數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 各種查找算法

CD-Python-JY-1809班項(xiàng)目階段教學(xué)內(nèi)容

開(kāi)篇 - 就業(yè)形勢(shì)分析

  1. 就業(yè)方向

    • Python后端開(kāi)發(fā)工程師（Python基礎(chǔ)添寺、Django防症、Flask珠月、Tornado扩淀、Sanic、RESTful啤挎、MySQL驻谆、Redis卵凑、MongoDB、ElasticSearch/Solr）
      • Web應(yīng)用服務(wù)器 / 游戲后端服務(wù)器 / 移動(dòng)端數(shù)據(jù)接口 / 系統(tǒng)支撐平臺(tái)
    • Python爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)工程師（Python基礎(chǔ)胜臊、常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和三方庫(kù)勺卢、Scrapy/PySpider、Selenium/Appium象对、Redis黑忱、MySQL/MongoDB、前端相關(guān)知識(shí)勒魔、HTTP(S)甫煞、TCP/IP、Charles/Fiddler/Wireshark）
    • Python量化交易開(kāi)發(fā)工程師（扎實(shí)的Python功底冠绢、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法抚吠、金融知識(shí)、數(shù)字貨幣）
    • Python數(shù)據(jù)分析工程師（Python基礎(chǔ)弟胀、NumPy/SciPy楷力、Pandas、Matplotlib孵户、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）
    • Python自動(dòng)化測(cè)試工程師（Python基礎(chǔ)弥雹、軟件測(cè)試基礎(chǔ)、Linux延届、Shell剪勿、Selenium / Robot Framework、JMeter / LoadRunner / QTP方庭、CI）
    • Python自動(dòng)化運(yùn)維工程師（Python基礎(chǔ)厕吉、Linux、Shell械念、Docker头朱、paramiko、Fabric龄减、Ansible项钮、Saltstack、Puppet希停、PlayBook烁巫、Zabbix）
    • Python云平臺(tái)開(kāi)發(fā)工程師（扎實(shí)的Python功底、OpenStack宠能、CloudStack亚隙、Ovirt、KVM违崇、微服務(wù)架構(gòu)阿弃、Docker诊霹、K8S）

  2. 面試加分項(xiàng)

    • 有自己的Github開(kāi)源項(xiàng)目和博客。

    • 有分布式項(xiàng)目/微服務(wù)架構(gòu)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)渣淳。（Nginx脾还、LVS、Keepalived入愧、Zookeeper鄙漏、Docker）

    • 有項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)和安全相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。（AB砂客、WebBench泥张、SysBench、JMeter鞠值、LoadRunner媚创、QTP）

    • 有使用行業(yè)工具和中間件的經(jīng)驗(yàn)。（Redis彤恶、FastDFS钞钙、RabbitMQ、Zabbix声离、Ansible芒炼、Nagios、ElasticSearch/Solr）

    • 熟悉前端開(kāi)發(fā)相關(guān)的知識(shí)术徊。（jQuery本刽、Bootstrap、Vue.js赠涮、AngularJS子寓、React）

    • 有其他語(yǔ)言開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（項(xiàng)目技術(shù)棧遷移能力）。（Java笋除、C/C++）

    • 有大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)斜友。（HDFS、YARN垃它、MapReduce鲜屏、HBase、Hive国拇、Mahout洛史、Pig、Spark贝奇、ZooKeeper）

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第01-03天：白板編程練習(xí)

所謂白板編程練習(xí)就是在紙上寫(xiě)代碼虹菲，這個(gè)是大多數(shù)面試的必要環(huán)節(jié)，也是最容易被忽略的東西掉瞳。下面羅列的內(nèi)容是面試的筆試環(huán)節(jié)中出現(xiàn)頻率較高的問(wèn)題毕源，同時(shí)對(duì)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了梳理。

  1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

    • 算法：解決問(wèn)題的方法和步驟

    • 評(píng)價(jià)算法的好壞：漸近時(shí)間復(fù)雜度和漸近空間復(fù)雜度陕习。

    • 漸近時(shí)間復(fù)雜度的大O標(biāo)記：

      • O(c) - 常量時(shí)間復(fù)雜度 - 布隆過(guò)濾器 / 哈希存儲(chǔ)
      • O(log_2n) - 對(duì)數(shù)時(shí)間復(fù)雜度 - 折半查找（二分查找）
      • O(n) - 線性時(shí)間復(fù)雜度 - 順序查找 / 桶排序
      • O(n*log_2n) - 對(duì)數(shù)線性時(shí)間復(fù)雜度 - 高級(jí)排序算法（歸并排序霎褐、快速排序）
      • O(n^2) - 平方時(shí)間復(fù)雜度 - 簡(jiǎn)單排序算法（選擇排序、插入排序该镣、冒泡排序）
      • O(n^3) - 立方時(shí)間復(fù)雜度 - Floyd算法 / 矩陣乘法運(yùn)算
      • O(2^n) - 幾何級(jí)數(shù)時(shí)間復(fù)雜度 - 漢諾塔
      • O(n!) - 階乘時(shí)間復(fù)雜度 - 旅行經(jīng)銷商問(wèn)題 - NP

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    • 排序算法（選擇冻璃、冒泡和歸并）和查找算法（順序和折半）

      def select_sort(origin_items, comp=lambda x, y: x < y):
    """簡(jiǎn)單選擇排序"""
    items = origin_items[:]
    for i in range(len(items) - 1):
        min_index = i
        for j in range(i + 1, len(items)):
            if comp(items[j], items[min_index]):
                min_index = j
        items[i], items[min_index] = items[min_index], items[i]
    return items

      def bubble_sort(origin_items, comp=lambda x, y: x > y):
    """高質(zhì)量冒泡排序(攪拌排序)"""
    items = origin_items[:]
    for i in range(len(items) - 1):
        swapped = False
        for j in range(i, len(items) - 1 - i):
            if comp(items[j], items[j + 1]):
                items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                swapped = True
        if swapped:
            swapped = False
            for j in range(len(items) - 2 - i, i, -1):
                if comp(items[j - 1], items[j]):
                    items[j], items[j - 1] = items[j - 1], items[j]
                    swapped = True
        if not swapped:
            break
    return items

      def merge_sort(items, comp=lambda x, y: x <= y):
    """歸并排序(分治法)"""
    if len(items) < 2:
        return items[:]
    mid = len(items) // 2
    left = merge_sort(items[:mid], comp)
    right = merge_sort(items[mid:], comp)
    return merge(left, right, comp)


def merge(items1, items2, comp):
    """合并(將兩個(gè)有序的列表合并成一個(gè)有序的列表)"""
    items = []
    index, index2 = 0, 0
    while index1 < len(items1) and index2 < len(items2):
        if comp(items1[index1], items2[index2]):
            items.append(items1[index1])
            index1 += 1
        else:
            items.append(items2[index2])
            index2 += 1
    items += items1[index1:]
    items += items2[index2:]
    return items

      def seq_search(items, key):
    """順序查找"""
    for index, item in enumerate(items):
        if item == key:
            return index
    return -1

      def bin_search(items, key):
    """折半查找"""
    start, end = 0, len(items) - 1
    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2
        if key > items[mid]:
            start = mid + 1
        elif key < items[mid]:
            end = mid - 1
        else:
            return mid
    return -1

    • 使用生成式（推導(dǎo)式）語(yǔ)法生成列表、集合和字典损合。

      例子1：將一個(gè)句子中每個(gè)單詞放到列表中且每個(gè)單詞首字母大寫(xiě)省艳。

      sentence = 'i love this world'
[x.capitalize() for x in sentence.split()]

