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拿着那份Python宝典去面试,还怕?

时间:2019-10-24 18:29来源:编程
  python的函数参数字传送递 看三个例子: a = 1def fun(a): a = 2fun(a)print a # 1a = []def fun(a): a.append(1)fun(a)print a # [1] 负有变量都能够领略为内部存款和储蓄器中二个对象的“引用”,可能,能

 

python的函数参数字传送递

看三个例子:

a = 1
def fun(a):
    a = 2
fun(a)
print a  # 1

a = []
def fun(a):
    a.append(1)
fun(a)
print a  # [1]

负有变量都能够领略为内部存款和储蓄器中二个对象的“引用”,可能,能够看做C中的viod*的感觉

此处记住的是序列是属于对象的,实际不是变量。而目的有二种,“可校订”(mutable)与“不可退换”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不行改动的靶子,而list,dict等则是能够修正的对象。(那正是那一个题目标要害)

当三个引用传递给函数的时候,函数自动复制风流洒脱份引用,那几个函数里的引用和各市的援用未有半毛关系了.所以第二个例证里函数把援用指向了三个不可变对象,当函数再次回到的时候,外面包车型客车援引没半毛认为.而第二个例子就差异样了,函数内的援引指向的是可变对象,对它的操作就和一向了指针地址相近,在内存里开展修改.

若是还不知晓的话,这里有越来越好的解说: http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

前几日主要介绍的是本人个人采摘的python面试的一些广阔的渴求和应调整的知识,下边只是此中有的,更加多的请看我们

图片 1

python中的元类(metaclass)

本条可怜的有时用,不过像ORM这种复杂的结构照旧会要求的,详细情形请看:《深切领悟Python中的元类(metaclass)》

[PSC开源组GitHub]() 地址 ,里面有详尽的python面试应调整的全体方面包车型大巴学识(最终是python后台和python服务器相关的)以致个体书籍推荐,能够留邮箱发送

Python语言特色

1 Python的函数参数字传送递

2 Python中的元类(metaclass)

3 @staticmethod和@classmethod

4 类变量和实例变量

5 Python自省

6 字典推导式

7 Python中单下划线和双下划线

8 字符串格式化:%和.format

9 迭代器和生成器

10*argsand**kwargs

11 面向切面编程AOP和装饰器

12 红鸭类型

13 Python中重载

14 新式类和旧式类

15__new__和__init__的区别

16 单例格局

1 使用__new__方法

2 分享属性

3 装饰器版本

4 import方法

17 Python中的功效域

18 GIL线程全局锁

19 协程

20 闭包

21 lambda函数

22 Python函数式编制程序

23 Python里的正片

24 Python垃圾回笼机制

1 援用计数

2 标识-消弭机制

3 分代手艺

25 Python的List

26 Python的is

27 read,readline和readlines

28 Python2和3的区别

29 super.init()

30 range-and-xrange

操作系统

1 select,poll和epoll

2 调节算法

3 死锁

4 程序编写翻译与链接

1 预处理

2 编译

3 汇编

4 链接

5 静态链接和动态链接

6 设想内部存款和储蓄器才干

7 分页和分支

分页与分支的首要不一致

8 页面置换算法

9 旁边触发和水平触发

数据库

1 事务

2 数据库索引

3 Redis原理

4 乐观锁和悲观锁

5 MVCC

6 MyISAM和InnoDB

网络

1 二回握手

2 陆回挥手

3 ARP协议

4 urllib和urllib2的区别

5 Post和Get

6 Cookie和Session

7 apache和nginx的区别

8 网址顾客密码保存

9 HTTP和HTTPS

10 XSRF和XSS

11 幂等 Idempotence

12 RESTful架构(SOAP,RPC)

13 SOAP

14 RPC

15 CGI和WSGI

16 中间人攻击

17 c10k问题

18 socket

19 浏览器缓存

20 HTTP1.0和HTTP1.1

21 Ajax

*NIX

unix进程间通讯情势(IPC)

数据结构

1 红黑树

编程题

1 台阶难题/斐波纳挈

2 失常台阶难点

3 矩形覆盖

4 杨氏矩阵查找

5 去除列表中的重复成分

6 链表成对交换

7 创立字典的不二法门

1 间接创立

2 工厂方法

3 fromkeys()方法

8 合併八个不改变列表

9 交叉链表求交点

10 二分查找

11 快排

12 找零难题

13 广度遍历和深度遍历二叉树

14 二叉树节点

15 档次遍历

16 深度遍历

17 前中后序遍历

18 求最大树深

19 求两棵树是还是不是相符

20 前序中序求后序

21 单链表逆置

Python语言特征

1 Python的函数参数字传送递

看两个例证:

a=1deffun(a):    a=2fun(a)printa#1

a=[]deffun(a):    a.append(1)fun(a)printa#[1]

不无的变量都足以领略是内部存款和储蓄器中二个对象的“引用”,大概,也得以看似c中void*的感觉。

透过id来看引用a的内部存款和储蓄器地址能够比较了然:

a=1deffun(a):print"func_in",id(a)#func_in 41322472a=2print"re-point",id(a),id(2)#re-point 41322448 41322448print"func_out",id(a),id(1)#func_out 41322472 41322472fun(a)printa#1

注:具体的值在分化计算机上运转时恐怕两样。

能够看到,在实行完a = 2之后,a引用中保留的值,即内存地址爆发变化,由原先1对象的四面八方之处形成了2以此实体对象的内部存款和储蓄器地址。

而第二个例证a援用保存的内部存款和储蓄器值就不会爆发变化:

a=[]deffun(a):print"func_in",id(a)#func_in 53629256a.append(1)print"func_out",id(a)#func_out 53629256fun(a)printa#[1]

这边记住的是项目是属于对象的,实际不是变量。而指标有二种,“可修改”(mutable)与“不可更正”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不足校正的靶子,而list,dict等则是能够修正的指标。(那便是其风度翩翩题指标根本)

当贰个援引传递给函数的时候,函数自动复制意气风发份征引,这些函数里的援引和外边的引用未有半毛关系了.所以第二个例证里函数把援用指向了多少个不可变对象,当函数再次回到的时候,外面包车型大巴援引没半毛以为.而首个例证就不相仿了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和牢固了指针地址相仿,在内部存款和储蓄器里开展校勘.

举例还不知晓的话,这里有越来越好的讲解:http://stackoverflow.com/questions/986006/how-do-i-pass-a-variable-by-reference

2 Python中的元类(metaclass)

以此那多少个的不时用,然而像ORM这种复杂的布局还是会需求的,详细的情况请看:http://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python

3 @staticmethod和@classmethod

Python其实有3个主意,即静态方法(staticmethod),类措施(classmethod)和实例方法,如下:

deffoo(x):print"executing foo(%s)"%(x)classA(object):deffoo(self,x):print"executing foo(%s,%s)"%(self,x)@classmethoddefclass_foo(cls,x):print"executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)@staticmethoddefstatic_foo(x):print"executing static_foo(%s)"%xa=A()

那边先明了下函数参数里面包车型客车self和cls.那个self和cls是对类或然实例的绑定,对于经常的函数来讲大家能够那样调用foo(x),这一个函数正是最常用的,它的做事跟其他事物(类,实例)无关.对于实例方法,大家理解在类里每趟定义方法的时候都亟需绑定那些实例,就是foo(self, x),为何要如此做啊?因为实例方法的调用离不开实例,大家必要把实例自个儿传给函数,调用的时候是这么的a.foo(x)(其实是foo(a,

x)).类方法黄金时代致,只不过它传递的是类实际不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls能够替换其余参数,然而python的约定是那俩,依旧不要改的好.

