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来源：二十一
链接：https://segmentfault.com/a/1190000018737045
由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是我"缝缝补补"总结了好久的东西。
Py2 VS Py3
print成为了函数，python2是关键字
不再有unicode对象，默认str就是unicode
python3除号返回浮点数
没有了long类型
xrange不存在，range替代了xrange
能够正常的使用中文定义函数名变量名
高级解包 和*解包
限定关键字参数 *后的变量必须加入名字=值
raise from
iteritems移除变成items()
yield from 链接子生成器
asyncio,async/await原生协程支持异步编程
新增enum,mock,ipaddress,concurrent.futures,asyncio urllib，selector
不同枚举类间不能进行比较
同一枚举类间只能进行相等的比较
枚举类的使用(编号默认从1开始)
为了尽最大可能避免枚举类中相同枚举值的出现，能够正常的使用@unique装饰枚举类
py2/3转换工具
six模块：兼容pyton2和pyton3的模块
2to3工具：改变代码语法版本
__future__：使用下一版本的功能
常用的库
必须知道的collections
https://segmentfault.com/a/1190000017385799
python排序操作及heapq模块
https://segmentfault.com/a/1190000017383322
itertools模块超实用方法
https://segmentfault.com/a/1190000017416590
不常用但很重要的库
dis(代码字节码分析)
inspect(生成器状态)
cProfile(性能分析)
bisect(维护有序列表)
fnmatch
fnmatch(string,"*.txt") #win下不区分大小写
fnmatch根据系统决定
fnmatchcase完全区分大小写
timeit(代码执行时间)
contextlib
@contextlib.contextmanager使生成器函数变成一个上下文管理器
types(包含了标准解释器定义的所有类型的类型对象,可以将生成器函数修饰为异步模式)
html(实现对html的转义)
mock(解决测试依赖)
concurrent(创建进程池河线程池)
selector(封装select,用户多路复用io编程)
asyncio
Python进阶
进程间通信：
Manager(内置了好多数据结构，能轻松实现多进程间内存共享)
Pipe(适用于两个进程)
Queue(不能用于进程池,进程池间通信需要用Manager().Queue())
进程池
sys模块几个常用方法
argv 命令行参数list,第一个是程序本身的路径
path 返回模块的搜索路径
modules.keys() 返回已经导入的所有模块的列表
exit(0) 退出程序
a in s or b in s or c in s简写
采用any方式：all() 对于任何可迭代对象为空都会返回True
set集合运用
.issubset()#判断是否是其子集
.issuperset()
{}.isdisjoint({})#判断两个set交集是否为空,是空集则为True
代码中中文匹配
[u4E00-u9FA5]匹配中文文字区间[一到龥]
查看系统默认编码格式
getattr VS getattribute
类变量是不会存入实例__dict__中的，只会存在于类的__dict__中
globals/locals(可以变相操作代码)
globals中保存了当前模块中所有的变量属性与值
locals中保存了当前环境中的所有变量属性与值
python变量名的解析机制(LEGB)
本地作用域(Local)
当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)
全局/模块作用域(Global)
内置作用域(Built-in)
实现从1-100每三个为一组分组
什么是元类？
即创建类的类，创建类的时候只需要将metaclass=元类，元类需要继承type而不是object,因为type就是元类
什么是鸭子类型(即:多态)？
Python在使用传入参数的过程中不会默认判断参数类型，只要参数具备执行条件就可以执行
深拷贝和浅拷贝
深拷贝拷贝内容，浅拷贝拷贝地址(增加引用计数)
copy模块实现神拷贝
单元测试
一般测试类继承模块unittest下的TestCase
pytest模块快捷测试(方法以test_开头/测试文件以test_开头/测试类以Test开头，并且不能带有 init 方法)
coverage统计测试覆盖率
gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil，gil在遇到io的操作时候主动释放
什么是monkey patch?
