Python面试题大汇总

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hash算法的原理

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法。顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙。
也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7,这个数字称为负载因子。我们之所以这样做,也是为了“快速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每个元素安排存储位置,这样就可以避免遍历性质的线性搜索,以达到快速存取。但是由于此随机性,也必然导致一个问题就是冲突。所谓冲突,即两个元素通过散列函数H得到的地址相同,那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址,每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶,则散列函数的值域应为[0,m-1]。
解决冲突是一个复杂问题。冲突主要取决于:
(1)散列函数,一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。
(2)处理冲突方法。
(3)负载因子的大小。太大不一定就好,而且浪费空间严重,负载因子和散列函数是联动的。
解决冲突的办法:
(1)线性探查法:冲突后,线性向前试探,找到最近的一个空位置。缺点是会出现堆积现象。存取时,可能不是同义词的词也位于探查序列,影响效率。
(2)双散列函数法:在位置d冲突后,再次使用另一个散列函数产生一个与散列表桶容量m互质的数c,依次试探(d+n*c)%m,使探查序列跳跃式分布。
常用的构造散列函数的方法
  散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位:
  1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)
  2. 数字分析法:分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
  3. 平方取中法:取关键字平方后的中间几位作为散列地址。
  4. 折叠法:将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。
  5. 随机数法:选择一随机函数,取关键字的随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
  6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。
查找的性能分析
  散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。
  查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素:
  1. 散列函数是否均匀;
  2. 处理冲突的方法;
  3. 散列表的装填因子。
  散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
  α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。
  实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
  著名的hash算法,MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法,而它们都是以 MD4 为基础设计的。
  (1) MD4
  MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的,MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现–它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。
  (2) MD5
  MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组,其输出是4个32位字的级联,与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂,并且速度较之要慢一点,但更安全,在抗分析和抗差分方面表现更好
  (3) SHA-1 及其他
  SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的,它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
  哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2,而hash(key1)=hash(key2)。因此,在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数,而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置,这种表被称为哈希表。
  对于动态查找表而言,1) 表长不确定;2)在设计查找表时,只知道关键字所属范围,而不知道确切的关键字。因此,一般情况需建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意:这个函数并不一定是数学函数)
  哈希函数是一个映象,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。
  现实中哈希函数是需要构造的,并且构造的好才能使用的好。
  那么这些Hash算法到底有什么用呢?
  Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面:
  (1) 文件校验
  我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验,这2种校验并没有抗数据篡改的能力,它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码,但却不能防止对数据的恶意破坏。
  MD5 Hash算法的”数字指纹”特性,使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法,不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
  (2) 数字签名
  Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢,所以在数字签名协议中,单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值,又称”数字摘要”进行数字签名,在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。
  (3) 鉴权协议
  如下的鉴权协议又被称作挑战–认证模式:在传输信道是可被侦听,但不可被篡改的情况下,这是一种简单而安全的方法。
文件hash值
  MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同,这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此,一旦文件被修改,就可检测出来。
Hash函数还有另外的含义。实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围。把大范围映射到一个小范围的目的往往是为了节省空间,使得数据容易保存。除此以外,Hash函数往往应用于查找上。所以,在考虑使用Hash函数之前,需要明白它的几个限制:

  1. Hash的主要原理就是把大范围映射到小范围;所以,你输入的实际值的个数必须和小范围相当或者比它更小。不然冲突就会很多。
  2. 由于Hash逼近单向函数;所以,你可以用它来对数据进行加密。
  3. 不同的应用对Hash函数有着不同的要求。

Python字典有什么特点,从字典中取值,时间复杂度是多少

Dict(中文叫字典)是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中
字典的特性
(1)查找速度快
无论dict有10个元素还是10万个元素,查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。
不过dict的查找速度快不是没有代价的,dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容,list正好相反,占用内存小,但是查找速度慢。
(2)字典值可以没有限制地取任何python对象,既可以是标准的对象,也可以是用户定义的,但键不行。
不允许同一个键出现两次。
键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,所以用列表就不行。
(3)dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的!这和list不一样。
哈希算法(Hash),O(1)