对此静态方法其实和平日的方法雷同,无需对何人实行绑定,唯风华正茂的分别是调用的时候必要使用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法类方式静态方法

a = A()a.foo(x)a.class_foo(x)a.static_foo(x)

A不可用A.class_foo(x)A.static_foo(x)

越来越多关于这些题材:http://stackoverflow.com/questions/136097/what-is-the-difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python

4 类变量和实例变量

classPerson:    name="aaa"p1=Person()p2=Person()p1.name="bbb"printp1.name#bbbprintp2.name#aaaprintPerson.name#aaa

类变量正是供类使用的变量,实例变量便是供实例使用的.

此处p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实际上和地点第1个难点同样,即是函数字传送参的题目,p1.name意气风发始发是指向的类变量name="aaa",可是在实例的效应域里把类变量的援引改造了,就成为了三个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

能够看看下边包车型大巴例证:

classPerson:    name=[]p1=Person()p2=Person()p1.name.append(1)printp1.name#[1]printp2.name#[1]printPerson.name#[1]

参考:http://stackoverflow.com/questions/6470428/catch-multiple-exceptions-in-one-line-except-block

5 Python自省

以此也是python彪悍的天性.

反省正是面向对象的言语所写的顺序在运营时,所能知道对象的类型.不难一句正是运维时亦可获得对象的类型.比如type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

6 字典推导式

唯恐您见过列表推导时,却未有见过字典推导式,在2.7中才参预的:

d={key: valuefor(key, value)initerable}

7 Python中单下划线和双下划线

>>>classMyClass():...def__init__(self):...self.__superprivate="Hello"...self._semiprivate=", world!"...>>>mc=MyClass()>>>printmc.__superprivateTraceback (most recent call last):  File"", line1,inAttributeError: myClass instance has no attribute'__superprivate'>>>printmc._semiprivate, world!>>>printmc.__dict__{'_MyClass__superprivate':'Hello','_semiprivate':', world!'}

__foo__:少年老成种约定,Python内部的名字,用来分歧别的客户自定义的命名,防止冲突.

_foo:生龙活虎种约定,用来钦点变量私有.工程师用来钦定个人变量的大器晚成种方式.

__foo:那个有确实的意思:深入分析器用_classname__foo来顶替那些名字,以界别和任何类相仿的命名.

详情见:http://stackoverflow.com/questions/1301346/the-meaning-of-a-single-and-a-double-underscore-before-an-object-name-in-python

或者:http://www.zhihu.com/question/19754941

8 字符串格式化:%和.format

.format在多数上边看起来更便利.对于%最烦人的是它无法同期传递三个变量和元组.你可能会想下边包车型地铁代码不会有哪些难点:

"hi there %s" % name

唯独,假若name恰好是(1,2,3),它将会抛出四个TypeError卓殊.为了保证它连接不错的,你一定要这么做:

"hi there %s" % (name,)  # 提供贰个单成分的数组并非叁个参数

可是多少丑..format就未有那一个难点.你给的第二个难点也是那般,.format赏心悦目多了.

你干什么不用它?

不晓得它(在读这么些前边)

为了和Python2.5神工鬼斧(例如logging库建议使用%(issue #4))

http://stackoverflow.com/questions/5082452/python-string-formatting-vs-format

9 迭代器和生成器

那几个是stackoverflow里python排行第生龙活虎的难题,值得风姿洒脱看:http://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do-in-python

那是汉语版:http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/1/README.html

10*argsand**kwargs

用*args和**kwargs只是为了方便并从未强制行使它们.

当你不明确你的函数里将在传递多少参数时你能够用*args.比如,它能够传递放肆数量的参数:

>>>defprint_everything(*args):forcount, thinginenumerate(args):...print'{0}.{1}'.format(count, thing)...>>>print_everything('apple','banana','cabbage')0. apple1. banana2. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用未有先行定义的参数名:

>>>deftable_things(**kwargs):...forname, valueinkwargs.items():...print'{0}={1}'.format(name, value)...>>>table_things(apple='fruit',cabbage='vegetable')cabbage=vegetableapple=fruit

您也得以混着用.命名参数首先获得参数值然后有着的任何参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.举例:

def table_things(titlestring, **kwargs)

*args和**kwargs能够况且在函数的概念中,不过*args必须在**kwargs前面.

当调用函数时您也得以用*和**语法.例如:

>>>defprint_three_things(a,b,c):...print'a ={0}, b ={1}, c ={2}'.format(a,b,c)...>>>mylist=['aardvark','baboon','cat']>>>print_three_things(*mylist)a=aardvark, b=baboon, c=cat

就像您见到的少年老成致,它能够传递列表(只怕元组)的每意气风发项并把它们解包.注意必需与它们在函数里的参数相符合.当然,你也足以在函数定义可能函数调用时用*.

http://stackoverflow.com/questions/3394835/args-and-kwargs

11 面向切面编制程序AOP和装饰器

以此AOP风华正茂听上去某些懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

装饰器是三个很有名的设计形式,常常被用来有切面必要的风貌,较为优越的有插入日志、质量测量检验、事务管理等。装饰器是减轻那类难题的绝佳设计,有了装饰器,我们就能够抽离出大方函数中与函数作用本身非亲非故的同一代码并一而再一而再再而三起用。回顾的讲,装饰器的成效正是为曾经存在的目的加多额外的职能。

以此题目一点都十分的大,推荐:http://stackoverflow.com/questions/739654/how-can-i-make-a-chain-of-function-decorators-in-python

中文:http://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/3/README.html

12 海番鸭类型

“当见到七只鸟走起来像绒鸭、游泳起来像硬尾鸭、叫起来也像绒鸭,那么那只鸟就能够被叫做绿头鸭。”

大家并不关注对象是何许项目,到底是还是不是绒鸭,只关怀行为。

比如在python中,有大多file-like的东西,举个例子StringIO,GzipFile,socket。它们有比很多同样的法门,大家把它们作为文件使用。

又举例list.extend()方法中,我们并不关切它的参数是否list,只要它是可迭代的,所以它的参数能够是list/tuple/dict/字符串/生成器等.

红鸭类型在动态语言中时时使用,非常灵活,使得python不想java那样特地去弄一大堆的设计格局。

13 Python中重载

引自天涯论坛:http://www.zhihu.com/question/20053359

函数重载主假使为着缓和三个难点。

可变参数类型。

可变参数个数。

此外,一个主导的统筹原则是,仅仅当三个函数除了参数类型和参数个数区别以外,其效果是完全相符的,此时才使用函数重载,纵然七个函数的功力实在不如,那么不该使用重载,而应该利用四个名字区别的函数。

好啊,那么对于景况 1 ,函数功能相通,不过参数类型不一致,python 如哪管理?答案是有史以来无需管理,因为 python 能够承负担何项指标参数,如若函数的职能雷同,那么区别的参数类型在 python 中相当的大概是相符的代码,未有供给做成两个例外函数。

那么对于景况 2 ,函数作用近似,但参数个数分化,python 如哪个地方理?我们通晓,答案便是缺省参数。对那么些非常不足的参数设定为缺省参数就可以消除难点。因为你即使函数效能相通,那么那叁个相当不够的参数究竟是供给用的。

好了,鉴于情形 1 跟 情状 2 都有了消除方案,python 自然就没有必要函数重载了。

14 新式类和旧式类

这么些面试官问了,笔者说了老半天,不了然她问的确实意图是什么.

stackoverflow

那篇随笔很好的牵线了新式类的特征:http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/17/2689146.html

流行类很早在2.2就涌出了,所以旧式类完全都以格外的难题,Python3里的类全都以新式类.这里有八个MRO难点能够了然下(新式类是广度优先,旧式类是深度优先),里讲的也超多.

15__new__和__init__的区别

这个__new__诚然少之又少看见,先做询问吧.