      例子2：用字典中股票價(jià)格大于100元的股票構(gòu)造一個(gè)新的字典。

      prices = {
    'AAPL': 191.88,
    'GOOG': 1186.96,
    'IBM': 149.24,
    'ORCL': 48.44,
    'ACN': 166.89,
    'FB': 208.09,
    'SYMC': 21.29
}
prices2 = {key: value for key, value in prices.items() if value > 100}
print(prices2)

      例子3：嵌套的列表 - 通過(guò)列表保存多個(gè)學(xué)生多門課程的成績(jī)嫁审。

      names = ['關(guān)羽', '張飛', '趙云', '馬超', '黃忠']
courses = ['語(yǔ)文', '數(shù)學(xué)', '英語(yǔ)']
# 錄入五個(gè)學(xué)生三門課程的成績(jī)
# 錯(cuò)誤的做法 - 參考http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
# scores = [[0] * len(courses)] * len(names)
# 正確的做法
scores = [[0] * len(courses) for _ in range(len(names))]
for row, name in enumerate(names):
    for col, course in enumerate(courses):
        scores[row][col] = float(input(f'請(qǐng)輸入{name}的{course}成績(jī): '))
        print(scores)

      Python Tutor - VISUALIZE CODE AND GET LIVE HELP

    • heapq（優(yōu)先隊(duì)列）跋炕、itertools（迭代工具）等的用法

      """
從列表中找出最大的或最小的N個(gè)元素
"""
import heapq

list1 = [34, 25, 12, 99, 87, 63, 58, 78, 88, 92]
list2 = [
    {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
    {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
    {'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
    {'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
    {'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
    {'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
print(heapq.nlargest(3, list1))
print(heapq.nsmallest(3, list1))
print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['price']))
print(heapq.nlargest(2, list2, key=lambda x: x['shares']))

      """
迭代工具 - 排列 / 組合 / 笛卡爾積
"""
import itertools

itertools.permutations('ABCD')
itertools.combinations('ABCDE', 3)
itertools.product('ABCD', '123')

    • collections模塊下的高性能容器

      • deque：與list類似，但底層基于雙向鏈表實(shí)現(xiàn)律适。當(dāng)需要在中間或頭部插入元素時(shí)辐烂，deque比list快得多；當(dāng)需要進(jìn)行隨機(jī)訪問(wèn)時(shí)捂贿，deque比list要慢纠修。
      • defaultdict：與dict類似，但是可以為新的鍵指定默認(rèn)值的創(chuàng)建工廠厂僧，避免編寫(xiě)額外的代碼來(lái)初始化鍵值對(duì)扣草，比dict的setdefault方法更為高效。
      • namedtuple：與元組類似颜屠，但是可以為每個(gè)成員指定名字辰妙。
      from collections import namedtuple


Card = namedtuple('Card', ['suite', 'face'])
card = Card('紅桃', 5)
print(card.suite, card.face)

      """
找出序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素 - Counter類
"""
from collections import Counter

words = [
    'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes',
    'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around',
    'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'eyes',
    'look', 'into', 'my', 'eyes', "you're", 'under'
]
counter = Counter(words)
print(counter.most_common(3))

      """
可以指定元素順序的字典 - OrderedDict 
"""
from collections import OrderedDict


fruits = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2}
print(OrderedDict(sorted(fruits.items(), key=lambda x: x[0])))
print(OrderedDict(sorted(fruits.items(), key=lambda x: x[1])))
print(OrderedDict(sorted(fruits.items(), key=lambda x: len(x[0]))))

    • 常用算法：

      • 窮舉法 - 又稱為暴力破解法，對(duì)所有的可能性進(jìn)行驗(yàn)證汽纤，直到找到正確答案上岗。
      • 貪婪法 - 在對(duì)問(wèn)題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)前看來(lái)是最好的選擇蕴坪，不追求最優(yōu)解肴掷，快速找到滿意解。
      • 分治法 - 把一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分成兩個(gè)或更多的相同或相似的子問(wèn)題背传，再把子問(wèn)題分成更小的子問(wèn)題呆瞻，直到可以直接求解的程度，最后將子問(wèn)題的解進(jìn)行合并得到原問(wèn)題的解径玖。
      • 回溯法 - 回溯法又稱為試探法痴脾，按選優(yōu)條件向前搜索，當(dāng)搜索到某一步發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)時(shí)梳星，就退回一步重新選擇赞赖。
      • 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 - 基本思想也是將待求解問(wèn)題分解成若干個(gè)子問(wèn)題滚朵，先求解并保存這些子問(wèn)題的解，避免產(chǎn)生大量的重復(fù)運(yùn)算前域。

      窮舉法例子：百錢百雞和五人分魚(yú)辕近。

      # 公雞5元一只 母雞3元一只 小雞1元三只
# 用100元買100只雞 問(wèn)公雞/母雞/小雞各多少只
for x in range(20):
    for y in range(33):
        z = 100 - x - y
        if 5 * x + 3 * y + z // 3 == 100 and z % 3 == 0:
            print(x, y, z)

# A、B匿垄、C移宅、D、E五人在某天夜里合伙捕魚(yú) 最后疲憊不堪各自睡覺(jué)
# 第二天A第一個(gè)醒來(lái) 他將魚(yú)分為5份 扔掉多余的1條 拿走自己的一份
# B第二個(gè)醒來(lái) 也將魚(yú)分為5份 扔掉多余的1條 拿走自己的一份
# 然后C椿疗、D漏峰、E依次醒來(lái)也按同樣的方式分魚(yú) 問(wèn)他們至少捕了多少條魚(yú)
fish = 1
while True:
    total = fish
    enough = True
    for _ in range(5):
        if (total - 1) % 5 == 0:
            total = (total - 1) // 5 * 4
        else:
            enough = False
            break
    if enough:
        print(fish)
        break
    fish += 1

      貪婪法例子：假設(shè)小偷有一個(gè)背包，最多能裝20公斤贓物届榄，他闖入一戶人家浅乔，發(fā)現(xiàn)如下表所示的物品。很顯然痒蓬，他不能把所有物品都裝進(jìn)背包童擎，所以必須確定拿走哪些物品，留下哪些物品攻晒。

      名稱 價(jià)格（美元） 重量（kg）
      電腦 200 20
      收音機(jī) 20 4
      鐘 175 10
      花瓶 50 2
      書(shū) 10 1
      油畫(huà) 90 9 
      """
貪婪法：在對(duì)問(wèn)題求解時(shí)顾复，總是做出在當(dāng)前看來(lái)是最好的選擇，不追求最優(yōu)解鲁捏，快速找到滿意解芯砸。
輸入：
20 6
電腦 200 20
收音機(jī) 20 4
鐘 175 10
花瓶 50 2
書(shū) 10 1
油畫(huà) 90 9
"""
class Thing(object):
    """物品"""

    def __init__(self, name, price, weight):
        self.name = name
        self.price = price
        self.weight = weight

    @property
    def value(self):
        """價(jià)格重量比"""
        return self.price / self.weight


def input_thing():
    """輸入物品信息"""
    name_str, price_str, weight_str = input().split()
    return name_str, int(price_str), int(weight_str)


def main():
    """主函數(shù)"""
    max_weight, num_of_things = map(int, input().split())
    all_things = []
    for _ in range(num_of_things):
        all_things.append(Thing(*input_thing()))
    all_things.sort(key=lambda x: x.value, reverse=True)
    total_weight = 0
    total_price = 0
    for thing in all_things:
        if total_weight + thing.weight <= max_weight:
            print(f'小偷拿走了{(lán)thing.name}')
            total_weight += thing.weight
            total_price += thing.price
    print(f'總價(jià)值: {total_price}美元')


if __name__ == '__main__':
    main()

