爲空值則返回 False，否則返回 True
• all 則是判斷對象中是否存在空值；只要存在任一個空值則返回 False，否則返回 True

84.filter 方法求出列表所有奇數並構造新列表，a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

list(filter(lambda x:x if x%2 == 1 else None, a))

85.什麼是猴子補丁？

在運行代碼的過程中，對某個方法或者屬性進行替換的行爲稱爲猴子補丁。例如某個模塊中有一個查詢方法，開發中查詢數據庫中某個數據。在測試的過程中，不想查詢該數據庫了，則在測試代碼中覆蓋這個方法，這種行爲稱爲猴子補丁。

具體內容可以參考：猴子補丁相關知識點

86.在 Python 中是如何管理內存的？

參考71題的垃圾回收方式，Python 主要靠引用計數、垃圾回收、內存池管理進行內存管理。

其中內存池較爲複雜，這裏給出博客鏈接，供大家參考：內存池圖文解釋。這篇博客講的比較深，另外從內存池的設計方向展示了內存池的作用與設計原理，可以收藏了慢慢看。

87.當退出 Python 時是否釋放所有內存分配？

具有對象循環引用或者全局命名空間引用的變量退出時會被釋放
另外不會釋放 C 庫保留的部分內容

---

正則表達式

88.
(1) 使用正則表達式匹配出 <html><h1>百度一下，你就知道</html> 中的地址

pattern = "<html><h1>(.*?) </html>" 
ma = pattern.match(<html><h1>www.baidu.com</html>) 
print(ma.group(1)) 

(2) a=“張明 98 分”，用 re.sub，將 98 替換爲 100。

re.sub('98', '100', a)

89.正則表達式匹配中 (.*) 和 (.*?) 匹配區別？

• .* 單個字符匹配任意次，即貪婪匹配
• .*? 滿足條件的情況只匹配一次，即最小匹配

90.寫一段匹配郵箱的正則表達式
\w[-\w.+]*@([A-Za-z0-9][-A-Za-z0-9]+\.)+[A-Za-z]{2,14}

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其他內容

91.解釋一下 Python 中 pass 語句的作用？

1. 空語句，什麼也不做，表示佔位
2. 在特別的時候用來保證格式或是語義的完整性

92.簡述你對 input()函數的理解

在 Python3 中，input() 函數接受一個標準輸入數據，返回爲 string 類型。不管我們輸入的回答是什麼，不管你輸入的是整數，還是字符串，input() 函數的輸入值（蒐集到的回答），永遠會被【強制性】地轉換爲【字符串】類型。（Python3 固定規則）

93.Python 中的 is 和 ==

• == ：判斷 值，比較兩個對象是否相等
• is ：判斷 地址，比較兩個引用是否指向了同一個對象（引用比較）

94.Python 中的作用域

作用域指的是函數名或者變量名的尋找順序，
優先級從高到低分別爲：局部作用域（子函數）>> 閉包函數外的函數中（父函數）>> 全局作用域（當前Python模塊）>> 內建作用域（Python標準庫）

95.三元運算寫法和應用場景？

形如 a= 'a' if b>1 else 'b'，想用都能用，我個人感覺沒有什麼特定場景，屬於一種偷懶寫法。

96.瞭解 enumerate 麼？

內置函數，用來枚舉迭代器，返回結果爲 (index, value)，可以方便的獲得迭代器的下標和值，也可以接受第三個參數，用於修改起始下標，

for index, value in enumerate(list, 1):
	print(index, value)

則開始的下標從1開始。

97.列舉 5 個 Python 中的標準模塊

• os：與操作系統相關聯的函數，path 的 join()、split()、exists()；mkdir()、listdir()、rename()、system() 等
• sys：通常用於命令行參數
• re：正則匹配，match、search、findall、sub、split、complie 等
• math：數學運算，三角函數(sin, cos, tan…)、向上向下取整(ceil, floor)、開方(sqrt) 等
• random：隨機模塊，random、randint、randrange 等
• calendar：日曆模塊
• time：時間模塊，時間戳 time.time、線程休眠 time.sleep() 等
• datetime：處理日期時間

98.如何在函數中設置一個全局變量

使用 global 關鍵字，例如 global a; a=a+1這樣即可在函數中修改全局變量 a 的值。

99.pathlib 的用法舉例

這個庫是用來消除 windows 系統和 Linux 系統路徑分隔符不同的問題，實際使用過程中個人感覺意義不大，有興趣的可以看 官方文檔 瞭解一下。

100.Python 中的異常處理，寫一個簡單的應用場景

對文件的讀寫經常因爲編碼問題報錯，這裏使用 try …except的方法進行一個簡單處理：

try:
		open('filename', 'r') as f:
			f.readlines()
	except:
		print('error')
	finally:
		f.close()