__new__是二个静态方法,而__init__是一个实例方法.

__new__方法会重回一个创立的实例,而__init__哪些都不再次来到.

只有在__new__回来二个cls的实例时前面包车型客车__init__才干被调用.

当创立四个新实例时调用__new__,初步化二个实例时用__init__.

stackoverflow

ps:__metaclass__是开创类时起作用.所以我们能够分级选用__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创制,实例创造和实例初阶化的时候做一些小手脚.

16 单例情势

以此相对常考啊.必必要切记1~2个法子,那时面试官是让手写的.

1 使用__new__方法

classSingleton(object):def__new__(cls,*args,**kw):ifnothasattr(cls,'_instance'):            orig=super(Singleton,cls)cls._instance=orig.__new__(cls,*args,**kw)returncls._instanceclassMyClass(Singleton):    a=1

2 分享属性

始建实例时把具备实例的__dict__针对同一个字典,那样它们具备相符的习性和方法.

classBorg(object):    _state={}def__new__(cls,*args,**kw):        ob=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kw)        ob.__dict__=cls._statereturnobclassMyClass2(Borg):    a=1

3 装饰器版本

defsingleton(cls,*args,**kw):    instances={}defgetinstance():ifclsnotininstances:            instances[cls]=cls(*args,**kw)returninstances[cls]returngetinstance@singletonclassMyClass:...

4 import方法

作为python的模块是自发的单例情势

#mysingleton.pyclassMy_Singleton(object):deffoo(self):passmy_singleton=My_Singleton()#to usefrommysingletonimportmy_singletonmy_singleton.foo()

17 Python中的效用域

Python 中,三个变量的成效域总是由在代码中被赋值的地点所决定的。

当 Python 蒙受一个变量的话他会根据这样的一生机勃勃实行搜寻:

本地成效域(Local)→当前功效域被停放的地头作用域(Enclosing locals)→全局/模块效用域(Global)→内置效用域(Built-in)

18 GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而利用的独立线程运转的限制,说白了便是四个核只好在同期运转四个线程.

见Python 最难的主题素材

扫除办法就是多进度和上面包车型客车协程(协程也只是单CPU,可是能减小切换代价进步质量).

19 协程

网易被问到了,呵呵哒,跪了

归纳点说协程是经过和线程的升官版,进度和线程都面临着内核态和客商态的切换难题而消耗成千上万切换时间,而协程正是客商自个儿调整切换的空子,不再须求陷入系统的木本态.

Python里最分布的yield正是协程的构思!能够查看第七个难题.

20 闭包

闭包(closure)是函数式编制程序的根本的语法结构。闭包也是风流罗曼蒂克种集体代码的结构,它后生可畏律升高了代码的可重新使用性。

当几个内嵌函数引用其外表作成效域的变量,我们就能够收获多少个闭包. 总括一下,成立三个闭包必得满意以下几点:

不得不有一个内嵌函数

内嵌函数必得援用外部函数中的变量

外表函数的重临值必须是内嵌函数

以为闭包如故有难度的,几句话是说不知情的,仍然印证相关资料.

重假使函数运维后并不会被撤除,犹如16题的instance字典相仿,当函数运维完后,instance并不被销毁,而是继续留在内部存款和储蓄器空间里.那一个效果相近类里的类变量,只可是迁移到了函数上.

闭包犹如个空心球一样,你领悟外面和当中,但你不亮堂中间是怎样样.

21 lambda函数

实际上便是贰个无名氏函数,为何叫lambda?因为和后边的函数式编程有关.

推荐:知乎

22 Python函数式编制程序

以此须要适宜的垂询一下啊,毕竟函数式编制程序在Python中也做了援用.

推荐:酷壳

python中等学园函授数式编制程序支持:

filter 函数的功能相当于过滤器。调用二个布尔函数bool_func来迭代遍历每一个seq中的元素;再次来到三个使bool_seq再次来到值为true的因素的行列。

>>>a=[1,2,3,4,5,6,7]>>>b=filter(lambdax: x>5, a)>>>printb>>>[6,7]

map函数是对三个行列的种种项依次推行函数,上边是对二个队列每一个项都乘以2:

>>>a=map(lambdax:x*2,[1,2,3])>>>list(a)[2,4,6]

reduce函数是对贰个队列的种种项迭代调用函数,下边是求3的阶乘:

>>>reduce(lambdax,y:x*y,range(1,4))6

23 Python里的正片

引用和copy(),deepcopy()的区别

importcopya=[1,2,3,4, ['a','b']]#原有对象b=a#赋值,传对象的援用c=copy.copy(a)#对象拷贝,浅拷贝d=copy.deepcopy(a)#对象拷贝,深拷贝a.append(5)#纠正对象aa[4].append('c')#改善对象a中的['a', 'b']数组对象print'a =', aprint'b =', bprint'c =', cprint'd =', d输出结果:a=[1,2,3,4, ['a','b','c'],5]b=[1,2,3,4, ['a','b','c'],5]c=[1,2,3,4, ['a','b','c']]d=[1,2,3,4, ['a','b']]

24 Python垃圾回笼机制

Python GC主要接收引用计数(reference counting)来追踪和回笼废品料。在援引计数的基础上,通过“标志-扫除”(mark and sweep)解除容器对象大概发生的大循环引用难题,通过“分代回笼”(generation collection)以空间换时间的艺术提升垃圾回笼功用。

1 引用计数

PyObject是每一种对象必有的内容,个中ob_refcnt正是做为援用计数。当四个对象有新的援用时,它的ob_refcnt就能够扩大,当援用它的指标被去除,它的ob_refcnt就能减弱.引用计数为0时,该指标生命就得了了。

优点:

简单

实时性

缺点:

护卫援引计数消功耗源

循环援引

2 标记-消灭机制

基本思路是先按需分配,等到未有空余内部存款和储蓄器的时候从寄放器和程序栈上的援引出发,遍历以指标为节点、以援引为边构成的图,把具备能够访谈到的目的打上标志,然后清扫三回内部存款和储蓄器空间,把具备没标志的靶子释放。

3 分代工夫

分代回笼的全体构思是:将系统中的全部内部存款和储蓄器块依据其现存时间分开为分化的聚众,各个集合就改为二个“代”,垃圾采撷频率随着“代”的共处时间的增大而减小,存活时间平时使用经过四次垃圾回笼来衡量。

Python默料定义了三代对象集结,索引数越大,对象共处时间越长。

譬释迦牟尼佛讲:当有个别内部存款和储蓄器块M经过了3次垃圾采撷的洗濯之后还存世时,大家就将内部存款和储蓄器块M划到三个集合A中去,而新分配的内部存储器都分开到会集B中去。当垃圾搜罗起来工作时,大多数状态都只对集结B进行垃圾回笼,而对集结A进行垃圾回笼要隔相当的短大器晚成段时间后才进行,那就使得垃圾搜罗体制亟待管理的内部存款和储蓄器少了,效能自然就巩固了。在这里个历程中,集结B中的有些内部存款和储蓄器块由于现存时间长而会被撤换来集合A中,当然,集结A中实际也设有有的垃圾堆,这个废品的回笼会因为这种分代的体制而被延迟。

25 Python的List

推荐:http://www.jianshu.com/p/J4U6rR

26 Python的is

is是比较地址,==是比较值

27 read,readline和readlines

read 读取整个文件

readline 读取下后生可畏行,使用生成器方法

readlines 读取整个文件到四个迭代器以供大家遍历

28 Python2和3的区别

推荐:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的根本差别

29 super init

super() lets you avoid referring to the base class explicitly, which can be nice. But the main advantage comes with multiple inheritance, where all sorts of fun stuff can happen. See the standard docs on super if you haven't already.