      分治法例子：快速排序。

      """
快速排序 - 選擇樞軸對(duì)元素進(jìn)行劃分给梅，左邊都比樞軸小右邊都比樞軸大
"""
def quick_sort(origin_items, comp=lambda x, y: x <= y):
    items = origin_items[:]
    _quick_sort(items, 0, len(items) - 1, comp)
    return items


def _quick_sort(items, start, end, comp):
    if start < end:
        pos = _partition(items, start, end, comp)
        _quick_sort(items, start, pos - 1, comp)
        _quick_sort(items, pos + 1, end, comp)


def _partition(items, start, end, comp):
    pivot = items[end]
    i = start - 1
    for j in range(start, end):
        if comp(items[j], pivot):
            i += 1
            items[i], items[j] = items[j], items[i]
    items[i + 1], items[end] = items[end], items[i + 1]
    return i + 1

      回溯法例子：騎士巡邏假丧。

      """
遞歸回溯法：叫稱為試探法，按選優(yōu)條件向前搜索动羽，當(dāng)搜索到某一步包帚，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)時(shí)，就退回一步重新選擇运吓，比較經(jīng)典的問(wèn)題包括騎士巡邏渴邦、八皇后和迷宮尋路等。
"""
import sys
import time

SIZE = 5
total = 0


def print_board(board):
    for row in board:
        for col in row:
            print(str(col).center(4), end='')
        print()


def patrol(board, row, col, step=1):
    if row >= 0 and row < SIZE and \
        col >= 0 and col < SIZE and \
        board[row][col] == 0:
        board[row][col] = step
        if step == SIZE * SIZE:
            global total
            total += 1
            print(f'第{total}種走法: ')
            print_board(board)
        patrol(board, row - 2, col - 1, step + 1)
        patrol(board, row - 1, col - 2, step + 1)
        patrol(board, row + 1, col - 2, step + 1)
        patrol(board, row + 2, col - 1, step + 1)
        patrol(board, row + 2, col + 1, step + 1)
        patrol(board, row + 1, col + 2, step + 1)
        patrol(board, row - 1, col + 2, step + 1)
        patrol(board, row - 2, col + 1, step + 1)
        board[row][col] = 0


def main():
    board = [[0] * SIZE for _ in range(SIZE)]
    patrol(board, SIZE - 1, SIZE - 1)


if __name__ == '__main__':
    main()

      動(dòng)態(tài)規(guī)劃例子1：斐波拉切數(shù)列拘哨。（不使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃將會(huì)是幾何級(jí)數(shù)復(fù)雜度）

      """
動(dòng)態(tài)規(guī)劃 - 適用于有重疊子問(wèn)題和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)的問(wèn)題
使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法所耗時(shí)間往往遠(yuǎn)少于樸素解法(用空間換取時(shí)間)
"""
def fib(num, temp={}):
    """用遞歸計(jì)算Fibonacci數(shù)"""
    if num in (1, 2):
        return 1
    try:
        return temp[num]
    except KeyError:
        temp[num] = fib(num - 1) + fib(num - 2)
        return temp[num]

      """
Python中的functools模塊有一個(gè)lru_cache裝飾器谋梭，也可以做類似的事情
如果愿意也可以自己寫(xiě)一個(gè)類似的裝飾器來(lái)做同樣的事情，大家可以嘗試一下
"""
from functools import lru_cache


@lru_cache(maxsize=None)
def fib(num):
    if num in (1, 2):
        return 1
    return fib(num - 1) + fib(num - 2)


# 查看緩存命中次數(shù)
# CacheInfo(hits=237, misses=120, maxsize=None, currsize=120)
fib.cache_info()

      動(dòng)態(tài)規(guī)劃例子2：子列表元素之和的最大值倦青。（使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃可以避免二重循環(huán)）

      說(shuō)明：子列表指的是列表中索引（下標(biāo)）連續(xù)的元素構(gòu)成的列表瓮床；列表中的元素是int類型，可能包含正整數(shù)、0隘庄、負(fù)整數(shù)踢步；程序輸入列表中的元素，輸出子列表元素求和的最大值峭沦，例如：

      輸入：1 -2 3 5 -3 2

      輸出：8

      輸入：0 -2 3 5 -1 2

      輸出：9

      輸入：-9 -2 -3 -5 -3

      輸出：-2

      def main():
    items = list(map(int, input().split()))
    size = len(items)
    overall, partial = {}, {}
    overall[size - 1] = partial[size - 1] = items[size - 1]
    for i in range(size - 2, -1, -1):
        partial[i] = max(items[i], partial[i + 1] + items[i])
        overall[i] = max(partial[i], overall[i + 1])
    print(overall[0])


if __name__ == '__main__':
    main()

  2. 函數(shù)的使用方式

    • 將函數(shù)視為“一等公民”

      • 函數(shù)可以賦值給變量
      • 函數(shù)可以作為函數(shù)的參數(shù)
      • 函數(shù)可以作為函數(shù)的返回值

    • 高階函數(shù)的用法（filter贾虽、map以及它們的替代品）

      items1 = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2, range(1, 10))))
items2 = [x ** 2 for x in range(1, 10) if x % 2]

    • 位置參數(shù)逃糟、可變參數(shù)吼鱼、關(guān)鍵字參數(shù)、命名關(guān)鍵字參數(shù)

    • 參數(shù)的元信息（代碼可讀性問(wèn)題）

    • 匿名函數(shù)和內(nèi)聯(lián)函數(shù)的用法（lambda函數(shù)）

      例子：一行代碼實(shí)現(xiàn)從m到n的整數(shù)（n \ge m）求和绰咽。

      (lambda m, n: functools.reduce(int.__add__, range(m, n + 1)))(1, 100)

      例子：一行代碼實(shí)現(xiàn)求階乘菇肃。

      (lambda num: functools.reduce(int.__mul__, range(1, num + 1), 1))(5)

    • 閉包和作用域問(wèn)題

      • Python搜索變量的LEGB順序（Local\rightarrowEmbedded\rightarrowGlobal\rightarrowBuilt-in）

      • global和nonlocal關(guān)鍵字的作用

        global：聲明或定義全局變量（要么直接使用現(xiàn)有的全局作用域的變量，要么定義一個(gè)變量放到全局作用域）取募。

        nonlocal：聲明使用嵌套作用域的變量（嵌套作用域必須存在該變量琐谤，否則報(bào)錯(cuò)）。

    • 裝飾器函數(shù)（使用裝飾器和取消裝飾器）

      例子：輸出函數(shù)執(zhí)行時(shí)間的裝飾器玩敏。

      def record_time(func):
    """自定義裝飾函數(shù)的裝飾器"""
    
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f'{func.__name__}: {time() - start}秒')
        return result
        
    return wrapper

      如果裝飾器不希望跟print函數(shù)耦合斗忌，可以編寫(xiě)帶參數(shù)的裝飾器。

      from functools import wraps
from time import time


def record(output):
    """自定義帶參數(shù)的裝飾器"""
   
   def decorate(func):
       
       @wraps(func)
       def wrapper(*args, **kwargs):
           start = time()
           result = func(*args, **kwargs)
           output(func.__name__, time() - start)
           return result
            
       return wrapper
   
   return decorate

      from functools import wraps
from time import time


class Record():
    """自定義裝飾器類(通過(guò)__call__魔術(shù)方法使得對(duì)象可以當(dāng)成函數(shù)調(diào)用)"""

    def __init__(self, output):
        self.output = output

    def __call__(self, func):

        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            start = time()
            result = func(*args, **kwargs)
            self.output(func.__name__, time() - start)
            return result

        return wrapper

      說(shuō)明：由于對(duì)帶裝飾功能的函數(shù)添加了@wraps裝飾器旺聚，可以通過(guò)func.__wrapped__方式獲得被裝飾之前的函數(shù)或類來(lái)取消裝飾器的作用织阳。

