Python 語法

• 說說你平時 Python 都用哪些庫

• == 和 is 區(qū)別嗡呼。

  • == 是比較兩對象的值甘苍，is 是比較在內(nèi)存中的地址(id)而克， is 相當于 id(objx) == id(objy)。

• 深拷貝和淺拷貝窝撵。

# 淺拷貝操作只會拷貝被拷貝對象的第一層對象蝶缀，對于更深層級的只不過是拷貝其引用丹喻，如下例中 `a[2]`
# 和 `lst[2]` 這兩個對象為第二層，實際上淺拷貝之后翁都，這兩個還是一個對象碍论。深拷貝會完全的拷貝被拷
# 貝對象的所有層級對象，也就是一個真正意義上的拷貝柄慰。
>>> from copy import copy, deepcopy
>>> lst = [1, 2, [3, 4]]
>>> a, b = copy(lst), deepcopy(lst)
>>> a, b
([1, 2, [3, 4]], [1, 2, [3, 4]])
>>> id(lst[2]), id(a[2]), id(b[2])
(139842737414224, 139842737414224, 139842737414584)
>>> lst[0] = 10
>>> a
[1, 2, [3, 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]
>>> lst[2][0] = 'test'
>>> lst
[10, 2, ['test', 4]]
>>> a
[1, 2, ['test', 4]]
>>> b
[1, 2, [3, 4]]

• __init__ 和 __new__鳍悠。

  • __init__ 只是單純的對實例進行某些屬性的初始化，以及執(zhí)行一些需要在新建對象時的必要自定義操作坐搔，無返回值藏研。而 __new__ 返回的是用戶創(chuàng)建的實例，這個才是真正用來創(chuàng)建實例的概行，所以 __new__ 是在 __init__ 之前執(zhí)行的遥倦，先創(chuàng)建再初始化。

• Python 2 和 Python 3 有哪些區(qū)別占锯？

  • lz 當時只是簡單的說了幾點：
    • Python2 和 Python3 的默認字符串不一樣，Python3 默認為 Unicode 形式缩筛。
    • raw_input(), input()
    • 捕捉異常/錯誤的寫法消略，Python2 除了后面的寫法還支持：except Exception, e， 而 Python3 只支持 except Exception as e
    • Python3 中沒有了 xrange瞎抛， 而使用 range 代替它艺演，在 Python3 中，range 返回的是一個可迭代對象，而不是 Python2 那樣直接返回列表胎撤。
    • Python3 中 map 如果需要立即執(zhí)行必須以 list(map()) 這樣的方式晓殊。
    • Python3 中，print 改成了函數(shù)伤提，而在 Python2 中巫俺，print 是一個關(guān)鍵字。使用上有所差異肿男。
    • Python3 中介汹，3/2 == 1.5；Python2 中舶沛，3/2 == 1嘹承。
    • 上面知識列了幾點比較常見的，這里有一篇 http://sebastianraschka.com/Articles/2014_python_2_3_key_diff.html 寫的詳細寫如庭。

• 連接字符串都有哪些方式叹卷？

  • 格式化字符連接（%s)
  • format
  • join
  • +

• 如何判斷某個對象是什么類型？

  • type(obj)
  • isinstance(obj)

• 生成器是什么坪它？

  • 一言難盡骤竹，推薦看這個 stackoverflow 答案的翻譯

• Python 中的 GIL 是什么？全稱哟楷？舉個例子說說其具體體現(xiàn)瘤载。

  • GIL 全稱 Global Interpreter Lock（全局解釋器鎖），任何 Python 線程執(zhí)行前卖擅，必須先獲得 GIL 鎖鸣奔，然后，每執(zhí)行100條字節(jié)碼惩阶，解釋器就自動釋放GIL鎖挎狸，讓別的線程有機會執(zhí)行。要避免這種“現(xiàn)象”利用操作系統(tǒng)的多核優(yōu)勢可以有下面幾種方法：
    • 使用 C 語言編寫擴展断楷，創(chuàng)建原生線程锨匆，擺脫 GIL，但是即使是擴展冬筒，在 Python 代碼內(nèi)恐锣，任意一條Python 代碼還是會有 GIL 限制
    • 使用多進程代替多線程，使用多進程時舞痰，每個進程都有自己的 GIL土榴。故不存在進程與進程之間的 GIL 限制。但是多進程不能共享內(nèi)存响牛。