Note that the syntax changed in Python 3.0: you can just say super().init() instead of super(ChildB, self).init() which IMO is quite a bit nicer.

http://stackoverflow.com/questions/576169/understanding-python-super-with-init-methods

30 range and xrange

都在循环时选取,xrange内部存款和储蓄器质量越来越好。for i in range(0, 20):for i in xrange(0, 20):What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X? range creates a list, so if you do range(1, 10000000) it creates a list in memory with 9999999 elements. xrange is a sequence object that evaluates lazily.

http://stackoverflow.com/questions/94935/what-is-the-difference-between-range-and-xrange-functions-in-python-2-x

操作系统

1 select,poll和epoll

实际上全数的I/O都以轮询的方法,只不过完结的范畴不相同罢了.

其一难点只怕有一点点深刻了,但相信能答应出那几个主题材料是对I/O多路复用有很好的垂询了.此中tornado使用的正是epoll的.

selec,poll和epoll差距总括

基本上select有3个缺点:

连接数受限

寻觅配对速度慢

数量由基本拷贝到顾客态

poll修正了第一个毛病

epoll改了五个缺点.

关于epoll的:http://www.cnblogs.com/my_life/articles/3968782.html

2 调整算法

先来先服务(FCFS, First Come First Serve)

短作业优先(SJF, Shortest Job First)

最高优先权调治(Priority Scheduling)

日子片轮转(奥迪Q3奥迪Q7, Round 罗布in)

排山倒海反馈队列调解(multilevel feedback queue scheduling)

实时调整算法:

最先截止时间先行 EDF

最低松弛度优先 LLF

3 死锁

原因:

逐鹿能源

次第推动各类不当

供给条件:

互斥条件

伸手和维系规范

不剥夺条件

环路等待条件

拍卖死锁基本办法:

以免死锁(屏弃除1以外的口径)

防止死锁(银行家算法)

检查测量检验死锁(财富分配图)

破除死锁

剥夺能源

打消进度

4 程序编写翻译与链接

推荐:http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/11/compiler.html

Bulid进程能够解释为4个步骤:预管理(Prepressing), 编写翻译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

以c语言为例:

1 预处理

预编写翻译进度重要管理那一个源文件中的以“#”开首的预编写翻译指令,首要管理准则有:

将装有的“#define”删除,并张开所用的宏定义

拍卖全数条件预编写翻译指令,譬如“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”

处理“#include”预编译指令,将被含有的文件插入到该编写翻译指令的地点,注:此进程是递归进行的

剔除全数注释

增加行号和文书名标志,以便于编写翻译时编写翻译器发生调节和测量试验用的行号新闻以及用于编写翻译时产生编写翻译错误或警报时可呈现行号

保存全体的#pragma编写翻译器指令。

2 编译

编写翻译进度就是把预管理完的文本实行业作风姿浪漫雨后苦笋的词法深入分析、语法深入分析、语义解析及优化后更换对应的汇编代码文件。那个进度是任何程序营造的中坚部分。

3 汇编

汇编器是将汇编代码转产生机器能够实行的通令,每一条汇编语句大概都以一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的文书成为指标文件(Object File)

4 链接

链接的严重性内容正是把各样模块之间互相援用的一些管理好,使种种模块能够正确的拼接。链接的重要进度包块 地址和空中的分红(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等手续。

5 静态链接和动态链接

静态链接方法:静态链接的时候,载入代码就能够把程序会用到的动态代码或动态代码之处明确下来静态库的链接可以行使静态链接,动态链接库也得以行使这种方法链接导入库

动态链接方法:使用这种艺术的程序并不在黄金年代最早就到位动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总括(被调用的那某些)动态代码的逻辑地址,然后等到有些时候,程序又供给调用此外某块动态代码时,载入程序又去计算那有的代码的逻辑地址,所以,这种方法使程序初叶化时间非常的短,但运维期间的习性比不上静态链接的主次

6 设想内部存款和储蓄器技巧

虚构存款和储蓄器是指装有乞请调入功效和交流功用,能从逻辑上对内存容积加以扩充的大器晚成种存款和储蓄系统.

7 分页和支行

分页: 客户程序之处空间被分割成多少稳住大小的区域,称为“页”,相应地,内部存储器空间分成若干个物理块,页和块的轻重缓急约等于。可将客户程序的任黄金年代页放在内部存款和储蓄器的任一块中,完成了离散分配。

分层: 将客商程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段能够定义黄金年代组相对完好的逻辑音讯。存款和储蓄分配时,以段为单位,段与段在内部存款和储蓄器中能够不相邻接,也兑现了离散分配。

分页与分支的体贴差距

页是信息的轮廓单位,分页是为着促成非三番五次分配,以便消除内部存款和储蓄器碎片难点,或许说分页是出于系统管理的内需.段是音信的逻辑单位,它包括生龙活虎组意义相对完好的新闻,分段的目标是为着越来越好地促成共享,满意客商的须要.

页的高低固定,由系统明确,将逻辑地址划分为页号和页各地址是由机器硬件实现的.而段的尺寸却不牢固,决计于客户所编纂的程序,平日由编写翻译程序在对源程序开展编写翻译时依据新闻的性质来划分.

分页的课业地址空间是意气风发维的.分段之处空间是二维的.

8 页面置换算法

最棒置换算法OPT:不只怕完结

先进先出FIFO

最近最久未使用算法LRU:这几天后生可畏段时间里最久未有应用过的页面予以置换.

clock算法

9 两旁触发和品位触发

边缘触发是指每当状态变化时发出五个 io 事件,条件触发是假设满足条件就生出三个 io 事件

数据库

1 事务

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑职业单元实践的生机勃勃多元操作,要么完全地实施,要么完全地不举行。

2 数据库索引

推荐:http://tech.meituan.com/mysql-index.html

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

聚焦索引,非集中索引,B-Tree,B+Tree,最左前缀原理

3 Redis原理

4 乐观锁和悲观锁

想不开锁:假定会生出并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作

明朗锁:若是不会生出并发冲突,只在付给操作时检查是不是违背数据完整性。

5 MVCC

6 MyISAM和InnoDB

MyISAM 符合于有个别亟待多量询问的应用,但其对于有雅量写操作并非很好。以致你只是亟需update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,尽管是读进度都爱莫能助操作直到读操作实现。其它,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 那类的计量是超快无比的。

InnoDB 的动向会是三个非常复杂的贮存引擎,对于有个别小的接收,它会比 MyISAM 还慢。他是它援救“行锁” ,于是在写操作比非常多的时候,会更完美。并且,他还辅助越多的尖端应用,譬喻:事务。

网络

1 贰回握手

顾客端通过向服务器端发送贰个SYN来成立二个再接再砺展开,作为三路握手的黄金年代局地。客户端把这段连接的序号设定为私自数 A。

劳务器端应当为三个合法的SYN回送多个SYN/ACK。ACK 的确认码应该为A+1,SYN/ACK 包本人又有多个随便序号 B。

末尾,顾客端再发送七个ACK。当服务端受到这一个ACK的时候,就成功了三路握手,并跻身了连接创制状态。此时包序号被设定为接收的确认号 A+1,而响应则为 B+1。

2 四回挥手

3 ARP协议

地方拆解深入分析左券(Address Resolution Protocol): 依照IP地址获取物理地址的三个TCP/IP合同

4 urllib和urllib2的区别

本条面试官确实问过,那时候答的urllib2能够Post而urllib不能.

urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的产生,而urllib2未有。这是怎么urllib常和urllib2一齐行使的来头。

urllib2能够采用叁个Request类的实例来设置UEvoqueL央浼的headers,urllib仅能够选取URubiconL。那意味,你不得以装作你的User Agent字符串等。

5 Post和Get

GET和POST有怎么样分歧?及为何互连网的超越十分之五答案都以错的天涯论坛回答

get:RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1post:RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1