      例子：用裝飾器來(lái)實(shí)現(xiàn)單例模式。

      from functools import wraps


def singleton(cls):
    """裝飾類的裝飾器"""
    instances = {}

    @wraps(cls)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]

    return wrapper


@singleton
class President():
    """總統(tǒng)(單例類)"""
    pass

      說(shuō)明：上面的代碼中用到了閉包（closure）砰粹，不知道你是否已經(jīng)意識(shí)到了唧躲。還沒(méi)有一個(gè)小問(wèn)題就是，上面的代碼并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)線程安全的單例碱璃，如果要實(shí)現(xiàn)線程安全的單例應(yīng)該怎么做呢弄痹？

      from functools import wraps


def singleton(cls):
    """線程安全的單例裝飾器"""
    instances = {}
    locker = Lock()

    @wraps(cls)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            with locker:
                if cls not in instances:
                    instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]

    return wrapper

  3. 面向?qū)ο笙嚓P(guān)知識(shí)

    • 三大支柱：封裝、繼承嵌器、多態(tài)

      例子：工資結(jié)算系統(tǒng)肛真。

      """
月薪結(jié)算系統(tǒng) - 部門經(jīng)理每月15000 程序員每小時(shí)200 銷售員1800底薪加銷售額5%提成
"""
from abc import ABCMeta, abstractmethod


class Employee(metaclass=ABCMeta):
    """員工(抽象類)"""

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    @abstractmethod
    def get_salary(self):
        """結(jié)算月薪(抽象方法)"""
        pass


class Manager(Employee):
    """部門經(jīng)理"""

    def get_salary(self):
        return 15000.0


class Programmer(Employee):
    """程序員"""

    def __init__(self, name, working_hour=0):
        self.working_hour = working_hour
        super().__init__(name)

    def get_salary(self):
        return 200.0 * self.working_hour


class Salesman(Employee):
    """銷售員"""

    def __init__(self, name, sales=0.0):
        self.sales = sales
        super().__init__(name)

    def get_salary(self):
        return 1800.0 + self.sales * 0.05


emp_types = {'M': Manager, 'P': Programmer, 'S': Salesman}


class EmployeeFactory(object):
    """創(chuàng)建員工的工廠（工廠模式 - 通過(guò)工廠實(shí)現(xiàn)對(duì)象使用者和對(duì)象之間的解耦合）"""

    @staticmethod
    def create(emp_type, *args, **kwargs):
        """創(chuàng)建員工"""
        emp = None
        if emp_type in emp_types:
            emp = emp_types[emp_type](*args, **kwargs)
        return emp

      if __name__ == '__main__':
    emps = [
        EmployeeFactory.create('M', '曹操'), 
        EmployeeFactory.create('P', '荀彧', 120),
        EmployeeFactory.create('P', '郭嘉', 85), 
        EmployeeFactory.create('S', '典韋', 123000),
    ]
    for emp in emps:
        print('%s: %.2f元' % (emp.name, emp.get_salary()))

    • 類與類之間的關(guān)系

      • is-a關(guān)系：繼承
      • has-a關(guān)系：關(guān)聯(lián) / 聚合 / 合成
      • use-a關(guān)系：依賴

    • 對(duì)象的復(fù)制（深復(fù)制/深拷貝/深度克隆和淺復(fù)制/淺拷貝/影子克隆）

      from copy import copy, deepcopy

items0 = [1, [2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]]

# 看看下面這些輸出前后兩個(gè)值是否相等
items1 = items0
print(id(items0), id(items1))

items2 = items1[:]
print(id(items1), id(items2))
print(id(items1[0]), id(items2[0]))
print(id(items1[1]), id(items2[1]))
print(id(items1[2][0]), id(items2[2][0]))
print('-' * 25) 

items3 = copy(items1)
print(id(items1), id(items3))
print(id(items1[0]), id(items3[0]))
print(id(items1[1]), id(items3[1]))
print(id(items1[2][0]), id(items3[2][0]))
print('-' * 25) 

items4 = deepcopy(items1)
print(id(items1), id(items4))
print(id(items1[0]), id(items4[0]))
print(id(items1[1]), id(items4[1]))
print(id(items1[2][0]), id(items4[2][0]))

    • 垃圾回收爽航、循環(huán)引用和弱引用

      Python使用了自動(dòng)化內(nèi)存管理蚓让，這種管理機(jī)制以引用計(jì)數(shù)為基礎(chǔ)，同時(shí)也引入了標(biāo)記-清除和分代收集兩種機(jī)制為輔的策略岳掐。

      typedef struct_object {
    /* 引用計(jì)數(shù) */
    int ob_refcnt;
    /* 對(duì)象指針 */
    struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

      /* 增加引用計(jì)數(shù)的宏定義 */
#define Py_INCREF(op)   ((op)->ob_refcnt++)
/* 減少引用計(jì)數(shù)的宏定義 */
#define Py_DECREF(op) \ //減少計(jì)數(shù)
    if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
        ; \
    else \
        __Py_Dealloc((PyObject *)(op))

      導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)+1的情況：

      • 對(duì)象被創(chuàng)建凭疮，例如a = 23
      • 對(duì)象被引用，例如b = a
      • 對(duì)象被作為參數(shù)串述，傳入到一個(gè)函數(shù)中执解，例如f(a)
      • 對(duì)象作為一個(gè)元素，存儲(chǔ)在容器中，例如list1 = [a, a]

      導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)-1的情況：

      • 對(duì)象的別名被顯式銷毀衰腌，例如del a
      • 對(duì)象的別名被賦予新的對(duì)象新蟆，例如a = 24
      • 一個(gè)對(duì)象離開(kāi)它的作用域，例如f函數(shù)執(zhí)行完畢時(shí)右蕊，f函數(shù)中的局部變量（全局變量不會(huì)）
      • 對(duì)象所在的容器被銷毀琼稻，或從容器中刪除對(duì)象

      引用計(jì)數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致循環(huán)引用問(wèn)題，而循環(huán)引用會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露饶囚，如下面的代碼所示帕翻。為了解決這個(gè)問(wèn)題，Python中引入了“標(biāo)記-清除”和“分代收集”萝风。在創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象的時(shí)候嘀掸，對(duì)象被放在第一代中，如果在第一代的垃圾檢查中對(duì)象存活了下來(lái)规惰，該對(duì)象就會(huì)被放到第二代中睬塌，同理在第二代的垃圾檢查中對(duì)象存活下來(lái)，該對(duì)象就會(huì)被放到第三代中歇万。

      # 循環(huán)引用會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露 - Python除了引用技術(shù)還引入了標(biāo)記清理和分代回收
# 在Python 3.6以前如果重寫(xiě)__del__魔術(shù)方法會(huì)導(dǎo)致循環(huán)引用處理失效
# 如果不想造成循環(huán)引用可以使用弱引用
list1 = []
list2 = [] 
list1.append(list2)
list2.append(list1)

      以下情況會(huì)導(dǎo)致垃圾回收：

      • 調(diào)用gc.collect()
      • gc模塊的計(jì)數(shù)器達(dá)到閥值
      • 程序退出

      如果循環(huán)引用中兩個(gè)對(duì)象都定義了__del__方法揩晴，gc模塊不會(huì)銷毀這些不可達(dá)對(duì)象，因?yàn)間c模塊不知道應(yīng)該先調(diào)用哪個(gè)對(duì)象的__del__方法贪磺，這個(gè)問(wèn)題在Python 3.6中得到了解決硫兰。