參考資料

101.Python 中遞歸的最大次數，那如何突破呢？

默認最大遞歸次數爲1000，通過以下代碼進行修改：

import sys
sys.setrecursionlimit(10000)  # set the maximum depth as 10000

根據系統不同還存在解釋器上限，windows 下最大迭代次數約 4400次，linux 下最大迭代次數約爲24900次

102.什麼是面向對象的 mro

MRO（Method Resolution Order）：方法解析順序。指對象在繼承或多次繼承後，方法的解析順序。詳細的解析可以 看這裏

103.isinstance 作用以及應用場景？

用於判斷對象是否與已知對象類型一致，功能上類似 type() 函數，type 不能分別是否繼承，isinstance 可以，具體解析 參考這裏

104.什麼是斷言？應用場景？

斷言也是一種異常處理的方式，可以判斷關鍵字後方的表達式是否爲真，若爲真則繼續執行，若爲假則拋出異常。

常用於一些數據的檢驗。具體應用場景 參考這裏

105.lambda 表達式格式以及應用場景？

labmda 又被稱爲匿名函數，用於一些簡單的函數處理，例如：lambda x:x^2，這裏將傳入的 x 平方後返回，常常和循環結合在一起使用。

106.新式類和舊式類的區別

寫法上不同，多重繼承的屬性搜索算法改變了，具體可以 參考這裏

107.dir()是幹什麼用的？

顯示對象的屬性和方法。

108.一個包裏有三個模塊，demo1.py, demo2.py, demo3.py，但使用 from tools import * 導入模塊時，如何保證只有 demo1、demo3 被導入了。

from tools import demo1, demo3

109.列舉 5 個 Python 中的異常類型以及其含義

參考資料

110.copy 和 deepcopy 的區別是什麼？

深拷貝：

• 將原對象的“ 值/元素 ”賦給新對象，新對象中元素的地址與原對象的 地址不同
• 是對原對象 所有層次 的拷貝（遞歸）
• 與原對象沒有任何關係，如果原對象發生變化，深拷貝後的新對象 不會發生改變

淺拷貝：

• 將原對象的 引用 賦給新對象，新對象中元素的地址與原對象的 地址相同
• 是對原對象 頂層 的拷貝（表面一層）
• 由於只拷貝了表面一層，當原對象中的嵌套對象發生改變時，新對象也 會發生改變

111.代碼中經常遇到的 *args, **kwargs 含義及用法。

• *args:元組參數，參數格式化存儲在一個元組中，長度沒有限制,必須位於普通參數和默認參數之後。
• **kwargs:字典參數，參數格式化存儲在一個字典中，必須位於參數列表的最後面。

112.Python 中會有函數或成員變量包含單下劃線前綴和結尾，和雙下劃線前綴結尾，區別是什麼？

單下劃線前綴表示是私有變量或函數，按照約定不能直接調用，雙下劃線前綴代表類的私有方法，只有類自身可以訪問，子類也不行。雙下劃線前綴結尾代表特殊方法，除了 Python 規定的函數以外，儘量不要使用。

113.w、a+、wb 文件寫入模式的區別

• r : 讀取文件，若文件不存在則會報錯
• w: 寫入文件，若文件不存在則會先創建再寫入，會覆蓋原文件
• a : 寫入文件，若文件不存在則會先創建再寫入，但不會覆蓋原文件，而是追加在文件末尾
• rb,wb：分別於 r, w 類似，但是用於讀寫二進制文件
• r+ : 可讀、可寫，文件不存在也會報錯，寫操作時會覆蓋
• w+ : 可讀，可寫，文件不存在先創建，會覆蓋
• a+ ：可讀、可寫，文件不存在先創建，不會覆蓋，追加在末尾

114.舉例 sort 和 sorted 的區別

• sort 是應用在 list 上的方法，sorted 可以對 所有可迭代的對象 進行排序操作。
• list 的 sort 方法返回的是 對已經存在的列表進行操作，而內建函數 sorted 方法 返回的是一個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操作。

115.什麼是負索引？

Python 中的序列索引可以是正也可以是負。如果是正索引，0是序列中的第一個索引，1是第二個索引。如果是負索引，（-1）是最後一個索引而（-2）是倒數第二個索引。