6 Cookie和Session

CookieSession

积累地点顾客端服务器端

目标追踪会话,也足以保留客商偏疼设置也许封存顾客名密码等追踪会话

安全性不安全无恙

session本事是要使用到cookie的,之所以现身session才具,主如若为了安全。

7 apache和nginx的区别

nginx 相对 apache 的优点:

轻量级,相像起web 服务,比apache 占用更加少的内部存款和储蓄器及财富

抗并发,nginx 管理诉求是异步非阻塞的,帮忙更加的多的现身连接,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低能源低消耗高质量

布局简洁

惊人模块化的宏图,编写模块绝对简便易行

社区活泼

apache 相对nginx 的优点:

rewrite ,比nginx 的rewrite 强大

模块超级多,基本想到的都能够找到

少bug ,nginx 的bug 相对超多

超稳定

8 网址客商密码保存

精晓保存

明文hash后保存,如md5

MD5+Salt方式,那个salt能够Infiniti定

微博使用了Bcrypy(好像)加密

9 HTTP和HTTPS

意况码定义

1xx 告诉吸收接纳到乞请,继续进度

2xx 成功步骤成功接到,被领悟,并被接收

3xx 重定向为了落成诉求,必需运用进一步措施

4xx 客商端出错央浼富含错的逐风流倜傥或必须要辱义务

5xx 服务器出错服务器不能做到明显有效的央浼

403: Forbidden404: Not Found

HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,SportageSA

10 XSRF和XSS

CSGL450F(Cross-site request forgery)跨站恳求杜撰

XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击

CSCRUISERF入眼在央求,XSS重视在本子

11 幂等 Idempotence

HTTP方法的幂等性是指二回和屡屡号令某贰个财富应该有所同等的副作用。(注意是副成效)

GET

DELETE方法用于删除能源,有副作用,但它应有满足幂等性。举例:DELETE

POST所对应的UENVISIONI并非制造的能源自个儿,而是能源的接收者。例如:POST

PUT所对应的U本田UR-VI是要创设或更新的能源自身。比如:PUT

12 RESTful架构(SOAP,RPC)

推荐:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html

13 SOAP

SOAP(原为Simple Object Access Protocol的首字母缩写,即轻松对象访谈左券)是换来数据的生机勃勃种公约正式,使用在计算机互连网Web服务(web service)中,沟通带结构音讯。SOAP为了简化网页服务器(Web Server)从XML数据库中领取数额时,节省去格式化页面时间,以至不一致应用程序之间依照HTTP通讯公约,信守XML格式施行资料交流,使其抽象于言语实现、平台和硬件。

14 RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程进程调用左券,它是风流浪漫种通过互连网从远程计算机程序上号令服务,而不必要精通底层网络技艺的情商。RPC商量假诺有些传输协议的留存,如TCP或UDP,为通讯程序之间教导消息数量。在OSI互联网通讯模型中,RPC赶过了传输层和应用层。RPC使得开采包含互联网布满式多程序在内的应用程序越发轻松。

小结:服务提供的两大流派.守旧意义以艺术调用为导向通称RPC。为了公司SOA,若干商家联合推出webservice,制订了wsdl接口定义,传输soap.当互连网时代,肥胖SOA被简化为http+xml/json.但是简化现身种种混乱。以财富为导向,任何操作无非是对能源的增加和删除改查,于是统生龙活虎的REST现身了.

前行的逐黄金年代: RPC -> SOAP -> RESTful

15 CGI和WSGI

CGI是通用网关接口,是连接web服务器和应用程序的接口,客户通过CGI来拿到动态数据或文件等。CGI程序是一个单身的次第,它能够用差不离具有语言来写,满含perl,c,lua,python等等。

WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的生龙活虎种接口,WSGI的里边多个指标便是让客商能够用统黄金年代的语言(Python)编写前后端。

法定认证:PEP-3333

16 中间人攻击

在GFW里多如牛毛的,呵呵.

中间人攻击(Man-in-the-middle attack,日常缩写为MITM)是指攻击者与广播发表的双边分别创立独立的调换,并沟通其所收取的数据,使通信的两侧感到他俩正在通过二个私密的连接与对方直接对话,但实质上整个会话都被攻击者完全调整。

17 c10k问题

所谓c10k难题,指的是服务器同一时间支持广大个顾客端的标题,也正是concurrent 10 000 connection(那也是c10k以此名字的源委)。推荐:http://www.kegel.com/c10k.html

18 socket

推荐:http://www.360doc.com/content/11/0609/15/5482098_122692444.shtml

Socket=Ip address+ TCP/UDP + port

19 浏览器缓存

推荐:http://www.cnblogs.com/skynet/archive/2012/11/28/2792503.html

304 Not Modified

20 HTTP1.0和HTTP1.1

推荐:http://blog.csdn.net/elifefly/article/details/3964766

诉求头Host字段,一个服务器三个网址

长链接

文件断点续传

身份认证,状态管理,Cache缓存

21 Ajax

AJAX,Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML), 是与在不另行加载整个页面包车型大巴场馆下,与服务器调换数据并更新部分网页的技术。

*NIX

unix进程间通讯情势(IPC)

管道(Pipe):管道可用于具备亲缘关系进度间的通讯,允许一个进度和另二个与它有一只祖先的经过之间进行通讯。

取名管道(named pipe):命名管道克制了管道没出名字的范围,由此,除具备管道所兼有的意义外,它还允许无亲缘关系进度间的通讯。命名管道在文件系统中有相应的公文名。命名管道通过命令mkfifo或系统调用mkfifo来创设。

随机信号(Signal):非确定性信号是比较复杂的通讯情势,用于公告接收进度有某种事件产生,除了用于进度间通讯外,进度还足以发送时域信号给进度本身;linux除了扶植Unix早期时限信号语义函数sigal外,还扶持语义相符Posix.1规范的时限信号函数sigaction(实际上,该函数是基于BSD的,BSD为了完结可信赖功率信号机制,又能够合併对外接口,用sigaction函数重新完成了signal函数)。

音信(Message)队列:音讯队列是新闻的链接表,富含Posix新闻队列system V信息队列。有丰富权限的进程能够向队列中加多新闻,被给予读权限的经过则足以读走队列中的消息。讯息队列克制了复信号承载音讯量少,管道只好承载无格式字节流以至缓冲区大大小小受限等缺

分享内部存款和储蓄器:使得四个经过能够访谈同一块内部存款和储蓄器空间,是最快的可用IPC格局。是本着任何通讯机制运作功效极低而规划的。往往与其它通讯机制,如时限信号量结合使用,来落成进程间的同盟及互斥。

内部存款和储蓄器映射(mapped memory):内部存款和储蓄器映射允许任何两个经过间通信,每二个使用该机制的经过经过把叁个分享的文书映射到协调的历程地址空间来落实它。

确定性信号量(semaphore):首要作为进度间以致相通进度差异线程之间的合作花招。

套接口(Socket):更为形似的历程间通讯机制,可用来分化机器之间的长河间通讯。开首是由Unix系统的BSD分支开辟出来的,但现行反革命日常能够移植到别的类Unix系统上:Linux和System V的变种都接济套接字。

数据结构

1 红黑树

红黑树与AVL的可比:

AVL是严酷平衡树,由此在扩展照旧去除节点的时候,根据分歧情况,旋转的次数比红黑树要多;

红黑是用非严加的平衡来换取增加和删除节点时候转动次数的回降;

据此轻易说,假使您的采用中,寻觅的次数远远超越插入和删除,那么接纳AVL,假诺寻找,插入删除次数差十分的少大致,应该选用RB。

编程题

1 台阶难题/斐波纳挈

一头青蛙二回可以跳上1级台阶,也能够跳上2级。求该立卧撑上三个n级的阶梯总共有多少种跳法。

fib=lambdan: nifn<=2elsefib(n-1)+fib(n-2)

其次种纪念方法

defmemo(func):    cache={}defwrap(*args):ifargsnotincache:            cache[args]=func(*args)returncache[args]returnwrap@memodeffib(i):ifi<2:return1returnfib(i-1)+fib(i-2)

其二种方法

deffib(n):    a, b=0,1for_inxrange(n):        a, b=b, a+breturnb

2 失常台阶难题

多只青蛙一回能够跳上1级台阶,也得以跳上2级……它也得以跳上n级。求该仰卧起坐上贰个n级的台阶总共有稍许种跳法。

fib=lambdan: nifn<2else2*fib(n-1)

3 矩形覆盖

大家得以用2*1的小矩形横着如故竖着去蒙蔽越来越大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖三个2*n的大矩形,总共有些许种艺术?