• s = 'abcd', s[2] = 'e' 運行結(jié)果是什么玷禽？

  • 報錯赫段，字符串是不可變對象

• Python 中，sorted 函數(shù)內(nèi)部是什么算法矢赁？

  • 在 官方文檔 里面有提到糯笙，用的是 Timsort 算法

• 編碼是一個什么樣的過程？

  • 編碼是二進制到字符的過程

• Python 里面怎么實現(xiàn)協(xié)程撩银？

  • lz 當時也就簡單說了下可以用 yield 關(guān)鍵字實現(xiàn)给涕，舉了個小例子，還說了用戶控制調(diào)度蜒蕾，加上一些第三方框架稠炬，Gevent，tornado 之類的咪啡，可憐首启。這里安利一下 駒哥 的一篇文章 說清道明：協(xié)程是什么

• requests 包新建一個 session 再 get 和普通的 requests.get 有什么區(qū)別？（tcp長連接）

  • 維持一個會話撤摸，** 建立一個tcp長連接** 毅桃，cookie 自動保存，下次請求還是一個會話准夷。

• Python 都有哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)钥飞？可變對象，不可變對象分別有哪些衫嵌？

  • 可變對象：列表读宙，字典
  • 字符串，數(shù)字楔绞，元組结闸，集合

• 在 Python 內(nèi)，函數(shù)傳參是引用傳遞還是值傳遞酒朵？

  • 引用傳遞桦锄。

• 你會對你的項目寫測試么？用哪些方法哪些庫蔫耽？

  • 只說了用 unitest......需要自行尋找答案结耀。

• 請新建一個只有一個元素 1 的列表和元組。

  • lst = [1]
  • tup = (1,)

• 函數(shù)默認參數(shù)是可變對象情況匙铡。

>>> def foo(a, b=[1, 2]):
        print(b)
        b.append(a)
        print(b)
>>> val = 4
>>> foo(val)
# [1, 2]
# [1, 2, 4]
>>> foo(val)
# [1, 2, 4]
# [1, 2, 4, 4]
# 這里可以看到图甜，第二次執(zhí)行函數(shù)時，默認參數(shù) b 的值已經(jīng)變成 `[1, 2, 4]` 了鳖眼，原因是黑毅，默認參數(shù)只在第
# 一次執(zhí)行時會進行初始化，后面就默認使用 **初始化后的這個對象(引用)**具帮，但是這里 b 是可變對象博肋，
#添加了一個元素還是之前的對象，所以蜂厅，引用沒變匪凡，不過是值變了而已。

• Flask 的 Route 是怎么實現(xiàn)的掘猿？ 你認為 Flask 框架有什么優(yōu)缺點病游？

  • 實際上在 Flask 類里面，route 可以簡單理解為不過是把對應的路由規(guī)則作為鍵稠通，裝飾的視圖函數(shù)作為值衬衬，存到 werkzeug.routing.Map 對象（可以看成是和字典類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）里。這里是 源碼改橘，好理解些滋尉。這是之前寫的一篇 筆記
  • Flask 優(yōu)點是輕量，靈活飞主，可高度定制狮惜，插件化。缺點也是過于輕量碌识，功能必須通過第三方插件實現(xiàn)碾篡，插件質(zhì)量參差不齊，也不能完全保證后期維護筏餐。
  • 這幾點都只是個人之見开泽，更詳細標準的還需自行尋找答案。

• WSGI 是什么魁瞪？uWSGI穆律， nginx 這些都是什么用途？

  • 這里有維基百科 的解釋佩番，WSGI 就是一個通用的標準众旗，遵守這個標準，我們能讓我們的 Web 框架更加通用趟畏，編寫更加簡單贡歧。
  • uwsgi 和 Nginx 都是 Web Server，不同的是 Nginx 負責 外網(wǎng)請求 ---(轉(zhuǎn)換)--> 內(nèi)網(wǎng)請求赋秀，uwsgi 負責的是 內(nèi)網(wǎng)請求 -> Python Web 程序利朵。

• nginx 和 Apache 的區(qū)別？(參考 interview_python)

  • nginx 相對 apache 的優(yōu)點：
    • 輕量級猎莲，同樣起web 服務绍弟，比apache 占用更少的內(nèi)存及資源
    • 抗并發(fā)，nginx 處理請求是異步非阻塞的著洼，支持更多的并發(fā)連接樟遣，而apache 則是阻塞型的而叼，在高并發(fā)下nginx 能保持低資源低消耗高性能
    • 配置簡潔
    • 高度模塊化的設計，編寫模塊相對簡單
    • 社區(qū)活躍
  • apache 相對nginx 的優(yōu)點：
    • rewrite 豹悬，比nginx 的rewrite 強大
    • 模塊超多葵陵，基本想到的都可以找到
    • 少bug ，nginx 的bug 相對較多
    • 超穩(wěn)定