116.pprint 模塊是幹什麼的？

提供了打印出任何Python數據結構類和方法

詳細瞭解請參考：點此跳轉

117.解釋一下 Python 中的賦值運算符

等號左邊爲變量名，右邊爲值，將右邊的值賦給左邊的變量。右邊如果是表達式，會將結果賦予左邊的變量。賦值運算符有（=,+=,-=,//=,%=,*=,/=)。具體看這裏

118.解釋一下 Python 中的邏輯運算符

• and：和
• or：或
• not：非

具體看這裏

119.講講 Python 中的位運算符

• &：1 1爲1，其他爲0
• |：0 0爲0，其他爲1
• ~：按位取反，看符號位，求補碼，加一
• ^：相等爲0，不等爲1
• >> ：右移位，數值變小
• << ：左移位，數值變大

具體看這裏

120.在 Python 中如何使用多進制數字？

在數字前添加前綴，0b 或 0B 前綴表示二進制數，前綴 0o 或 0O 表示8進制數，前綴 0x 或者 0X 表示16進制數。

121.怎樣聲明多個變量並賦值？

a, b = 1, 2

---

算法和數據結構

122.已知：

AList = [1, 2, 3]
BSet = {1, 2, 3}

(1) 從 AList 和 BSet 中 查找 4，最壞時間複雜度那個大？

(2) 從 AList 和 BSet 中 插入 4，最壞時間複雜度那個大？

123.用 Python 實現一個二分查找的函數

124.Python 單例模式的實現方法

參考這篇文章：點此跳轉

125.使用 Python 實現一個斐波那契數列

def fun(n):
    a, b = 0, 1
    while n>0:
        yield b
        a, b = b, a+b
        n -= 1

詳細瞭解可查看這篇文章：點此跳轉

126.找出列表中的重複數字

準備一個空列表，循環目標列表裏的元素，不重複的丟進新列表裏，查到重複的就把下標和值打印出來。

127.找出列表中的單個數字

遍歷列表，找到相等的輸出下標和值。

128.寫一個冒泡排序

listA = [3,7,2,9,8,5]
for i in range(len(listA)-1): #  0 1 2 3 4
	for j in range(len(listA)-1-i):
		if listA[j] > listA[j+1]:
			listA[j],listA[j+1] = listA[j+1],listA[j]
			print(listA)

運行結果爲：

[2, 3, 5, 7, 8, 9]

129.寫一個快速排序

listA = [4, 3, 9, 6, 5, 8]

for i in range(len(listA) - 1):  # 0 1 2 3 4
    # 選擇一個值！！！
    x = i
    for j in range(i + 1, len(listA)):
        if listA[x] > listA[j]:
            x = j
    listA[i], listA[x] = listA[x], listA[i]
    print(listA)

print("結果！", listA)

運行結果爲：

結果： [3, 4, 5, 6, 8, 9]

130.寫一個拓撲排序

from collections import defaultdict 
 
class Graph: 
    def __init__(self,vertices): 
        self.graph = defaultdict(list) 
        self.V = vertices
  
    def addEdge(self,u,v): 
        self.graph[u].append(v) 
  
    def topologicalSortUtil(self,v,visited,stack): 
  
        visited[v] = True
  
        for i in self.graph[v]: 
            if visited[i] == False: 
                self.topologicalSortUtil(i,visited,stack) 
  
        stack.insert(0,v) 
  
    def topologicalSort(self): 
        visited = [False]*self.V 
        stack =[] 
  
        for i in range(self.V): 
            if visited[i] == False: 
                self.topologicalSortUtil(i,visited,stack) 
  
        print (stack) 
  
g= Graph(6) 
g.addEdge(5, 2); 
g.addEdge(5, 0); 
g.addEdge(4, 0); 
g.addEdge(4, 1); 
g.addEdge(2, 3); 
g.addEdge(3, 1); 
  
print ("拓撲排序結果：")
g.topologicalSort()

運行結果爲：

拓撲排序結果：
[5, 4, 2, 3, 1, 0]