第2*n个矩形的覆盖方式等于第2*(n-1)加上第2*(n-2)的方法。

f=lambdan:1ifn<2elsef(n-1)+f(n-2)

4 杨氏矩阵查找

在三个m行n列二维数组中,每意气风发行都遵守从左到右依次增加的依次排序,每一列都依照从上到下依次增加的次第排序。请实现多少个函数,输入那样的八个二维数组和三个整数,决断数组中是或不是富含该整数。

动用Step-wise线性找寻。

defget_value(l,r,c):returnl[r][c]deffind(l,x):    m=len(l)-1n=len(l[0])-1r=0c=nwhilec>=0andr<=m:        value=get_value(l, r, c)ifvalue==x:returnTrueelifvalue>x:            c=c-1elifvalue

5 去除列表中的重复成分

用集合

list(set(l))

用字典

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2={}.fromkeys(l1).keys()printl2

用字典并保障顺序

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2=list(set(l1))l2.sort(key=l1.index)printl2

列表推导式

l1=['b','c','d','b','c','a','a']l2=[][l2.append(i)foriinl1ifnotiinl2]

面试官提到的,先排序然后删除.

6 链表成对交换

1->2->3->4转换成2->1->4->3.

classListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=NoneclassSolution:#@param a ListNode#@return a ListNodedefswapPairs(self,head):ifhead!=Noneandhead.next!=None:next=head.next            head.next=self.swapPairs(next.next)next.next=headreturnnextreturnhead

7 成立字典的不二等秘书诀

1 直接开立

dict={'name':'earth','port':'80'}

2 工厂方法

items=[('name','earth'),('port','80')]dict2=dict(items)dict1=dict((['name','earth'],['port','80']))

3 fromkeys()方法

dict1={}.fromkeys(('x','y'),-1)dict={'x':-1,'y':-1}dict2={}.fromkeys(('x','y'))dict2={'x':None,'y':None}

8 合併三个静止列表

今日头条远程面试必要编制程序

尾递归

def_recursion_merge_sort2(l1,l2,tmp):iflen(l1)==0orlen(l2)==0:        tmp.extend(l1)        tmp.extend(l2)returntmpelse:ifl1[0]

循环算法

def loop_merge_sort(l1, l2):

tmp = []

while len(l1) > 0 and len(l2) > 0:

if l1[0] < l2[0]:

tmp.append(l1[0])

del l1[0]

else:

tmp.append(l2[0])

del l2[0]

tmp.extend(l1)

tmp.extend(l2)

return tmp

9 交叉链表求交点

去哪个地方的面试,没做出来.

classListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=Nonedefnode(l1,l2):    length1, lenth2=0,0#求八个链表长度whilel1.next:        l1=l1.next        length1+=1whilel2.next:        l2=l2.next        length2+=1#长的链表先走iflength1>lenth2:for_inrange(length1-length2):            l1=l1.nextelse:for_inrange(length2-length1):            l2=l2.nextwhilel1andl2:ifl1.next==l2.next:returnl1.nextelse:            l1=l1.next            l2=l2.next

10 二分查找

defbinarySearch(l,t):    low, high=0,len(l)-1whilelowt:            high=midelifl[mid]

11 快排

defqsort(seq):ifseq==[]:return[]else:        pivot=seq[0]        lesser=qsort([xforxinseq[1:]ifx=pivot])returnlesser+[pivot]+greaterif__name__=='__main__':    seq=[5,6,78,9,0,-1,2,3,-65,12]print(qsort(seq))

12 找零难点

defcoinChange(values,money,coinsUsed):#values    T[1:n]数组#valuesCounts  钱币对应的门类数#money  搜索来的总钱数#coinsUsed  对应于当下钱币总的数量i所使用的硬币数目forcentsinrange(1, money+1):        minCoins=cents#从第二个开头到money的有所情形起始forvalueinvalues:ifvalue<=cents:                temp=coinsUsed[cents-value]+1iftemp

13 广度遍历和深度遍历二叉树

给定贰个数组,创设二叉树,况且按档次打字与印刷那个二叉树

## 14 二叉树节点classNode(object):def__init__(self,data,left=None,right=None):self.data=dataself.left=leftself.right=righttree=Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))## 15 档期的顺序遍历deflookup(root):    stack=[root]whilestack:        current=stack.pop(0)printcurrent.dataifcurrent.left:            stack.append(current.left)ifcurrent.right:            stack.append(current.right)## 16 深度遍历defdeep(root):ifnotroot:returnprintroot.data    deep(root.left)    deep(root.right)if__name__=='__main__':    lookup(tree)    deep(tree)

17 前中后序遍历

纵深遍历改造各类就OK了

18 求最大树深

defmaxDepth(root):ifnotroot:return0returnmax(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right))+1

19 求两棵树是不是风流浪漫律

defisSameTree(p,q):ifp==Noneandq==None:returnTrueelifpandq :returnp.val==q.valandisSameTree(p.left,q.left)andisSameTree(p.right,q.right)else:returnFalse

20 前序中序求后序

推荐:http://blog.csdn.net/hinyunsin/article/details/6315502

defrebuild(pre,center):ifnotpre:returncur=Node(pre[0])    index=center.index(pre[0])    cur.left=rebuild(pre[1:index+1], center[:index])    cur.right=rebuild(pre[index+1:], center[index+1:])returncurdefdeep(root):ifnotroot:returndeep(root.left)    deep(root.right)printroot.data

21 单链表逆置

classNode(object):def__init__(self,data=None,next=None):self.data=dataself.next=nextlink=Node(1, Node(2, Node(3, Node(4, Node(5, Node(6, Node(7, Node(8, Node(9)))))))))defrev(link):    pre=link    cur=link.next    pre.next=Nonewhilecur:        tmp=cur.next        cur.next=pre        pre=cur        cur=tmpreturnpreroot=rev(link)whileroot:printroot.data    root=root.next

 

@staticmethod和@classmethod

def foo(x):
    print "executing foo(%s)"%(x)

class A(object):
    def foo(self,x):
        print "executing foo(%s,%s)"%(self,x)

    @classmethod
    def class_foo(cls,x):
        print "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)

    @staticmethod
    def static_foo(x):
        print "executing static_foo(%s)"%x

a=A()

此地先了解下函数参数里面包车型大巴self和cls.那么些self和cls是对类或许实例的绑定,对于常常的函数来讲大家得以如此调用foo(x),这么些函数正是最常用的,它的专门的学问跟此外东西(类,实例)无关.对于实例方法,大家通晓在类里每一回定义方法的时候都急需绑定那么些实例,正是foo(self, x),为啥要这么做吗?因为实例方法的调用离不开实例,大家须要把实例自个儿传给函数,调用的时候是如此的a.foo(x)(其实是foo(a, x)).类方法后生可畏致,只不过它传递的是类并不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls可以轮换其他参数,但是python的约定是那俩,如故不要改的好.