• 你部署 Python 項目時用的是 uWSGI 的哪個模式瞻佛？

  • 默認模式
  • 這個應該問的可能性極小了脱篙，可翻閱 uwsgi 文檔 查找更詳細的資料

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法

• 層次遍歷二叉樹用什么方法伤柄？

# coding: utf-8

from collections import deque

class BNode:
    """ 二叉樹節(jié)點 """

    def __init__(self, value, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

def level_traverse(binary_tree):
    """ 層次遍歷二叉樹 """
    stack = deque([binary_tree])
    while stack:
        top = stack.popleft()
        print(top.value)
        if top.left:
            stack.append(top.left)
        if top.right:
            stack.append(top.right)

if __name__ == "__main__":
    b_tree = BNode(1, BNode(2, BNode(4, BNode(5, BNode(7)))), BNode(3, BNode(6, right=BNode(8))))
    level_traverse(b_tree)

• 非平衡二叉數(shù)如何變成平衡二叉數(shù)绊困？

  • 參考 AVL平衡二叉樹詳解與實現(xiàn)

• 先，中适刀，后序遍歷二叉數(shù)秤朗。完全二叉數(shù)是什么？

  • 完全二叉樹：深度為k有n個節(jié)點的二叉樹蔗彤，當且僅當其中的每一節(jié)點川梅，都可以和同樣深度k的滿二叉樹，序號為1到n的節(jié)點一對一對應時然遏，稱為“完全二叉樹”贫途。（摘自維基百科）
  • 先序：先根后左再右
  • 中序：先左后中再右
  • 后序：先左后右再根

• 如何判斷兩個單鏈表是否相交于某個節(jié)點，包括 X 型待侵，Y 型丢早，V 型。

  • X 型不可能存在秧倾，一個單鏈表節(jié)點不存在兩個不同的后繼怨酝。

# 存在 V 型和 Y 型，如果交叉那先，則最后一個節(jié)點肯定是相同的农猬，故直接從最后一個節(jié)點進行反向遍歷。
# 反轉(zhuǎn)單鏈表
def reverse_single_link_lst(link_lst):
    if not link_lst:
        return link_lst
    pre = link_lst
    cur = link_lst.next
    pre.next = None
    while cur:
        tmp = cur.next
        cur.next = pre
        pre = cur
        cur = tmp
    return pre

# 尋找交叉點
def point(node_a, node_b):
    if node_a is None or node_b is None:
        return None
    next_a, next_b = node_a, node_b
    while next_a or next_b:
        if next_a.val == next_b.val:
            if next_a.next and next_b.next and (next_a.next.val == next_b.next.val):
                next_a, next_b = next_a.next, next_b.next
                continue
            return next_a.val
        next_a, next_b = next_a.next, next_b.next
    return None

# 構(gòu)造單鏈表
class Node(object):
    def __init__(self, value, next=None):
        self.val = value
        self.next = next

a = ListNode(1, ListNode(2, ListNode(3, ListNode(4, ListNode(5)))))
b = ListNode(7, ListNode(9, ListNode(4, ListNode(5))))

ra = reverse_single_link_lst(a)
rb = reverse_single_link_lst(b)
point(ra, rb)
# output:
# 4

• 如何判斷兩個單鏈表是否是同一個鏈表售淡。

  • 直接判斷第一個節(jié)點即可斤葱。

• 單鏈表逆轉(zhuǎn)。

  • 見上面判斷交叉鏈表內(nèi)的 reverse_single_link_lst() 函數(shù)揖闸。

• 堆揍堕，棧，隊列汤纸。

  • 堆衩茸， 棧， 隊列

• 說說你知道的排序算法以及其時間復雜度贮泞。

• 手寫快速排序楞慈。畫畫堆排序的原理及過程幔烛。

# 快速排序，lz 當時寫的比較復雜囊蓝，但是是最常見的寫法（緊張導致有幾個小bug）说贝，如下
def quick_sort(lst, start, stop):
    if start < stop:
        i, j, x = start, stop, lst[start]
        while i < j:
            while (i < j) and (lst[j] > x):
                j -= 1
            if (i < j):
                lst[i] = lst[j]
                i += 1
            while (i < j) and (lst[i] < x):
                i += 1
            if (i < j):
                lst[j] = lst[i]
                j -= 1
        lst[i] = x
        quick_sort(lst, start, i-1)
        quick_sort(lst, i+1, stop)
    return lst