詳細瞭解：點此跳轉

131.Python 實現一個二進制計算

132.有一組“+”和“-”符號，要求將“+”排到左邊，“-”排到右邊，寫出具體的實現方法。

133.單鏈表反轉

134.交叉鏈表求交點

135.用隊列實現棧

136.找出數據流的中位數

137.二叉搜索樹中第 K 小的元素

---

爬蟲相關

138.在 requests 模塊中，requests.content 和 requests.text 什麼區別

requests.content 是二進制字符串，requests.text 返回的是普通字符串。

139.簡要寫一下 lxml 模塊的使用方法框架

使用 etree 對 html 文件進行解析，獲取對應的 tag 和屬性。

140.說一說 scrapy 的工作流程

1. 首先 Spiders（爬蟲）將需要發送請求的 url(requests) 經 ScrapyEngine（引擎）交給 Scheduler（調度器）。

2. Scheduler（排序，入隊）處理後，經 ScrapyEngine，DownloaderMiddlewares (可選，主要有User_Agent, Proxy代理) 交給 Downloader。

3. Downloader 向互聯網發送請求，並接收下載響應（response）。將響應（response）經ScrapyEngine，SpiderMiddlewares (可選)交給 Spiders。

4. Spiders 處理 response，提取數據並將數據經 ScrapyEngine 交給 ItemPipeline 保存（可以是本地，可以是數據庫）。

5. 提取 url 重新經 ScrapyEngine 交給 Scheduler 進行下一個循環。直到無 Url 請求程序停止結束。

141.scrapy 的去重原理

1. scrapy 本身自帶有一箇中間件；
2. scrapy 源碼中可以找到一個 dupefilters.py 去重器；
3. 需要將 dont_filter 設置爲 False 開啓去重，默認是 False 去重，改爲 True, 就是沒有開啓去重；
4. 對於每一個 url 的請求，調度器都會根據請求得相關信息加密得到一個指紋信息，並且將指紋信息和 set() 集合中的指紋信息進行比對，如果 set() 集合中已經存在這個數據，就不在將這個 Request 放入隊列中；
5. 如果 set() 集合中沒有存在這個加密後的數據，就將這個 Request 對象放入隊列中，等待被調度。

142.scrapy 中間件有幾種類，你用過哪些中間件

scrapy 的中間件理論上有三種 (Schduler Middleware, Spider Middleware, Downloader Middleware), 在應用上一般有以下兩種：

1. 爬蟲中間件 Spider Middleware
   主要功能是在爬蟲運行過程中進行一些處理

2. 下載器中間件 Downloader Middleware
   主要功能在請求到網頁後,頁面被下載時進行一些處理

143.你寫爬蟲的時候都遇到過什麼？反爬蟲措施，你是怎麼解決的？

限制訪問次數，檢驗瀏覽器頭，異步加載，驗證碼，限制 IP 。
限制訪問速度的加延時，瀏覽器頭加 headers 參數，異步加載抓包找訪問地址，驗證碼接打碼平臺或者用自動化框架過，IP 用代理。

144.爲什麼會用到代理？

很多網站限制 IP 訪問的速度和次數，導致大規模採集的時候影響速度，也可能因爲多次訪問被封禁 IP，所以用代理的方式繞過。

145.代理失效了怎麼處理？

一般嘗試三次，失敗了重新丟回隊列中，換個代理地址繼續用。

146.列出你知道 header 的內容以及信息

• user-agent：瀏覽器頭信息
• refer：表示從哪個網頁跳轉的

147.說一說打開瀏覽器訪問 百度一下，你就知道 獲取到結果，整個流程。

先向 DNS 服務器查詢對應 IP ，瀏覽器訪問 IP ，網站響應若是 HTTPS 的驗證一下證書，然後 TCP 三次握手開始傳數據。

148.爬取速度過快出現了驗證碼怎麼處理

• 設置延時
• 使用打碼平臺
• 嘗試登錄後爬取
• 掛代理多 IP 爬。

149.scrapy 和 scrapy-redis 有什麼區別？爲什麼選擇 redis 數據庫？

• scrapy 是一個 python爬蟲框架，爬取效率極高，具有高度定製性，但是不支持分佈式；
  而 scrapy-redis 是一套基於 redis 數據庫、運行在 scrapy 框架之上的組件，可以讓 scrapy 支持分佈式策略，Slaver 端共享 Master 端 redis 數據庫裏的 item 隊列、請求隊列和請求指紋集合。

• 爲什麼選擇 redis 數據庫，因爲 redis 支持主從同步，而且數據都是緩存在內存中的，所以基於 redis 的分佈式爬蟲，對請求和數據的高頻讀取效率非常高。

150.分佈式爬蟲主要解決什麼問題

• IP
• 帶寬
• CPU
• IO

151.寫爬蟲是用多進程好？還是多線程好？ 爲什麼？

限制爬蟲的兩方面，一個是網絡請求速度，這個通過線程來提升。另一個是硬盤讀寫，這個用多進程解決。

IO 密集型代碼(文件處理、網絡爬蟲等)，多線程能夠有效提升效率(單線程下有 IO 操作會進行 IO 等待，造成不必要的時間浪費，而開啓多線程能在線程A等待時，自動切換到線程B，可以不浪費 CPU 的資源，從而能提升程序執行效率)。在實際的數據採集過程中，既考慮網速和響應的問題，也需要考慮自身機器的硬件情況，來設置多進程或多線程