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度

排序法
最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度
冒泡排序 O(n2)O(n2) 稳定 O(1)
快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n)
选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1)
二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n)
插入排序O(n2) O(n2) 稳定 O(1)
堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(1)
希尔排序 O O 不稳定 O(1)

Python的多态

Python不支持多态,也不用支持多态,python是一种多态语言,崇尚鸭子类型。以下是维基百科中对鸭子类型得论述:
在程序设计中,鸭子类型(英语:duck typing)是动态类型的一种风格。在这种风格中,一个对象有效的语义,不是由继承自特定的类或实现特定的接口,而是由当前方法和属性的集合决定。这个概念的名字来源于由James Whitcomb Riley提出的鸭子测试,“鸭子测试”可以这样表述:
“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。”

mysql和redis的区别?

这里写图片描述

迭代器、可迭代对象、生成器

可迭代对象与迭代器
1)可迭代对象包含迭代器。
2)如果一个对象拥有iter方法,其是可迭代对象;如果一个对象拥有next方法,其是迭代器。
3)定义可迭代对象,必须实现iter方法;定义迭代器,必须实现iter和next方法。
1)__iter__()
该方法返回的是当前对象的迭代器类的实例。因为可迭代对象与迭代器都要实现这个方法。
2)next()
返回迭代的每一步,实现该方法时注意要最后超出边界要抛出StopIteration异常。
生成器
生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代器协议”(即iter和next方法),不需要再手动实现两方法。
生成器在迭代的过程中可以改变当前迭代值,而修改普通迭代器的当前迭代值往往会发生异常,影响程序的执行。
具有yield关键字的函数都是生成器,yield可以理解为return,返回后面的值给调用者。不同的是return返回后,函数会释放,而生成器则不会。在直接调用next方法或用for语句进行下一次迭代时,生成器会从yield下一句开始执行,直至遇到下一个yield。

装饰器

装饰器:本质是函数(装饰其它函数)就是为其它函数添加附加功能
原则
1 不能修改被装饰的函数的源代码
2 不能修改被装饰的函数的调用方式
应用场景:
1.可以在外层函数加上时间计算函数,计算函数运行时间;
2.计算函数运行次数;
3.可以用在框架的路由传参上;
4.插入日志,作为函数的运行日志;
5.事务处理,可以让函数实现事务的一致性,让函数要么一起运行成功,要么一起运行失败;
6.缓存,实现缓存处理;
7.权限的校验,在函数外层套上权限校验的代码,实现权限校验;

#写个装饰器统计运行的时间

import time

def timer(func):  #timer(test1)  test1 的内存地址给了func
    def deco(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        func(*args,**kwargs)
        stop_time= time.time()
        print('the func run time is %s' %(stop_time-start_time))
    return deco     #返回了deco的内存地址

Python常用的设计模式

设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问,设计模式于己于他人于系统都是多赢的,设计模式使代码编制真正工程化,设计模式是软件工程的基石,如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题,每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应,每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及该问题的核心解决方案,这也是它能被广泛应用的原因。
设计模式分类
经典的《设计模式》一书归纳出23种设计模式,这23种模式又可归为,创建型、结构型和行为型3大类
1.创建型模式
前面讲过,社会化的分工越来越细,自然在软件设计方面也是如此,因此对象的创建和对象的使用分开也就成为了必然趋势。因为对象的创建会消耗掉系统的很多资源,所以单独对对象的创建进行研究,从而能够高效地创建对象就是创建型模式要探讨的问题。这里有6个具体的创建型模式可供研究,它们分别是:
简单工厂模式(Simple Factory);
工厂方法模式(Factory Method);
抽象工厂模式(Abstract Factory);
创建者模式(Builder);
原型模式(Prototype);
单例模式(Singleton)。
说明:严格来说,简单工厂模式不是GoF总结出来的23种设计模式之一。