对于静态方法其实和常常的章程生机勃勃致,没有必要对哪个人进行绑定,唯后生可畏的区分是调用的时候必要运用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法 类方法 静态方法
a = A() a.foo(x) A.class_foo(x) A.static_foo(x)
A 不可用 A.class_foo(x) A.static_foo(x)

越来越多关于这么些主题材料:http://stackoverflow.com/questions/136097/what-is-the-difference-between-staticmethod-and-classmethod-in-python

Python语言特征

生机勃勃、Python的函数参数字传送递

看两个例证:

a = 1

def fun(a):

a = 2

fun(a)

print a # 1

a = []

def fun(a):

a.append(1)

fun(a)

print a # [1]

抱有的变量都能够领会是内部存款和储蓄器中三个对象的“引用”,可能,也足以看似c中void*的感觉。

透过id来看援用a的内部存款和储蓄器地址能够相比较明白:

a = 1

def fun(a):

print "func_in",id(a) # func_in 41322472

a = 2

print "re-point",id(a), id(2) # re-point 41322448 41322448

print "func_out",id(a), id(1) # func_out 41322472 41322472

fun(a)

print a # 1

注:具体的值在差异计算机上运维时可能两样。

能够见见,在执行完a = 2之后,a引用中保留的值,即内部存款和储蓄器地址产生变化,由原本1对象的随地的地址产生了2以此实体对象的内部存款和储蓄器地址。

而第4个例证a引用保存的内部存款和储蓄器值就不会发生变化:

a = []

def fun(a):

print "func_in",id(a) # func_in 53629256

a.append(1)

print "func_out",id(a) # func_out 53629256

fun(a)

print a # [1]

此处记住的是项目是属于对象的,并不是变量。而目的有二种,“可修正”(mutable)与“不可更动”(immutable)对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不足更改的对象,而 list, dict, set 等则是足以矫正的指标。(这就是以此难点的尤为重要)

当贰个援用传递给函数的时候,函数自动复制少年老成份引用,这么些函数里的援引和外边的援用未有半毛关系了.所以第叁个例子里函数把援用指向了三个不可变对象,当函数重返的时候,外面包车型大巴援用没半毛以为.而第一个例证就差异等了,函数内的援引指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址肖似,在内部存款和储蓄器里展开改善.

二、Python中的元类(metaclass)

本条那些的偶尔用,可是像ORM这种复杂的结构照旧会必要的,教程就不详细介绍了。

三、 @staticmethod和@classmethod

Python其实有3个点子,即静态方法(staticmethod),类措施(classmethod)和实例方法,如下:

def foo(x):

print "executing foo(%s)"%(x)

class A(object):

def foo(self,x):

print "executing foo(%s,%s)"%(self,x)

@classmethod

def class_foo(cls,x):

print "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)

@staticmethod

def static_foo(x):

print "executing static_foo(%s)"%x

a=A()

此间先清楚下函数参数里面包车型客车self和cls.这些self和cls是对类恐怕实例的绑定,对于平常的函数来讲大家能够那样调用foo(x),那几个函数就是最常用的,它的劳作跟别的事物(类,实例)非亲非故.对于实例方法,我们知晓在类里每一遍定义方法的时候都须要绑定这几个实例,就是foo(self, x),为啥要这么做吧?因为实例方法的调用离不开实例,大家要求把实例自个儿传给函数,调用的时候是那样的a.foo(x)(其实是foo(a, x)).类方法黄金年代致,只可是它传递的是类并不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls可以轮换别的参数,然而python的预约是那俩,依然不要改的好.

对于静态方法其实和平凡的办法豆蔻梢头致,不需求对何人实行绑定,唯风流倜傥的分别是调用的时候需求利用a.static_foo(x)或者A.static_foo(x)来调用.

实例方法类措施静态方法a = A()a.foo(x)a.class_foo(x)a.static_foo(x)A不可用A.class_foo(x)A.static_foo(x)

四、类变量和实例变量

类变量:

​是可在类的享有实例之间共享的值(也等于说,它们不是单独分配给每种实例的)。举个例子下例中,num_of_instance 正是类变量,用于追踪存在着多少个Test 的实例。

实例变量:

实例化之后,每一个实例单独具备的变量。

class Test(object):

num_of_instance = 0

def __init__(self, name):

self.name = name

Test.num_of_instance += 1

if __name__ == '__main__':

print Test.num_of_instance # 0

t1 = Test('jack')

print Test.num_of_instance # 1

t2 = Test('lucy')

print t1.name , t1.num_of_instance # jack 2

print t2.name , t2.num_of_instance # lucy 2

增加补充的例证

class Person:

name="aaa"

p1=Person()

p2=Person()

p1.name="bbb"

print p1.name # bbb

print p2.name # aaa

print Person.name # aaa

此处p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实在和上面第七个难点同样,就是函数字传送参的难点,p1.name一同首是指向的类变量name="aaa",不过在实例的意义域里把类变量的引用退换了,就改成了二个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

能够看看上面包车型大巴例子:

class Person:

name=[]

p1=Person()

p2=Person()

p1.name.append(1)

print p1.name # [1]

print p2.name # [1]

print Person.name # [1]

五、Python自省

其生机勃勃也是python彪悍的天性.

反省就是面向对象的言语所写的程序在运作时,所能知道对象的类型.轻易一句正是运维时亦可拿走对象的类型.比方type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

a = [1,2,3]

b = {'a':1,'b':2,'c':3}

c = True

print type(a),type(b),type(c) # <type 'list'> <type 'dict'> <type 'bool'>

print isinstance(a,list) # True

六、字典推导式

也许你见过列表推导时,却尚未见过字典推导式,在2.7中才参与的:

d = {key: value for (key, value) in iterable}

7 Python中单下划线和双下划线

>>> class MyClass():

... def __init__(self):

... self.__superprivate = "Hello"

... self._semiprivate = ", world!"

...

>>> mc = MyClass()

>>> print mc.__superprivate

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

AttributeError: myClass instance has no attribute '__superprivate'

>>> print mc._semiprivate

, world!

>>> print mc.__dict__

{'_MyClass__superprivate': 'Hello', '_semiprivate': ', world!'}

__foo__:大器晚成种约定,Python内部的名字,用来区分其余客户自定义的命名,以免冲突,就是比方说__init__(),__del__(),__call__()那个新鲜措施

_foo:大器晚成种约定,用来钦定变量私有.程序猿用来钦命个人变量的风流倜傥种形式.无法用from module import * 导入,其他地点和国有相仿访谈;

__foo:那个有真正的意义:解析器用_classname__foo来代替那一个名字,以界别和此外类相像的命名,它不能直接像公有成员大器晚成致随意访问,通过对象名._类名__xxx那样的方式能够访问.

七、字符串格式化:%和.format

.format在大多方面看起来更便利.对于%最烦人的是它无法同有时间传递五个变量和元组.你或者会想上边包车型客车代码不会有如何难点:

"hi there %s" % name

只是,如若name恰好是(1,2,3),它将会抛出一个TypeError十分.为了确定保障它总是不错的,你必须要那样做:

"hi there %s" % (name,) # 提供二个单成分的数组实际不是二个参数

可是某些丑..format就从未有过这个难题.你给的第三个难题也是这么,.format美观多了.

你干吗不用它?

  • 不知底它(在读这几个前面)
  • 为了和Python2.5至极(例如logging库建议使用%(issue #4))

八、迭代器和生成器

stackoverflow里python排名第意气风发的标题,能够参照一下,有俄文版也可以有粤语版的。

此地有个有关生成器的创设难题面试官有考: 问: 将列表生成式中[]改变() 之后数据结构是不是改动? 答案:是,从列表变为生成器

>>> L = [x*x for x in range(10)]

>>> L

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

>>> g = (x*x for x in range(10))

>>> g

<generator object <genexpr> at 0x0000028F8B774200>

因而列表生成式,能够向来开立三个列表。可是,受到内部存款和储蓄器限定,列表体积明确是个别的。而且,创制贰个分包百万成分的列表,不止是侵夺十分的大的内部存款和储蓄器空间,如:我们只须要拜会前边的多少个要素,前面超过半数要素所占的空中都以荒凉的。因而,未有要求成立完整的列表(节省多量内部存款和储蓄器空间)。在Python中,我们得以接受生成器:边循环,边计算的体制—>generator

九、*args and **kwargs

用*args和**kwargs只是为了方便并从未强制行使它们.