      也可以通過(guò)weakref模塊構(gòu)造弱引用的方式來(lái)解決循環(huán)引用的問(wèn)題。

    • 魔法屬性和方法（請(qǐng)參考《Python魔法方法指南》）

      有幾個(gè)小問(wèn)題請(qǐng)大家思考：

      • 自定義的對(duì)象能不能使用運(yùn)算符做運(yùn)算缘挽？
      • 自定義的對(duì)象能不能放到set中瞄崇？能去重嗎？
      • 自定義的對(duì)象能不能作為dict的鍵壕曼？
      • 自定義的對(duì)象能不能使用上下文語(yǔ)法苏研？

    • 混入（Mixin）

      例子：自定義字典限制只有在指定的key不存在時(shí)才能在字典中設(shè)置鍵值對(duì)。

      class SetOnceMappingMixin():
    """自定義混入類"""
    __slots__ = ()

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self:
            raise KeyError(str(key) + ' already set')
        return super().__setitem__(key, value)


class SetOnceDict(SetOnceMappingMixin, dict):
    """自定義字典"""
    pass


my_dict= SetOnceDict()
try:
    my_dict['username'] = 'jackfrued'
    my_dict['username'] = 'hellokitty'
except KeyError:
    pass
print(my_dict)

    • 元編程和元類

      例子：用元類實(shí)現(xiàn)單例模式腮郊。

      import threading


class SingletonMeta(type):
    """自定義元類"""

    def __init__(cls, *args, **kwargs):
        cls.__instance = None
        cls.__lock = threading.Lock()
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__instance is None:
            with cls.__lock:
                if cls.__instance is None:
                    cls.__instance = super().__call__(*args, **kwargs)
        return cls.__instance


class President(metaclass=SingletonMeta):
    """總統(tǒng)(單例類)"""
    pass

    • 面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)原則

      • 單一職責(zé)原則 （SRP）- 一個(gè)類只做該做的事情（類的設(shè)計(jì)要高內(nèi)聚）
      • 開(kāi)閉原則 （OCP）- 軟件實(shí)體應(yīng)該對(duì)擴(kuò)展開(kāi)發(fā)對(duì)修改關(guān)閉
      • 依賴倒轉(zhuǎn)原則（DIP）- 面向抽象編程（在弱類型語(yǔ)言中已經(jīng)被弱化）
      • 里氏替換原則（LSP） - 任何時(shí)候可以用子類對(duì)象替換掉父類對(duì)象
      • 接口隔離原則（ISP）- 接口要小而專不要大而全（Python中沒(méi)有接口的概念）
      • 合成聚合復(fù)用原則（CARP） - 優(yōu)先使用強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系而不是繼承關(guān)系復(fù)用代碼
      • 最少知識(shí)原則（迪米特法則摹蘑，LoD）- 不要給沒(méi)有必然聯(lián)系的對(duì)象發(fā)消息

      說(shuō)明：上面加粗的字母放在一起稱為面向?qū)ο蟮?strong>SOLID原則。

    • GoF設(shè)計(jì)模式

      • 創(chuàng)建型模式：?jiǎn)卫伞⒐S衅鹿、建造者、原型
      • 結(jié)構(gòu)型模式：適配器过咬、門面（外觀）大渤、代理
      • 行為型模式：迭代器、觀察者掸绞、狀態(tài)泵三、策略

      例子：可插拔的哈希算法。

      class StreamHasher():
    """哈希摘要生成器(策略模式)"""

    def __init__(self, alg='md5', size=4096):
        self.size = size
        alg = alg.lower()
        self.hasher = getattr(__import__('hashlib'), alg.lower())()

    def __call__(self, stream):
        return self.to_digest(stream)

    def to_digest(self, stream):
        """生成十六進(jìn)制形式的摘要"""
        for buf in iter(lambda: stream.read(self.size), b''):
            self.hasher.update(buf)
        return self.hasher.hexdigest()


def main():
    """主函數(shù)"""
    hasher1 = StreamHasher()
    with open('Python-3.7.1.tgz', 'rb') as stream:
        print(hasher1.to_digest(stream))
    hasher2 = StreamHasher('sha1')
    with open('Python-3.7.1.tgz', 'rb') as stream:
        print(hasher2(stream))


if __name__ == '__main__':
    main()

  4. 迭代器和生成器

    • 和迭代器相關(guān)的魔術(shù)方法（__iter__和__next__）

    • 兩種創(chuàng)建生成器的方式（生成器表達(dá)式和yield關(guān)鍵字）

      def fib(num):
    """生成器"""
    a, b = 0, 1
    for _ in range(num):
        a, b = b, a + b
        yield a
   
   
class Fib(object):
    """迭代器"""
    
    def __init__(self, num):
        self.num = num
        self.a, self.b = 0, 1
        self.idx = 0
   
    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.idx < self.num:
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
            self.idx += 1
            return self.a
        raise StopIteration()

  5. 并發(fā)編程

    Python中實(shí)現(xiàn)并發(fā)編程的三種方案：多線程、多進(jìn)程和異步I/O烫幕。并發(fā)編程的好處在于可以提升程序的執(zhí)行效率以及改善用戶體驗(yàn)俺抽；壞處在于并發(fā)的程序不容易開(kāi)發(fā)和調(diào)試，同時(shí)對(duì)其他程序來(lái)說(shuō)它并不友好较曼。

    • 多線程：Python中提供了Thread類并輔以Lock磷斧、Condition、Event捷犹、Semaphore和Barrier弛饭。Python中有GIL來(lái)防止多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行本地字節(jié)碼，這個(gè)鎖對(duì)于CPython是必須的伏恐，因?yàn)镃Python的內(nèi)存管理并不是線程安全的孩哑，因?yàn)镚IL的存在多線程并不能發(fā)揮CPU的多核特性。

      """
面試題：進(jìn)程和線程的區(qū)別和聯(lián)系翠桦？
進(jìn)程 - 操作系統(tǒng)分配內(nèi)存的基本單位 - 一個(gè)進(jìn)程可以包含一個(gè)或多個(gè)線程
線程 - 操作系統(tǒng)分配CPU的基本單位
并發(fā)編程（concurrent programming）
1. 提升執(zhí)行性能 - 讓程序中沒(méi)有因果關(guān)系的部分可以并發(fā)的執(zhí)行
2. 改善用戶體驗(yàn) - 讓耗時(shí)間的操作不會(huì)造成程序的假死
"""
import glob
import os
import threading

from PIL import Image

PREFIX = 'thumbnails'


def generate_thumbnail(infile, size, format='PNG'):
    """生成指定圖片文件的縮略圖"""
   file, ext = os.path.splitext(infile)
   file = file[file.rfind('/') + 1:]
   outfile = f'{PREFIX}/{file}_{size[0]}_{size[1]}.{ext}'
   img = Image.open(infile)
   img.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
   img.save(outfile, format)


def main():
    """主函數(shù)"""
   if not os.path.exists(PREFIX):
       os.mkdir(PREFIX)
   for infile in glob.glob('images/*.png'):
       for size in (32, 64, 128):
            # 創(chuàng)建并啟動(dòng)線程
           threading.Thread(
               target=generate_thumbnail, 
               args=(infile, (size, size))
           ).start()
           

if __name__ == '__main__':
   main()

      多個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)資源的情況

      """
多線程程序如果沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)資源處理起來(lái)通常也比較簡(jiǎn)單
當(dāng)多個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)臨界資源的時(shí)候如果缺乏必要的保護(hù)措施就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)亂
說(shuō)明：臨界資源就是被多個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)的資源
"""
import time
import threading