2 结构型模式
在解决了对象的创建问题之后,对象的组成以及对象之间的依赖关系就成了开发人员关注的焦点,因为如何设计对象的结构、继承和依赖关系会影响到后续程序的维护性、代码的健壮性、耦合性等。对象结构的设计很容易体现出设计人员水平的高低,这里有7个具体的结构型模式可供研究,它们分别是:
外观模式(Facade);
适配器模式(Adapter);
代理模式(Proxy);
装饰模式(Decorator);
桥模式(Bridge);
组合模式(Composite);
享元模式(Flyweight)

3 行为型模式
在对象的结构和对象的创建问题都解决了之后,就剩下对象的行为问题了,如果对象的行为设计的好,那么对象的行为就会更清晰,它们之间的协作效率就会提高,这里有11个具体的行为型模式可供研究,它们分别是:
模板方法模式(Template Method);
观察者模式(Observer);
状态模式(State);
策略模式(Strategy);
职责链模式(Chain of Responsibility);
命令模式(Command);
访问者模式(Visitor);
调停者模式(Mediator);
备忘录模式(Memento);
迭代器模式(Iterator);
解释器模式(Interpreter)。
单例模式:
单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。
比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪费内存资源,尤其是在配置文件内容很多的情况下。事实上,类似 AppConfig 这样的类,我们希望在程序运行期间只存在一个实例对象。
实现单例模式的几种方式:
1.使用模块
其实,Python 的模块就是天然的单例模式,因为模块在第一次导入时,会生成 .pyc 文件,当第二次导入时,就会直接加载 .pyc 文件,而不会再次执行模块代码。因此,我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中,就可以获得一个单例对象了。如果我们真的想要一个单例类,可以考虑这样做:
mysingleton.py

class Singleton(object):
    def foo(self):
        pass
singleton = Singleton()

将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中,要使用时,直接在其他文件中导入此文件中的对象,这个对象即是单例模式的对象
from a import singleton
2.使用装饰器

def Singleton(cls):
    _instance = {}

    def _singleton(*args, **kargs):
        if cls not in _instance:
            _instance[cls] = cls(*args, **kargs)
        return _instance[cls]

    return _singleton


@Singleton
class A(object):
    a = 1

    def __init__(self, x=0):
        self.x = x


a1 = A(2)
a2 = A(3)

3.使用类

class Singleton(object):

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def instance(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
        return Singleton._instance

4.基于__new__方法实现

import threading
class Singleton(object):
    _instance_lock = threading.Lock()

    def __init__(self):
        pass


    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            with Singleton._instance_lock:
                if not hasattr(Singleton, "_instance"):
                    Singleton._instance = object.__new__(cls)  
        return Singleton._instance

obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
print(obj1,obj2)

def task(arg):
    obj = Singleton()
    print(obj)

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
    t.start()

5.基于metaclass方式实现

"""
1.类由type创建,创建类时,type的__init__方法自动执行,类() 执行type的 __call__方法(类的__new__方法,类的__init__方法)
2.对象由类创建,创建对象时,类的__init__方法自动执行,对象()执行类的 __call__ 方法
"""
import threading

class SingletonType(type):
    _instance_lock = threading.Lock()
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, "_instance"):
            with SingletonType._instance_lock:
                if not hasattr(cls, "_instance"):
                    cls._instance = super(SingletonType,cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instance

class Foo(metaclass=SingletonType):
    def __init__(self,name):
        self.name = name

obj1 = Foo('name')
obj2 = Foo('name')
print(obj1,obj2)