之后面試官 akun 大哥給了個特別簡潔的寫法，三路復用慎颗，地址在 Gist

def qsort(alist):
    """
    quick sort(easy way, but more memory)
    test: python -m doctest qsort.py
    >>> import math
    >>> import random
    >>> size = 100
    >>> alist = [random.randint(0, size * 10) for i in range(size)]
    >>> qlist = qsort(alist)
    >>> alist.sort()
    >>> assert qlist == alist
    """

    if len(alist) <= 1:
        return alist

    key = alist[0]
    left_list, middle_list, right_list = [], [], []

    [{i < key: left_list, i == key: middle_list, i > key: right_list}[
        True
    ].append(i) for i in alist]

    return qsort(left_list) + middle_list + qsort(right_list)

• 說說你所了解的加密算法，編碼算法言询，以及壓縮算法俯萎。了解 base64 的原理么？
  • 只說了聽過 base64, md5 這幾種編碼运杭。夫啊。。辆憔。撇眯。自行搜索吧，考的概率極小虱咧。

數(shù)據(jù)庫

• 索引是什么原理熊榛？有什么優(yōu)缺點？

  • 參考 數(shù)據(jù)庫索引的實現(xiàn)原理

• 樂觀鎖和悲觀鎖是什么腕巡？

  • 深入理解樂觀鎖與悲觀鎖

• 你為什么選擇 Redis 而不是 MongoDB 或者其他的玄坦？（有個項目用了 Redis）

  • redis琉闪、memcache蚯撩、mongoDB有哪些區(qū)別算凿？

• SQL 和 NoSQL 區(qū)別攻柠？

  • SQL 和 NoSQL 的區(qū)別

網(wǎng)絡

• 從瀏覽器輸入網(wǎng)址到網(wǎng)頁渲染完畢這過程發(fā)生了什么磅摹？

  • 這里 說的非常詳細崎溃，看面的崗位不同运敢，回答的側(cè)重點不一樣邑遏。如面的 Web 另玖，可以側(cè)重說說 nginx -> uwsgi -> Python -> uwsgi -> nginx 這個過程困曙，（WSGI 標準）

• TCP 三次握手四次揮手詳細說下。

  • TCP協(xié)議中的三次握手和四次揮手(圖解)

• 為什么是三次握手日矫？兩次不行么赂弓？

  • TCP連接建立過程中為什么需要“三次握手”

• 說說 TCP 和 UDP 的區(qū)別。

  • TCP（傳輸層）
    • 優(yōu)點：TCP 面向連接哪轿，可靠盈魁，穩(wěn)定，傳輸數(shù)據(jù)前需要建立連接窃诉，故有三次握手四次揮手杨耙，還有擁塞控制赤套，重傳等
    • 缺點：慢，占用系統(tǒng)資源珊膜，有確認機制容握，三次握手，所以容易被攻擊车柠，DDos
  • UDP
    • 優(yōu)點：快剔氏，無狀態(tài)傳輸協(xié)議
    • 缺點：不穩(wěn)定，不可靠竹祷，容易丟包

• 談談你對 SQL 注入谈跛、 XSS 、 CSRF 的理解塑陵。以及如何防范感憾。

  • 關(guān)于XSS（跨站腳本攻擊）和CSRF（跨站請求偽造)
  • SQL 注入，現(xiàn)在多數(shù)采用 ORM令花，以及參數(shù)化查詢阻桅，很少再出現(xiàn)。

• 說說 DNS 是什么東西兼都。

  • 根據(jù)域名尋找 主機 IP 的協(xié)議嫂沉。

• HTTP 是工作在七層模型的哪一層？DNS 又是哪一層扮碧？TCP 和 IP 呢输瓜？

  • HTTP，DNS 應用層芬萍，TCP 傳輸層尤揣，IP 網(wǎng)絡層。

• 說說你知道的 HTTP 方法和 狀態(tài)碼柬祠。

  • 狀態(tài)碼北戏，這里只需要大概說說，以 1××漫蛔，2××嗜愈，3×× 這樣的層面說，沒有必要細到每一個狀態(tài)碼莽龟。
  • HTTP 請求方法