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


class Account(object):
    """銀行賬戶"""

    def __init__(self):
        self.balance = 0.0
        self.lock = threading.Lock()

    def deposit(self, money):
        # 通過(guò)鎖保護(hù)臨界資源
        with self.lock:
            new_balance = self.balance + money
            time.sleep(0.001)
            self.balance = new_balance


class AddMoneyThread(threading.Thread):
    """自定義線程類"""

    def __init__(self, account, money):
        self.account = account
        self.money = money
        # 自定義線程的初始化方法中必須調(diào)用父類的初始化方法
        super().__init__()

    def run(self):
        # 線程啟動(dòng)之后要執(zhí)行的操作
        self.account.deposit(self.money)

def main():
    """主函數(shù)"""
    account = Account()
    # 創(chuàng)建線程池
    pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
    futures = []
    for _ in range(100):
        # 創(chuàng)建線程的第1種方式
        # threading.Thread(
        #     target=account.deposit, args=(1, )
        # ).start()
        # 創(chuàng)建線程的第2種方式
        # AddMoneyThread(account, 1).start()
        # 創(chuàng)建線程的第3種方式
        # 調(diào)用線程池中的線程來(lái)執(zhí)行特定的任務(wù)
        future = pool.submit(account.deposit, 1)
        futures.append(future)
    # 關(guān)閉線程池
    pool.shutdown()
    for future in futures:
        future.result()
    print(account.balance)


if __name__ == '__main__':
    main()

      修改上面的程序，啟動(dòng)5個(gè)線程向賬戶中存錢胳蛮，5個(gè)線程從賬戶中取錢销凑，取錢時(shí)如果余額不足就暫停線程進(jìn)行等待。為了達(dá)到上述目標(biāo)仅炊，需要對(duì)存錢和取錢的線程進(jìn)行調(diào)度斗幼，在余額不足時(shí)取錢的線程暫停并釋放鎖，而存錢的線程將錢存入后要通知取錢的線程抚垄，使其從暫停狀態(tài)被喚醒蜕窿。可以使用threading模塊的Condition來(lái)實(shí)現(xiàn)線程調(diào)度呆馁，該對(duì)象也是基于鎖來(lái)創(chuàng)建的桐经，代碼如下所示：

      """
多個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)一個(gè)資源 - 保護(hù)臨界資源 - 鎖（Lock/RLock）
多個(gè)線程競(jìng)爭(zhēng)多個(gè)資源（線程數(shù)>資源數(shù)） - 信號(hào)量（Semaphore）
多個(gè)線程的調(diào)度 - 暫停線程執(zhí)行/喚醒等待中的線程 - Condition
"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from random import randint
from time import sleep

import threading


class Account():
    """銀行賬戶"""

    def __init__(self, balance=0):
        self.balance = balance
        lock = threading.Lock()
        self.condition = threading.Condition(lock)

    def withdraw(self, money):
        """取錢"""
        with self.condition:
            while money > self.balance:
                self.condition.wait()
            new_balance = self.balance - money
            sleep(0.001)
            self.balance = new_balance

    def deposit(self, money):
        """存錢"""
        with self.condition:
            new_balance = self.balance + money
            sleep(0.001)
            self.balance = new_balance
            self.condition.notify_all()


def add_money(account):
    while True:
        money = randint(5, 10)
        account.deposit(money)
        print(threading.current_thread().name, 
              ':', money, '====>', account.balance)
        sleep(0.5)


def sub_money(account):
    while True:
        money = randint(10, 30)
        account.withdraw(money)
        print(threading.current_thread().name, 
              ':', money, '<====', account.balance)
        sleep(1)


def main():
    account = Account()
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool:
        for _ in range(5):
            pool.submit(add_money, account)
            pool.submit(sub_money, account)


if __name__ == '__main__':
    main()

    • 多進(jìn)程：多進(jìn)程可以有效的解決GIL的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程主要的類是Process浙滤，其他輔助的類跟threading模塊中的類似阴挣，進(jìn)程間共享數(shù)據(jù)可以使用管道、套接字等纺腊，在multiprocessing模塊中有一個(gè)Queue類畔咧，它基于管道和鎖機(jī)制提供了多個(gè)進(jìn)程共享的隊(duì)列。下面是官方文檔上關(guān)于多進(jìn)程和進(jìn)程池的一個(gè)示例揖膜。

      """
多進(jìn)程和進(jìn)程池的使用
多線程因?yàn)镚IL的存在不能夠發(fā)揮CPU的多核特性
對(duì)于計(jì)算密集型任務(wù)應(yīng)該考慮使用多進(jìn)程
time python3 example22.py
real    0m11.512s
user    0m39.319s
sys     0m0.169s
使用多進(jìn)程后實(shí)際執(zhí)行時(shí)間為11.512秒誓沸，而用戶時(shí)間39.319秒約為實(shí)際執(zhí)行時(shí)間的4倍
這就證明我們的程序通過(guò)多進(jìn)程使用了CPU的多核特性，而且這臺(tái)計(jì)算機(jī)配置了4核的CPU
"""
import concurrent.futures
import math

PRIMES = [
    1116281,
    1297337,
    104395303,
    472882027,
    533000389,
    817504243,
    982451653,
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419
] * 5


def is_prime(n):
    """判斷素?cái)?shù)"""
    if n % 2 == 0:
        return False

    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True


def main():
    """主函數(shù)"""
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print('%d is prime: %s' % (number, prime))


if __name__ == '__main__':
    main()

      說(shuō)明：多線程和多進(jìn)程的比較壹粟。

      以下情況需要使用多線程：

      1. 程序需要維護(hù)許多共享的狀態(tài)（尤其是可變狀態(tài)）拜隧，Python中的列表、字典、集合都是線程安全的虹蓄，所以使用線程而不是進(jìn)程維護(hù)共享狀態(tài)的代價(jià)相對(duì)較小犀呼。
      2. 程序會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間在I/O操作上，沒(méi)有太多并行計(jì)算的需求且不需占用太多的內(nèi)存薇组。

      以下情況需要使用多進(jìn)程：

      1. 程序執(zhí)行計(jì)算密集型任務(wù)（如：字節(jié)碼操作外臂、數(shù)據(jù)處理、科學(xué)計(jì)算）律胀。
      2. 程序的輸入可以并行的分成塊宋光，并且可以將運(yùn)算結(jié)果合并。
      3. 程序在內(nèi)存使用方面沒(méi)有任何限制且不強(qiáng)依賴于I/O操作（如：讀寫(xiě)文件炭菌、套接字等）罪佳。

    • 異步處理：從調(diào)度程序的任務(wù)隊(duì)列中挑選任務(wù)，該調(diào)度程序以交叉的形式執(zhí)行這些任務(wù)黑低，我們并不能保證任務(wù)將以某種順序去執(zhí)行赘艳，因?yàn)閳?zhí)行順序取決于隊(duì)列中的一項(xiàng)任務(wù)是否愿意將CPU處理時(shí)間讓位給另一項(xiàng)任務(wù)。異步任務(wù)通常通過(guò)多任務(wù)協(xié)作處理的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)克握，由于執(zhí)行時(shí)間和順序的不確定蕾管，因此需要通過(guò)回調(diào)式編程或者future對(duì)象來(lái)獲取任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果。Python 3通過(guò)asyncio模塊和await和async關(guān)鍵字（在Python 3.7中正式被列為關(guān)鍵字）來(lái)支持異步處理菩暗。

      """
異步I/O - async / await
"""
import asyncio


def num_generator(m, n):
    """指定范圍的數(shù)字生成器"""
    yield from range(m, n + 1)


async def prime_filter(m, n):
    """素?cái)?shù)過(guò)濾器"""
    primes = []
    for i in num_generator(m, n):
        flag = True
        for j in range(2, int(i ** 0.5 + 1)):
            if i % j == 0:
                flag = False
                break
        if flag:
            print('Prime =>', i)
            primes.append(i)

        await asyncio.sleep(0.001)
    return tuple(primes)


async def square_mapper(m, n):
    """平方映射器"""
    squares = []
    for i in num_generator(m, n):
        print('Square =>', i * i)
        squares.append(i * i)

        await asyncio.sleep(0.001)
    return squares


def main():
    """主函數(shù)"""
    loop = asyncio.get_event_loop()
    future = asyncio.gather(prime_filter(2, 100), square_mapper(1, 100))
    future.add_done_callback(lambda x: print(x.result()))
    loop.run_until_complete(future)
    loop.close()


if __name__ == '__main__':
    main()