多线程、多进程

1 线程
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令。
2 进程
一个程序的执行实例就是一个进程。每一个进程提供执行程序所需的所有资源。(进程本质上是资源的集合)
一个进程有一个虚拟的地址空间、可执行的代码、操作系统的接口、安全的上下文(记录启动该进程的用户和权限等等)、唯一的进程ID、环境变量、优先级类、最小和最大的工作空间(内存空间),还要有至少一个线程。
每一个进程启动时都会最先产生一个线程,即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。
进程与线程区别
1.同一个进程中的线程共享同一内存空间,但是进程之间是独立的。
2.同一个进程中的所有线程的数据是共享的(进程通讯),进程之间的数据是独立的。
3.对主线程的修改可能会影响其他线程的行为,但是父进程的修改(除了删除以外)不会影响其他子进程。
4.线程是一个上下文的执行指令,而进程则是与运算相关的一簇资源。
5.同一个进程的线程之间可以直接通信,但是进程之间的交流需要借助中间代理来实现。
6.创建新的线程很容易,但是创建新的进程需要对父进程做一次复制。
7.一个线程可以操作同一进程的其他线程,但是进程只能操作其子进程。
8.线程启动速度快,进程启动速度慢(但是两者运行速度没有可比性)。
GIL
在非python环境中,单核情况下,同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中,无论有多少核,同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以把GIL看作是“通行证”,并且在一个python进程中,GIL只有一个。拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有,因为cpython调用的是c语言的原生线程,所以他不能直接操作cpu,只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。

JWT的实现

JWT 流程
浏览器发起请求登陆
服务端验证身份,根据算法,将用户标识符打包生成 token, 并且返回给浏览器
浏览器发起请求获取用户资料,把刚刚拿到的 token 一起发送给服务器
服务器发现数据中有 token,验明正身
服务器返回该用户的用户资料
JWT 工作原理
数据格式是这样的 header.payload.signature
Header
JWT 的 header 中承载了两部分信息

{
“alg”: “RS256”,
“typ”: “JWT”
}
alg: 声明加密的算法
typ: 声明类型
Payload
payload 是主体部分,意为载体,承载着有效的 JWT 数据包,它包含三个部分

标准声明
公共声明
私有声明
Signature
signature 是签证信息,该签证信息是通过header和payload,加上secret,通过算法加密生成。

公式 signature = 加密算法(header + “.” + payload, **)
如何做身份验证的?
首先,JWT 的 Token 相当是明文,是可以解密的,任何存在 payload 的东西,都没有秘密可言,所以隐私数据不能签发 token。
而服务端,拿到 token 后解密,即可知道用户信息.
Token 的过期时间怎么确定?
payload 中有个标准字段 exp,明确表示了这个 token 的过期时间.
服务端可以拿这个时间与服务器时间作对比,过期则拒绝访问。
如何防止 Token 被串改?
此时 signature字段就是关键了,能被解密出明文的,只有header和payload
假如黑客/中间人串改了payload,那么服务器可以通过signature去验证是否被篡改过。
在服务端在执行一次 signature = 加密算法(header + “.” + payload, **);, 然后对比 signature 是否一致,如果一致则说明没有被篡改。
所以为什么说服务器的**不能被泄漏。

如何实现session共享

session共享有很多解决方法,比较常用的如下:

一、以cookie加密的方式保存在客户端.优点是减轻服务器端的压力,缺点是受到cookie的大小限制,可能占用一定带宽,因为每次请求会在头部附带一定大小的cookie信息,另外这种方式在用户禁止使用cookie的情况下无效.
二、服务器间同步。定时同步各个服务器的session信息,此方法可能有一定延时,用户体验也不是很好。
三、以某种媒介共享session信息,比如memcached,NFS等。