猴子补丁，在运行的时候替换掉会阻塞的语法修改为非阻塞的方法
什么是自省(Introspection)？
运行时判断一个对象的类型的能力，id,type,isinstance
python是值传递还是引用传递？
都不是，python是共享传参，默认参数在执行时只会执行一次
try-except-else-finally中else和finally的区别
else在不发生异常的时候执行，finally无论是否发生异常都会执行
except一次可以捕获多个异常，但一般为了对不同异常进行不同处理，我们分次捕获处理
GIL全局解释器锁
同一时间只能有一个线程执行，CPython(IPython)的特点，其他解释器不存在
cpu密集型：多进程+进程池
io密集型：多线程/协程
什么是Cython
将python解释成C代码工具
生成器和迭代器
可迭代对象只需要实现__iter__方法
实现__next__和__iter__方法的对象就是迭代器
使用生成器表达式或者yield的生成器函数(生成器是一种特殊的迭代器)
什么是协程
yield
async-awiat
比线程更轻量的多任务方式
实现方式
dict底层结构
为了支持快速查找使用了哈希表作为底层结构
哈希表平均查找时间复杂度为o(1)
CPython解释器使用二次探查解决哈希冲突问题
Hash扩容和Hash冲突解决方案
链接法
二次探查(开放寻址法)：python使用
循环复制到新空间实现扩容
冲突解决：
判断是否为生成器或者协程
斐波那契解决的问题及变形
获取电脑设置的环境变量
垃圾回收机制
引用计数
标记清除
分代回收
True和False在代码中完全等价于1和0,可以直接和数字进行计算，inf表示无穷大
C10M/C10K
C10M:8核心cpu，64G内存，在10gbps的网络上保持1000万并发连接
C10K：1GHz CPU,2G内存，1gbps网络环境下保持1万个客户端提供FTP服务
yield from与yield的区别：
yield from跟的是一个可迭代对象，而yield后面没有限制
GeneratorExit生成器停止时触发
单下划线的几种使用
在定义变量时，表示为私有变量
在解包时，表示舍弃无用的数据
在交互模式中表示上一次代码执行结果
可以做数字的拼接(111_222_333)
使用break就不会执行else
10进制转2进制
list1 = ['A', 'B', 'C', 'D'] 如何才能得到以list中元素命名的新列表 A=[],B=[],C=[],D=[]呢
memoryview与bytearray$color{#000}(不常用，只是看到了记载一下)$
Ellipsis类型
lazy惰性计算
遍历文件，传入一个文件夹，将里面所有文件的路径打印出来(递归)
文件存储时，文件名的处理
日期格式化
tuple使用+=奇怪的问题
__missing__你应该知道
+与+=
如何将一个可迭代对象的每个元素变成一个字典的所有键？
wireshark抓包软件
网络知识
什么是HTTPS?