      說(shuō)明：上面的代碼使用get_event_loop函數(shù)獲得系統(tǒng)默認(rèn)的事件循環(huán)掰曾，通過(guò)gather函數(shù)可以獲得一個(gè)future對(duì)象，future對(duì)象的add_done_callback可以添加執(zhí)行完成時(shí)的回調(diào)函數(shù)停团，loop對(duì)象的run_until_complete方法可以等待通過(guò)future對(duì)象獲得協(xié)程執(zhí)行結(jié)果旷坦。

      Python中有一個(gè)名為aiohttp的三方庫(kù)，它提供了異步的HTTP客戶端和服務(wù)器佑稠，這個(gè)三方庫(kù)可以跟asyncio模塊一起工作秒梅，并提供了對(duì)Future對(duì)象的支持。Python 3.6中引入了async和await來(lái)定義異步執(zhí)行的函數(shù)以及創(chuàng)建異步上下文讶坯，在Python 3.7中它們正式成為了關(guān)鍵字番电。下面的代碼異步的從5個(gè)URL中獲取頁(yè)面并通過(guò)正則表達(dá)式的命名捕獲組提取了網(wǎng)站的標(biāo)題。

      import asyncio
import re

import aiohttp

PATTERN = re.compile(r'\<title\>(?P<title>.*)\<\/title\>')


async def fetch_page(session, url):
    async with session.get(url, ssl=False) as resp:
        return await resp.text()


async def show_title(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch_page(session, url)
        print(PATTERN.search(html).group('title'))


def main():
    urls = ('https://www.python.org/',
            'https://git-scm.com/',
            'https://www.jd.com/',
            'https://www.taobao.com/',
            'https://www.douban.com/')
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [show_title(url) for url in urls]
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    loop.close()


if __name__ == '__main__':
    main()

      說(shuō)明：異步I/O與多進(jìn)程的比較辆琅。

      當(dāng)程序不需要真正的并發(fā)性或并行性漱办，而是更多的依賴于異步處理和回調(diào)時(shí)，asyncio就是一種很好的選擇婉烟。如果程序中有大量的等待與休眠時(shí)娩井，也應(yīng)該考慮asyncio，它很適合編寫(xiě)沒(méi)有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求的Web應(yīng)用服務(wù)器似袁。

      Python還有很多用于處理并行任務(wù)的三方庫(kù)洞辣，例如：joblib咐刨、PyMP等。實(shí)際開(kāi)發(fā)中扬霜，要提升系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和并發(fā)性通常有垂直擴(kuò)展（增加單個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理能力）和水平擴(kuò)展（將單個(gè)節(jié)點(diǎn)變成多個(gè)節(jié)點(diǎn)）兩種做法定鸟。可以通過(guò)消息隊(duì)列來(lái)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的解耦合著瓶，消息隊(duì)列相當(dāng)于是多線程同步隊(duì)列的擴(kuò)展版本联予，不同機(jī)器上的應(yīng)用程序相當(dāng)于就是線程，而共享的分布式消息隊(duì)列就是原來(lái)程序中的Queue材原。消息隊(duì)列（面向消息的中間件）的最流行和最標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)現(xiàn)是AMQP（高級(jí)消息隊(duì)列協(xié)議）沸久，AMQP源于金融行業(yè)，提供了排隊(duì)余蟹、路由卷胯、可靠傳輸日裙、安全等功能菱蔬，最著名的實(shí)現(xiàn)包括：Apache的ActiveMQ、RabbitMQ等托慨。

      Celery是Python編寫(xiě)的分布式任務(wù)隊(duì)列兼搏，它使用分布式消息進(jìn)行工作卵慰，可以基于RabbitMQ或Redis來(lái)作為后端的消息代理，這個(gè)內(nèi)容我們會(huì)在項(xiàng)目中講到佛呻。

第04天：團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)和項(xiàng)目選題

  1. 軟件過(guò)程模型

    • 經(jīng)典過(guò)程模型（瀑布模型）

      • 可行性分析（研究做還是不做），輸出《可行性分析報(bào)告》病线。
      • 需求分析（研究做什么）吓著，輸出《需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)》和產(chǎn)品界面原型圖。
      • 概要設(shè)計(jì)和詳細(xì)設(shè)計(jì)送挑，輸出概念模型圖绑莺、物理模型圖、類圖惕耕、時(shí)序圖等纺裁。
      • 編碼 / 測(cè)試。
      • 上線 / 維護(hù)司澎。

    • 敏捷開(kāi)發(fā)（Scrum）

      • 產(chǎn)品的Backlog（用戶故事欺缘、產(chǎn)品原型）。
      • 計(jì)劃會(huì)議（評(píng)估挤安、預(yù)算谚殊、進(jìn)度）。
      • 日常開(kāi)發(fā)（站立會(huì)議蛤铜、番茄工作法嫩絮、結(jié)對(duì)編程丛肢、測(cè)試先行、代碼重構(gòu)……）剿干。
      • 修復(fù)bug（問(wèn)題描述蜂怎、重現(xiàn)步驟、測(cè)試人員置尔、被指派人）杠步。
      • 評(píng)審會(huì)議（Showcase）。
      • 回顧會(huì)議（當(dāng)前周期做得好和不好的地方）撰洗。

      補(bǔ)充：敏捷軟件開(kāi)發(fā)宣言

      • 個(gè)體和互動(dòng) 高于 流程和工具
      • 工作的軟件 高于 詳盡的文檔
      • 客戶合作 高于 合同談判
      • 響應(yīng)變化 高于 遵循計(jì)劃

    [圖片上傳失敗...(image-af7c78-1558321309426)]

    角色：產(chǎn)品所有者（決定做什么篮愉，能對(duì)需求拍板的人）、團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人（解決各種問(wèn)題差导，專注如何更好的工作试躏，屏蔽外部對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的影響）、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)（項(xiàng)目執(zhí)行人員设褐，具體指開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員）

    準(zhǔn)備工作：商業(yè)案例和資金颠蕴、合同、憧憬助析、初始產(chǎn)品需求犀被、初始發(fā)布計(jì)劃、入股外冀、組建團(tuán)隊(duì)

    敏捷團(tuán)隊(duì)通常人數(shù)為8-10人寡键。

    工作量估算：將開(kāi)發(fā)任務(wù)量化，包括原型雪隧、Logo設(shè)計(jì)西轩、UI設(shè)計(jì)、前端開(kāi)發(fā)等脑沿，盡量把每個(gè)工作分解到最小任務(wù)量藕畔，最小任務(wù)量標(biāo)準(zhǔn)為工作時(shí)間不能超過(guò)兩天，然后估算總體項(xiàng)目時(shí)間庄拇。把每個(gè)任務(wù)都貼在白板上面注服，白板上分三部分：to do（待完成）、in progress（進(jìn)行中）和done（已完成）措近。

  2. 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組建

    • 團(tuán)隊(duì)的構(gòu)成和角色

      [圖片上傳失敗...(image-65edd-1558321309426)]

    • 編程規(guī)范和代碼審查（flake8溶弟、pylint）

      [圖片上傳失敗...(image-2c20d-1558321309426)]

    • Python中的一些“慣例”（請(qǐng)參考《Python慣例-如何編寫(xiě)Pythonic的代碼》）

    • 影響代碼可讀性的原因：

      • 代碼注釋太少或者沒(méi)有注釋
      • 代碼破壞了語(yǔ)言的最佳實(shí)踐
      • 反模式編程（意大利面代碼、復(fù)制-黏貼編程熄诡、自負(fù)編程可很、……）