• HTTP 的 GET 和 POST 有什么區(qū)別蠕嫁？

  • 本質(zhì)上，GET 和 POST 只不過是 發(fā)送機制不同 毯盈。

• HTTP 和 HTTPS 的區(qū)別剃毒？

  • HTTPS = HTTP + SSL
  • HTTP 默認使用 80 端口，HTTPS 使用 443 端口。
  • 更詳細

• 說說你知道的 HTTP 包頭部信息里都有哪些字段赘阀。

  • 這個隨便抓下包就知道了益缠，就不說了～

• HTTP 包頭部信息里面的 Host 字段是什么作用？

  • 表示當前請求服務器的主機名

• 說說 cookie 里面你都知道哪些字段基公。

  • Cookie

• Session 是什么東西幅慌？

  • Cookie/Session的機制與安全

• 在寫爬蟲過程中，如果遇見需要加載 js 的情況你是如何處理的轰豆。

  • Selenium胰伍，PhantomJS

• 普通匿名代理和高匿代理有什么區(qū)別？

  • 來自普通匿名代理的請求在服務端能看見真實 IP酸休， 而高匿代理在服務端看不見真實 IP喇辽，只能看見代理服務器 IP。

• 你知道哪些反爬措施雨席？

  • 加代理，加頭部吠式，爬取速度控制陡厘，隨機 UA，模擬真實用戶的點擊習慣去請求特占。

操作系統(tǒng)

• 進程和線程以及協(xié)程的區(qū)別糙置？
• 多線程和多進程的區(qū)別？
• 信號量和互斥量的區(qū)別是目？
• 堆內(nèi)存是干嘛的谤饭？
• 如何檢驗當前機器是大端模式還是小端模式？
• 如何讓某個程序在后臺運行懊纳？（Linux）
• sed, awk 用法（Linux）

編程題

• 手寫二分查找揉抵，快速排序。
• 還有一個 SQL 語句的嗤疯，一條 SQL 語句打印某張表某個 group count TOP 5冤今。
• Python 中正則模塊 re 里 match 函數(shù) 和 search 函數(shù)有什么區(qū)別？舉例說明茂缚。
• 一條語句求 0 - 999999 內(nèi)能被 7 整除的所有數(shù)的和戏罢。
• 實現(xiàn)一個鏈表結(jié)構(gòu)，要求其插入第一個節(jié)點脚囊，刪除最后一個節(jié)點的復雜度為 O(1)龟糕。
• 實現(xiàn)一個 retry 裝飾器，使用如下：

# 可以指定重試次數(shù)悔耘，直到函數(shù)返回正確結(jié)果讲岁。
@retry(retries=3)
def func(*args, **kw):
    try:
        # some action
        return True
    except:
        return False

大概可以像下面這樣寫，

from functools import wraps

def retry(retries=3):
    def timesf(func):
        @wraps(func)
        def wrap(*args, **kw):
            i = 0
            status = True
            while status and i < times:
                status = func(*args, **kw)
                i += 1
            return status
        return wrap
    return timesf

• 有一個4G 的文本文件，存儲的是酒店信息催首，每行存的是一個酒店ID扶踊，可以重復。請編寫程序輸出一個新文件郎任，新文件內(nèi)容為每行一條數(shù)據(jù)秧耗，每行的數(shù)據(jù)格式如下：酒店ID + 出現(xiàn)次數(shù)（最后提到了其他想法，如文件切片舶治，bitmap 之類）
• 實現(xiàn)一個函數(shù)分井，根據(jù)字典序比較兩字符串大小，不允許用庫函數(shù)霉猛，盡量越底層實現(xiàn)越好尺锚。（手寫）
• 實現(xiàn)一個函數(shù)，檢驗一個字符串是否符合 xxxx-xx-xx 這樣的日期格式惜浅，注意潤年瘫辩，大小月，不允許用庫函數(shù)坛悉，盡量越底層實現(xiàn)越好伐厌。（手寫）
• 我們是做地圖相關(guān)工作的，現(xiàn)在給你提供一個三維的數(shù)據(jù)裸影，數(shù)據(jù)描述的是不同時間一些地圖上的一些地點坐標挣轨，分別有時間，x軸坐標轩猩，y軸坐標卷扮，請你設計一個算法，能夠得到一天內(nèi)地圖上的 TOP 10 熱點地區(qū)均践，地區(qū)大小也相應的自己作合適調(diào)整晤锹，開放性題目。