安全的HTTP协议，https需要cs证书，数据加密，端口为443，安全，同一网站https seo排名会更高
常见响应状态码
http请求方法的幂等性及安全性
WSGI
RPC
CDN
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全（Transport Layer Security，TLS）是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。
SSH（安全外壳协议） 为 Secure Shell 的缩写，由 IETF 的网络小组（Network Working Group）所制定；SSH 为建立在应用层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。利用 SSH 协议可以有效防止远程管理过程中的信息泄露问题。SSH最初是UNIX系统上的一个程序，后来又迅速扩展到其他操作平台。SSH在正确使用时可弥补网络中的漏洞。SSH客户端适用于多种平台。几乎所有UNIX平台—包括HP-UX、Linux、AIX、Solaris、Digital UNIX、Irix，以及其他平台，都可运行SSH。
TCP/IP
TCP:面向连接/可靠/基于字节流
UDP:无连接/不可靠/面向报文
三次握手四次挥手
三次握手(SYN/SYN+ACK/ACK)
四次挥手(FIN/ACK/FIN/ACK)
为什么连接的时候是三次握手，关闭的时候却是四次握手？
因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后，可以直接发送SYN+ACK报文。其中ACK报文是用来应答的，SYN报文是用来同步的。但是关闭连接时，当Server端收到FIN报文时，很可能并不会立即关闭SOCKET，所以只能先回复一个ACK报文，告诉Client端，"你发的FIN报文我收到了"。只有等到我Server端所有的报文都发送完了，我才能发送FIN报文，因此不能一起发送。故需要四步握手。
为什么TIME_WAIT状态需要经过2MSL(最大报文段生存时间)才能返回到CLOSE状态？
虽然按道理，四个报文都发送完毕，我们大家可以直接进入CLOSE状态了，但是我们一定要假象网络是不可靠的，有可以最后一个ACK丢失。所以TIME_WAIT状态就是用来重发可能丢失的ACK报文。
XSS/CSRF
HttpOnly禁止js脚本访问和操作cookie,可以有效防止XSS
Mysql
索引改进过程
线性结构->二分查找->hash->二叉查找树->平衡二叉树->多路查找树->多路平衡查找树(B-Tree)
Mysql面试总结基础篇
https://segmentfault.com/a/1190000018371218
Mysql面试总结进阶篇
https://segmentfault.com/a/1190000018380324
深入浅出Mysql
http://ningning.today/2017/02/13/database/深入浅出mysql/
清空整个表时，InnoDB是一行一行的删除，而MyISAM则会从新删除建表
text/blob数据类型不能有默认值，查询时不存在大小写转换
何时索引失效
以%开头的like模糊查询
出现隐士类型转换
没有满足最左前缀原则
对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
失效场景：
应尽可能的避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描
尽可能的避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，即使其中有条件带索引也不会使用，这也是为什么尽量少用 or 的原因
如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引
应尽可能的避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引
应尽可能的避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
不适合键值较少的列（重复数据较多的列）比如：set enum列就不适合(枚举类型(enum)可以添加null,并且默认的值会自动过滤空格集合(set)和枚举类似，但只可以添加64个值)
如果MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引
什么是聚集索引
B+Tree叶子节点保存的是数据还是指针
MyISAM索引和数据分离，使用非聚集
InnoDB数据文件就是索引文件，主键索引就是聚集索引
Redis命令总结
为什么这么快？
基于内存，由C语言编写
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO
使用单线程减少线程间切换
因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有很大的可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）。
数据结构相对比较简单
自己构建了VM机制，减少调用系统函数的时间
优势
性能高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s
丰富的数据类型
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe（发布/订阅）, 通知, key 过期等等特性
什么是redis事务？
将多个请求打包，一次性、按序执行多个命令的机制
通过multi,exec,watch等命令实现事务功能
Python redis-py pipeline=conn.pipeline(transaction=True)
持久化方式
RDB(快照)
save(同步，能够保证数据一致性)