  3. 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)工具介紹

    請(qǐng)參考《團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)》。

項(xiàng)目選題和理解業(yè)務(wù)

  1. 選題范圍設(shè)定

    • CMS（用戶端）：新聞聚合網(wǎng)站菜拓、問(wèn)答/分享社區(qū)瓣窄、影評(píng)/書(shū)評(píng)網(wǎng)站等。

    • MIS（用戶端+管理端）：KMS纳鼎、KPI考核系統(tǒng)俺夕、HRS、CRM系統(tǒng)贱鄙、供應(yīng)鏈系統(tǒng)劝贸、倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)等。

    • App后臺(tái)（管理端+數(shù)據(jù)接口）：二手交易類逗宁、報(bào)刊雜志類映九、小眾電商類、新聞資訊類瞎颗、旅游類件甥、社交類、閱讀類等哼拔。

    • 其他類型：自身行業(yè)背景和工作經(jīng)驗(yàn)引有、業(yè)務(wù)容易理解和把控。

  2. 需求理解倦逐、模塊劃分和任務(wù)分配

    • 需求理解：頭腦風(fēng)暴和競(jìng)品分析譬正。
    • 模塊劃分：畫(huà)思維導(dǎo)圖（XMind），每個(gè)模塊是一個(gè)枝節(jié)點(diǎn)檬姥，每個(gè)具體的功能是一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)（用動(dòng)詞表述）导帝，需要確保每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)無(wú)法再生出新節(jié)點(diǎn)，確定每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的重要性穿铆、優(yōu)先級(jí)和工作量。
    • 任務(wù)分配：由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人根據(jù)上面的指標(biāo)為每個(gè)團(tuán)隊(duì)成員分配任務(wù)斋荞。

    [圖片上傳失敗...(image-c02b5b-1558321309426)]

  3. 制定項(xiàng)目進(jìn)度表（每日更新）

    模塊 功能 人員 狀態(tài) 完成 工時(shí) 計(jì)劃開(kāi)始 實(shí)際開(kāi)始 計(jì)劃結(jié)束 實(shí)際結(jié)束 備注
    評(píng)論 添加評(píng)論 王大錘 正在進(jìn)行 50% 4 2018/8/7 2018/8/7
    刪除評(píng)論 王大錘 等待 0% 2 2018/8/7 2018/8/7
    查看評(píng)論 白元芳 正在進(jìn)行 20% 4 2018/8/7 2018/8/7 需要進(jìn)行代碼審查
    評(píng)論投票 白元芳 等待 0% 4 2018/8/8 2018/8/8

第05天：數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和OOAD

概念模型和正向工程

  1. UML（統(tǒng)一建模語(yǔ)言）的類圖

    [圖片上傳失敗...(image-5a8dcf-1558321309426)]

  2. 通過(guò)模型創(chuàng)建表（正向工程）

    python manage.py makemigrations app
python manage.py migrate

物理模型和反向工程

  1. PowerDesigner

    [圖片上傳失敗...(image-bab72e-1558321309426)]

  2. 通過(guò)數(shù)據(jù)表創(chuàng)建模型（反向工程）

    python manage.py inspectdb > app/models.py

第06-10天：使用Django開(kāi)發(fā)項(xiàng)目

說(shuō)明：具體內(nèi)容請(qǐng)參考《Django知識(shí)點(diǎn)概述》

項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中的公共問(wèn)題

  1. 數(shù)據(jù)庫(kù)的配置（多數(shù)據(jù)庫(kù)荞雏、主從復(fù)制、數(shù)據(jù)庫(kù)路由）
  2. 緩存的配置（分區(qū)緩存平酿、鍵設(shè)置凤优、超時(shí)設(shè)置、主從復(fù)制蜈彼、故障恢復(fù)（哨兵））
  3. 日志的配置
  4. 分析和調(diào)試（Django-Debug-ToolBar）
  5. 好用的Python模塊（日期計(jì)算筑辨、圖像處理、數(shù)據(jù)加密幸逆、三方API）

REST API設(shè)計(jì)

  1. RESTful架構(gòu)
  2. API接口文檔的撰寫(xiě)（《網(wǎng)絡(luò)API接口設(shè)計(jì)》）
  3. django-REST-framework的應(yīng)用

項(xiàng)目中的重點(diǎn)難點(diǎn)剖析

  1. 使用緩存緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力 - Redis
  2. 使用消息隊(duì)列做解耦合和削峰 - Celery + RabbitMQ

第11-12天：測(cè)試和部署

單元測(cè)試

  1. 測(cè)試的種類
  2. 編寫(xiě)單元測(cè)試（unittest棍辕、pytest暮现、nose2、tox楚昭、ddt栖袋、……）
  3. 測(cè)試覆蓋率（coverage）

項(xiàng)目部署

說(shuō)明：請(qǐng)參考《項(xiàng)目部署上線指南》。

  1. 部署前的準(zhǔn)備工作
    • 關(guān)鍵設(shè)置（SECRET_KEY / DEBUG / ALLOWED_HOSTS / 緩存 / 數(shù)據(jù)庫(kù)）
    • HTTPS / CSRF_COOKIE_SECUR / SESSION_COOKIE_SECURE
    • 日志相關(guān)配置
  2. Linux常用命令回顧
  3. Linux常用服務(wù)的安裝和配置
  4. uWSGI/Gunicorn和Nginx的使用
    • Gunicorn和uWSGI的比較
      • 對(duì)于不需要大量定制化的簡(jiǎn)單應(yīng)用程序抚太，Gunicorn是一個(gè)不錯(cuò)的選擇塘幅，uWSGI的學(xué)習(xí)曲線比Gunicorn要陡峭得多，Gunicorn的默認(rèn)參數(shù)就已經(jīng)能夠適應(yīng)大多數(shù)應(yīng)用程序尿贫。
      • uWSGI支持異構(gòu)部署电媳。
      • 由于Nginx本身支持uWSGI，在線上一般都將Nginx和uWSGI捆綁在一起部署庆亡，而且uWSGI屬于功能齊全且高度定制的WSGI中間件匾乓。
      • 在性能上，Gunicorn和uWSGI其實(shí)表現(xiàn)相當(dāng)身冀。
  5. 虛擬化技術(shù)（Docker）

性能測(cè)試

說(shuō)明：具體內(nèi)容請(qǐng)參考《Django知識(shí)點(diǎn)概述》钝尸。

  1. AB的使用
  2. SQLslap的使用
  3. sysbench的使用

自動(dòng)化測(cè)試

  1. 使用Shell和Python進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試
  2. 使用Selenium實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)試
    • Selenium IDE
    • Selenium WebDriver
    • Selenium Remote Control
  3. 測(cè)試工具Robot Framework介紹

項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)

  1. 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器性能調(diào)優(yōu) - 請(qǐng)參考《MySQL相關(guān)知識(shí)》
    • 軟硬件優(yōu)化
    • SQL優(yōu)化
    • 架構(gòu)優(yōu)化
      • 分庫(kù)分表
      • 主從復(fù)制，讀寫(xiě)分離
      • 集群架構(gòu)
  2. Web服務(wù)器性能優(yōu)化
    • Nginx負(fù)載均衡配置
    • Keepalived實(shí)現(xiàn)高可用
  3. 代碼性能調(diào)優(yōu)
    • 多線程
    • 異步化
  4. 靜態(tài)資源訪問(wèn)優(yōu)化
    • 云存儲(chǔ)
    • CDN

結(jié)束：項(xiàng)目答辯和簡(jiǎn)歷指導(dǎo)

  1. Showcase
  2. 簡(jiǎn)歷指導(dǎo)
  3. 面試話術(shù)
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
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