152.解析網頁的解析器使用最多的是哪幾個

• BeautifulSoup4
• xpath (lxml 庫)
• 正則表達式

153.需要登錄的網頁，如何解決同時限制 ip, cookie, session（其中有一些是動態生成的）在不使用動態爬取的情況下？

自動化框架

154.驗證碼的解決（簡單的：對圖像做處理後可以得到的，困難的：驗證碼是點擊，拖動等動態進行的？）

簡單的圖像識別，困難的自動化框架，再不行接打碼平臺。

155.使用最多的數據庫（mysql，mongodb，redis 等），對他的理解？

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網絡編程

156.TCP 和 UDP 的區別？

1. 連接方面區別
   TCP 面向連接（如打電話要先撥號建立連接）。
   UDP 是無連接的，即發送數據之前不需要建立連接。

2. 安全方面的區別
   TCP 提供可靠的服務，通過 TCP 連接傳送的數據，無差錯，不丟失，不重複，且按序到達。
   UDP 盡最大努力交付，即不保證可靠交付。

3. 傳輸效率的區別
   TCP 傳輸效率相對較低。
   UDP 傳輸效率高，適用於對高速傳輸和實時性有較高的通信或廣播通信。

4. 連接對象數量的區別
   TCP 連接只能是點到點、一對一的。
   UDP 支持一對一，一對多，多對一和多對多的交互通信。

157.簡要介紹三次握手和四次揮手

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158.什麼是粘包？ socket 中造成粘包的原因是什麼？ 哪些情況會發生粘包現象？

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併發

159.舉例說明 conccurent.future 的中線程池的用法
160.說一說多線程，多進程和協程的區別。

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161.簡述 GIL

技術進步，CPU從原來的單核變爲了多核，爲了防止程序在多線程操作的時候同時執行，加了一個GIL鎖，保證在同一時刻只能有一個線程在運行程序。

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162.進程之間如何通信

一種是採用隊列 Queue 的方式，多用於多進程通信。通過 put 和 get 方法向隊列中放入值和取出值實現通信。Pipe 常於兩個進程間通信，利用 send 和 recv 發送和接收變量。

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163.IO 多路複用的作用？

節約資源，一個進程監聽多個文件的狀態，利用輪詢代替一對一監控。

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164.select、poll、epoll 模型的區別？

• select 利用系統自身調度系統，生成一個數組，將監控的文件描述符都放進去，進行遍歷監控，文件就緒時傳遞給程序進行處理。
• poll 和 select 類似，但由於select 類型是數組，存在上限，而 poll 使用鏈表，沒有上限，同時效率比起 select 更高。
• epoll 改進了前兩種方式，利用回調函數的方法，將就緒的文件描述符添加進一個數組中，只對這個數組進行遍歷。

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165.什麼是併發和並行？

• 併發就是多個線程輪流執行
• 並行就是多個線程同時執行。

166.一個線程 1 讓線程 2 去調用一個函數怎麼實現？

167.解釋什麼是異步非阻塞？

發送方發送數據後不等回覆就繼續做自己的事，接收方接到數據後一邊進行數據處理一邊做自己的事，處理結束後將結果傳回給發送方。這樣的方式稱爲異步非阻塞，同理有同步阻塞/非阻塞，異步阻塞/非阻塞。

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168.threading.local 的作用

用於保存一個全局變量，這個變量只能在當前的線程中進行訪問。

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Git 面試題

169.說說你知道的 git 命令

• 初始化 git init

• 添加到暫存盤 git add .

• 提交 git commit -m "提示信息"

• 查看信息 git log

• 查看相關歷史信息 git reflog

• 測試工作區操作 git checkout --文件名

• 回退版本 git reset --hard 版本id

• 查看分支 git branch

• 創建分支 git branch <name>

• 切換分支 git checkout <name>

• 創建+切換分支 git checkout -b <name>

• 合併某分支到當前分支 git merge <name>

• 刪除分支 git branch -d <name>

• 添加遠程倉庫 git remote add origin [email protected]:xxx/xxx.git

• 推送本地代碼到遠程 git push -u origin master -f

170.git 如何查看某次提交修改的內容

1. 首先，需要通過 git log 打印所有 commit 記錄
2. 找到你想查看的哪次 commit 的 commitid。
3. 查看修改：git show commitId
4. 查看某次 commit 中具體某個文件的修改：git show commitId fileName