bgsave(异步，shutdown时，无AOF则默认使用)
AOF(追加日志)
怎么实现队列
push
rpop
常用的数据类型(Bitmaps,Hyperloglogs,范围查询等不常用)
String(字符串):计数器
整数或sds(Simple Dynamic String)
List(列表)：用户的关注，粉丝列表
ziplist(连续内存块，每个entry节点头部保存前后节点长度信息实现双向链表功能)或double linked list
Hash(哈希)：
Set(集合)：用户的关注者
intset或hashtable
Zset(有序集合)：实时信息排行榜
skiplist(跳跃表)
与Memcached区别
Memcached只能存储字符串键
Memcached用户只能通过APPEND的方式将数据添加到已有的字符串的末尾，并将这个字符串当做列表来使用。但是在删除这些元素的时候，Memcached采用的是通过黑名单的方式来隐藏列表里的元素，从而避免了对元素的读取、更新、删除等操作
Redis和Memcached都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过Memcached还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等
虚拟内存–Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的Value 交换到磁盘
存储数据安全–Memcached挂掉后，数据没了；Redis可以定期保存到磁盘（持久化）
应用场景不一样：Redis出来作为NoSQL数据库使用外，还能用做消息队列、数据堆栈和数据缓存等；Memcached适合于缓存SQL语句、数据集、用户临时性数据、延迟查询数据和Session等
Redis实现分布式锁
使用setnx实现加锁，可以同时通过expire添加超时时间
锁的value值可以是一个随机的uuid或者特定的命名
释放锁的时候，通过uuid判断是否是该锁，是则执行delete释放锁
常见问题
缓存雪崩
短时间内缓存数据过期，大量请求访问数据库
缓存穿透
请求访问数据时，查询缓存中不存在，数据库中也不存在
缓存预热
初始化项目，将部分常用数据加入缓存
缓存更新
数据过期，进行更新缓存数据
缓存降级
当访问量剧增、服务出现一些明显的异常问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统能够准确的通过一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级
一致性Hash算法
使用集群的时候保证数据的一致性
基于redis实现一个分布式锁，要求一个超时的参数
setnx
虚拟内存
内存抖动
Linux
Unix五种i/o模型
阻塞io
非阻塞io
多路复用io(Python下使用selectot实现io多路复用)
select
并发不高，连接数很活跃的情况下
poll
比select提高的并不多
epoll
信号驱动io
异步io(Gevent/Asyncio实现异步)
比man更好使用的命令手册
tldr:一个有命令示例的手册
kill -9和-15的区别
-15：程序立刻停止/当程序释放相应资源后再停止/程序可能仍然继续运行
-9：由于-15的不确定性，所以直接使用-9立即杀死进程
分页机制（逻辑地址和物理地址分离的内存分配管理方案）：
操作系统为了高效管理内存，减少碎片
程序的逻辑地址划分为固定大小的页
物理地址划分为同样大小的帧
通过页表对应逻辑地址和物理地址
分段机制
为了满足代码的一些逻辑需求
数据共享/数据保护/动态链接
每个段内部连续内存分配，段和段之间是离散分配的
查看cpu内存使用情况？
top
free 查看可用内存，排查内存泄漏问题
设计模式
单例模式
工厂模式
构造模式
数据结构和算法内置数据结构和算法
python实现各种数据结构
快速排序
选择排序
插入排序
归并排序
堆排序heapq模块
栈
队列
二分查找
面试加强题：
关于数据库优化及设计
https://segmentfault.com/a/1190000018426586
如何使用两个栈实现一个队列
反转链表
合并两个有序链表
删除链表节点
反转二叉树
设计短网址服务？62进制实现
设计一个秒杀系统(feed流)？
https:///p/ea0259d109f9
为什么mysql数据库的主键使用自增的整数比较好？使用uuid可以吗？为什么？
如果InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。为了存储和查询性能应该使用自增长id做主键。
对于InnoDB的主索引，数据会按照主键进行排序，由于UUID的无序性，InnoDB会产生巨大的IO压力，此时不适合使用UUID做物理主键，可以把它作为逻辑主键，物理主键依然使用自增ID。为了全局的唯一性，应该用uuid做索引关联其他表或做外键
如果是分布式系统下我们怎么生成数据库的自增id呢？
使用redis
基于redis实现一个分布式锁，要求一个超时的参数
setnx
setnx + expire
如果redis单个节点宕机了，如何处理？还有其他业界的方案实现分布式锁码?
使用hash一致算法
缓存算法
LRU(least-recently-used):替换最近最少使用的对象
LFU(Least frequently used):最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小
服务端性能优化方向
使用数据结构和算法
数据库
索引优化
慢查询消除
slow_query_log_file开启并且查询慢查询日志
通过explain排查索引问题
调整数据修改索引
批量操作，从而减少io操作
使用NoSQL:比如Redis
网络io
批量操作
pipeline
缓存
Redis
异步
Asyncio实现异步操作
使用Celery减少io阻塞
并发
多线程
Gevent
免费资料