生产者消费者模式

在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类、函数、线程、进程等)。产生数据的模块,就形象地称为生产者;而处理数据的模块,就称为消费者。
单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介。生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲区取出数据。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过消息队列(缓冲区)来进行通讯,所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理,直接扔给消息队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从消息队列里取,消息队列就相当于一个缓冲区,平衡了生产者和消费者的处理能力。这个消息队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
什么叫解耦:
解耦:假设生产者和消费者分别是两个类。如果让生产者直接调用消费者的某个方法,那么生产者对于消费者就会产生依赖(也就是耦合)。将来如果消费者的代码发生变化,可能会影响到生产者。而如果两者都依赖于某个缓冲区,两者之间不直接依赖,耦合也就相应降低了。生产者直接调用消费者的某个方法,还有另一个弊端。由于函数调用是同步的(或者叫阻塞的),在消费者的方法没有返回之前,生产者只好一直等在那边。万一消费者处理数据很慢,生产者就会白白糟蹋大好时光。缓冲区还有另一个好处。如果制造数据的速度时快时慢,缓冲区的好处就体现出来了。当数据制造快的时候,消费者来不及处理,未处理的数据可以暂时存在缓冲区中。等生产者的制造速度慢下来,消费者再慢慢处理掉。
任务队列
任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。
消息队列
消息队列的输入是工作的一个单元,称为任务,独立的职程(Worker)进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。

Celery实现原理

Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,并且提供维护这样一个系统的必需工具。
Celery的架构
Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成。
消息中间件
Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成,包括,RabbitMQ,Redis,MongoDB等。
任务执行单元
Worker是Celery提供的任务执行的单元,worker并发的运行在分布式的系统节点中。
celery的运用:
    1.安装celery   
    2.编写需要异步执行的任务函数,并用celery实例的task修饰器修饰
    3.调用异步任务时, 用函数名.delay(参数)形式调用为异步调用。 函数名(参数)方式为同步调用。
    4.执行celery监听服务

Python的数据类型–字典:

字典是Python的另一种有序的可变数据结构,且可存储任意类型对象。
字典是一种键值对的数据容器,每个键值(key:value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号“{}”中。键和值两者一一对应,与表不同的是,词典的元素没有顺序,不能通过下标引用元素。字典是通过键来引用。
字典中的键必须是唯一的同时不可变的,可以是字符串、元组,值则没有限制。
通过key获取value:
1.使用key查找数据;2.使用get获取。
修改数据:通过key直接修改value;
添加数据:变量名[‘键’] = 数据
删除数据:del clear
怎么判断这个key是不是在字典里
使用has_key或in进行判断

写一个m行n列的二维数组

myList = [([0] * n) for i in range(m)]

Python中dict和list哪个执行效率高

list的查找效率远远低于dict的效率,原因如下:
python中list对象的存储结构采用的是线性表,因此其查询复杂度为O(n),而dict对象的存储结构采用的是散列表(hash表),其在最优情况下查询复杂度为O(1)。

tcp三次握手的过程:

在TCP/IP协议中,TCP协议提供可靠的连接服务,采用三次握手建立一个连接.
第一次握手:建立连接时,客户端发送syn包(syn=j)到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认; SYN:同步序列编号(Synchronize Sequence Numbers)
第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=j+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态;
第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK包,向服务器发送确认包ACK(ack=k+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED状态,完成三次握手.

用Python统计文章的词频

实现思路:1.输入文章 2.建立用于词频计算的空字典 3.对文本的每一行计算词频 4.从字典中获取数据对到列表中 5.对列表中的数据交换位置,并排序6.输出结果。

from string import punctuation

#对文本的每一行计算词频的函数
def processLine(line,wordCounts):
    #用空格替换标点符号
    line=replacePunctuations(line)
    words = line.split()
    for word in words:
        if word in wordCounts:
            wordCounts[word]+=1
        else:
            wordCounts[word]=1

def replacePunctuations(line):
    for ch in line :
        #这里直接用了string的标点符号库。将标点符号替换成空格
        if ch in punctuation:
            line=line.replace(ch," ")
        return line

def main():
    infile=open("englishi.txt",'r')
    count=10
    words=[]
    data=[]

    # 建立用于计算词频的空字典
    wordCounts={}
    for line in infile:
        processLine(line.lower(), wordCounts)#这里line.lower()的作用是将大写替换成小写,方便统计词频
    #从字典中获取数据对
    pairs = list(wordCounts.items())
    #列表中的数据对交换位置,数据对排序
    items = [[x,y]for (y,x)in pairs]
    items.sort()
    #因为sort()函数是从小到大排列,所以range是从最后一项开始取
    for i in range(len(items) - 1, len(items) - count - 1, -1):
        print(items[i][1] + "\t" + str(items[i][0]))
        data.append(items[i][0])
        words.append(items[i][1])

    infile.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

深拷贝和浅拷贝:

在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象,把它赋值给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,只是拷贝了这个对象的引用而已。

浅拷贝:拷贝了最外围的对象本身,内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是,把对象复制一遍,但是该对象中引用的其他对象我不复制

深拷贝:外围和内部元素都进行了拷贝对象本身,而不是引用。也就是,把对象复制一遍,并且该对象中引用的其他对象我也复制。
对于不可变对象的深浅拷贝:
不可变对象类型,没有被拷贝的说法,即便是用深拷贝,查看id的话也是一样的,如果对其重新赋值,也只是新创建一个对象,替换掉旧的而已。
一句话就是,不可变类型,不管是深拷贝还是浅拷贝,地址值和拷贝后的值都是一样的。
对于可变对象深浅拷贝:
=浅拷贝:值相等,地址相等
copy浅拷贝:值相等,地址不相等
deepcopy深拷贝:值相等,地址不相等

Linux查看进程及端口号:

1、先查看进程pid
ps -ef | grep 进程名
2、通过pid查看占用端口
netstat -nap | grep 进程pid
linux通过端口查看进程:
netstat -nap | grep 端口号

Django的中间件:

Django中间件
在http请求 到达视图函数之前 和视图函数return之后,django会根据自己的规则在合适的时机执行中间件中相应的方法。
执行流程
1、执行完所有的request方法 到达视图函数。
2、执行中间件的其他方法
3、经过所有response方法 返回客户端。
注意:如果在其中1个中间件里 request方法里 return了值,就会执行当前中间件的response方法,返回给用户 然后 报错。。不会再执行下一个中间件。
中间件(类)中5种方法

  • process_request(self,request)
  • process_view(self, request, callback, callback_args, callback_kwargs)
  • process_template_response(self,request,response)
  • process_exception(self, request, exception)
  • process_response(self, request, response

1、 process_view(self, request, callback, callback_args, callback_kwargs)方法介绍
(1)执行完所有中间件的request方法‘
(2)url匹配成功
(3)拿到 视图函数的名称、参数,(注意不执行) 再执行process_view()方法
(4)最后去执行视图函数
2、process_exception(self, request, exception)方法
1、执行完所有 request 方法
2、执行 所有 process_view方法
3、如果视图函数出错,执行process_exception(最终response,process_exception的return值)
如果process_exception 方法有了 返回值 就不再执行 其他中间件的 process_exception,直接执行response方法响应
4.执行所有response方法
5.最后返回process_exception的返回值
3、process_template_response()
只有在视图函数的返回对象中有render方法才会执行!
并把对象的render方法的返回值返回给用户(注意不返回视图函数的return的结果了,而是返回视图函数 return值(对象)的render方法)

RESTful架构风格

1.资源
所谓”资源”,就是网络上的一个实体,或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一种服务,总之就是一个具体的实在。
资源是以json(或其他Representation)为载体的、面向用户的一组数据集,资源对信息的表达倾向于概念模型中的数据:
资源总是以某种Representation为载体显示的,即序列化的信息
常用的Representation是json(推荐)或者xml(不推荐)等
Represntation 是REST架构的表现层
2 统一接口
RESTful架构风格规定,数据的元操作,即CRUD(create, read, update和delete,即数据的增删查改)操作,分别对应于HTTP方法:GET用来获取资源,POST用来新建资源(也可以用于更新资源),PUT用来更新资源,DELETE用来删除资源,这样就统一了数据操作的接口,仅通过HTTP方法,就可以完成对数据的所有增删查改工作。
即:

GET(SELECT):从服务器取出资源(一项或多项)。
POST(CREATE):在服务器新建一个资源。
PUT(UPDATE):在服务器更新资源(客户端提供完整资源数据)。
PATCH(UPDATE):在服务器更新资源(客户端提供需要修改的资源数据)。
DELETE(DELETE):从服务器删除资源。
3 URI
可以用一个URI(统一资源定位符)指向资源,即每个URI都对应一个特定的资源。要获取这个资源,访问它的URI就可以,因此URI就成了每一个资源的地址或识别符。
一般的,每个资源至少有一个URI与之对应,最典型的URI即URL。
4 无状态
所谓无状态的,即所有的资源,都可以通过URI定位,而且这个定位与其他资源无关,也不会因为其他资源的变化而改变。有状态和无状态的区别,举个简单的例子说明一下。如查询员工的工资,如果查询工资是需要登录系统,进入查询工资的页面,执行相关操作后,获取工资的多少,则这种情况是有状态的,因为查询工资的每一步操作都依赖于前一步操作,只要前置操作不成功,后续操作就无法执行;如果输入一个url即可得到指定员工的工资,则这种情况是无状态的,因为获取工资不依赖于其他资源或状态,且这种情况下,员工工资是一个资源,由一个url与之对应,可以通过HTTP中的GET方法得到资源,这是典型的RESTful风格。

Flask框架和Django框架的区别:

(1)Flask
Flask确实很“轻”,不愧是Micro Framework,从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨,除非二者均为深入使用过
Flask自由、灵活,可扩展性强,第三方库的选择面广,开发时可以结合自己最喜欢用的轮子,也能结合最流行最强大的Python库
入门简单,即便没有多少web开发经验,也能很快做出网站
非常适用于小型网站
非常适用于开发web服务的API
开发大型网站无压力,但代码架构需要自己设计,开发成本取决于开发者的能力和经验
各方面性能均等于或优于Django
Django自带的或第三方的好评如潮的功能,Flask上总会找到与之类似第三方库
Flask灵活开发,Python高手基本都会喜欢Flask,但对Django却可能褒贬不一
Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django,而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django
Flask比Django更加Pythonic,与Python的philosophy更加吻合
(2)Django
Django太重了,除了web框架,自带ORM和模板引擎,灵活和自由度不够高
Django能开发小应用,但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉
Django的自带ORM非常优秀,综合评价略高于SQLAlchemy
Django自带的模板引擎简单好用,但其强大程度和综合评价略低于Jinja
Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高,如果想使用MongoDB等NoSQL数据,需要选取合适的第三方库,且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配,Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山
Django目前支持Jinja等非官方模板引擎
Django自带的数据库管理app好评如潮
Django非常适合企业级网站的开发:快速、靠谱、稳定
Django成熟、稳定、完善,但相比于Flask,Django的整体生态相对封闭
Django是Python web框架的先驱,用户多,第三方库最丰富,最好的Python库,如果不能直接用到Django中,也一定能找到与之对应的移植
Django上手也比较容易,开发文档详细、完善,相关资料丰富

Python中的with语句:

with语句的作用
with语句使用于对资源进行访问的场合。确保使用过程中不管是否发生异常,都会执行必要的“清理”操作,并释放资源。比如文件使用后自动关闭,线程中锁的自动获取和释放。
with语句的语法格式
with EXPR [ as VAR ]:
BLOCK
简单说明:
1,EXPR可以是任意表达式。
2,as VAR是可选的。
3,BLOCK是with语句的语句体
1,计算EXPR,并获取一个上下文管理器。
2,上下文管理器的exit()方法被保存起来用于之后的调用。
3,调用上下文管理器的enter()方法
4,如果with表达式包含as VAR,那么EXPR的返回值被赋值给VAR。
5,执行BLOCK中的表达式
6,调永上下文管理器的exit()方法。如果BLOCK的执行过程中发生了一个异常导致程序退出,那么异常中的type、value、和traceback(也就是sys.exc_info()的返回值)将作为参数传递给exit()方法,然后异常抛出在控制台。否则将传递三个None值。

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