当你不分明你的函数里就要传递多少参数时你能够用*args.比如,它能够传递放肆数量的参数:

>>> def print_everything(*args):

for count, thing in enumerate(args):

... print '{0}. {1}'.format(count, thing)

...

>>> print_everything('apple', 'banana', 'cabbage')

  1. apple

  2. banana

  3. cabbage

相似的,**kwargs允许你使用未有先行定义的参数名:

>>> def table_things(**kwargs):

... for name, value in kwargs.items():

... print '{0} = {1}'.format(name, value)

...

>>> table_things(apple = 'fruit', cabbage = 'vegetable')

cabbage = vegetable

apple = fruit

您也得以混着用.命名参数首先得到参数值然后有着的任何参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.比如:

def table_things(titlestring, **kwargs)

*args和**kwargs能够并且在函数的概念中,可是*args必须在**kwargs前面.

当调用函数时您也得以用*和**语法.例如:

>>> def print_three_things(a, b, c):

... print 'a = {0}, b = {1}, c = {2}'.format(a,b,c)

...

>>> mylist = ['aardvark', 'baboon', 'cat']

>>> print_three_things(*mylist)

a = aardvark, b = baboon, c = cat

就像是您看见的生龙活虎致,它能够传递列表(恐怕元组)的每朝气蓬勃项并把它们解包.注意必需与它们在函数里的参数相符合.当然,你也足以在函数定义或许函数调用时用*.

十、面向切面编程AOP和装饰器

以此AOP生龙活虎听上去有个别懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

装饰器是二个很有名的设计方式,平日被用来有切面须要的场合,较为精华的有插入日志、品质测量检验、事务管理等。装饰器是肃清那类难点的绝佳设计,有了装饰器,我们就足以分离出大方函数中与函数效能自身非亲非故的同一代码并三番陆回起用。回顾的讲,装饰器的功力就是为曾经存在的目的增多额外的效劳。

十风华正茂、赤麻鸭类型

“当见到贰头鸟走起来像钻水鸭、游泳起来像绿头鸭、叫起来也像赤麻鸭,那么这只鸟就能够被称呼秋沙鸭。”

我们并不爱惜对象是如何类型,到底是否绿头鸭,只关心行为。

比方说在python中,有繁多file-like的东西,例如StringIO,GzipFile,socket。它们有大多相符的秘籍,大家把它们作为文件使用。

又比方list.extend()方法中,我们并不关心它的参数是或不是list,只要它是可迭代的,所以它的参数能够是list/tuple/dict/字符串/生成器等.

潜水鸭类型在动态语言中时常使用,极其灵活,使得python不想java那样特意去弄一大堆的设计方式。

十二、Python中重载

函数重载主若是为着减轻四个难点。

  1. 可变参数类型。
  2. 可变参数个数。

此外,贰个中坚的宏图规范是,仅仅当七个函数除了参数类型和参数个数分裂以外,其效能是完全相像的,此时才使用函数重载,倘若三个函数的效果实在不及,那么不该采取重载,而应该采用多少个名字差别的函数。

好呢,那么对于情形 1 ,函数功效相像,但是参数类型分化,python 如哪处理?答案是常常有不须要管理,因为 python 能够担负任何项目标参数,倘诺函数的效用相符,那么分裂的参数类型在 python 中超级大概是平等的代码,没有必要做成四个例外函数。

那正是说对于情况 2 ,函数功用相近,但参数个数分歧,python 如何地理?大家了解,答案正是缺省参数。对那多少个非常不足的参数设定为缺省参数就能够解决难点。因为你若是函数功用相近,那么那多少个缺乏的参数终究是须求用的。

好了,鉴于情况 1 跟 意况 2 都有了消除方案,python 自然就没有必要函数重载了。

十七、新式类和旧式类

以此面试官问了,小编说了老半天,不知道她问的确实意图是什么.

stackoverflow

新型类很早在2.2就涌出了,所以旧式类完全都以卓越的问题,Python3里的类全都是新式类.这里有七个MRO难点得以了然下(新式类是广度优先,旧式类是深浅优先),<Python宗旨编制程序>里讲的也超多.

二个旧式类的吃水优先的事例

class A():

def foo1(self):

print "A"

class B(A):

def foo2(self):

pass

class C(A):

def foo1(self):

print "C"

class D(B, C):

pass

d = D()

d.foo1()

# A

依据优异类的搜索顺序从左到右深度优先的准绳,在拜见d.foo1()的时候,D那么些类是从未有过的..那么往上追寻,先找到B,里面未有,深度优先,访谈A,找到了foo1(),所以那时候调用的是A的foo1(),进而变成C重写的foo1()被绕过

十四、__new__和__init__的区别

这个__new__真正非常少看见,先做询问吧.

  1. __new__是一个静态方法,而__init__是三个实例方法.
  2. __new__方法会重临一个创造的实例,而__init__怎么样都不重回.
  3. 只有在__new__归来多少个cls的实例时前边的__init__技艺被调用.
  4. 当成立三个新实例时调用__new__,伊始化叁个实例时用__init__.

stackoverflow

ps: __metaclass__是创建类时起效能.所以大家能够分级采用__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创制,实例创设和实例带头化的时候做一些小手脚.

十七、单例格局

​单例方式是生龙活虎种常用的软件设计情势。在它的为主结构中只含有一个被叫做单例类的奇怪类。通过单例形式能够保障系统中二个类唯有三个实例何况该实例易于外部访问,进而利于对实例个数的决定并节约系统能源。借使指望在系统中有个别类的靶子只好存在多个,单例情势是最佳的解决方案。

__new__()在__init__()在此以前被调用,用于转移实例对象。利用那么些办法和类的习性的性子能够兑现设计格局的单例情势。单例形式是指成立独一目的,单例情势设计的类只可以实例 那些相对常考啊.一定要铭记在心1~2个法子,那时面试官是让手写的.

1 使用__new__方法

class Singleton(object):

def __new__(cls, *args, **kw):

if not hasattr(cls, '_instance'):

orig = super(Singleton, cls)

cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)

return cls._instance

class MyClass(Singleton):

a = 1

2 分享属性

始建实例时把装有实例的__dict__本着同一个字典,那样它们具备相仿的性质和方法.

class Borg(object):

_state = {}

def __new__(cls, *args, **kw):

ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)

ob.__dict__ = cls._state

return ob

class MyClass2(Borg):

a = 1

3 装饰器版本

def singleton(cls):

instances = {}

def getinstance(*args, **kw):

if cls not in instances:

instances[cls] = cls(*args, **kw)

return instances[cls]

return getinstance

@singleton

class MyClass:

...

4 import方法

作为python的模块是原始的单例格局

# mysingleton.py

class My_Singleton(object):

def foo(self):

pass

my_singleton = My_Singleton()

# to use

from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

十一、 Python中的功效域

Python 中,三个变量的功能域总是由在代码中被赋值之处所调整的。

当 Python 遇到贰个变量的话他会鲁人持竿那样的逐个实行检索:

地方成效域(Local)→当前成效域被安放的本土功用域(Enclosing locals)→全局/模块作用域(Global)→内置功用域(Built-in)

十四、 GIL线程全局锁

线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保障线程安全而利用的独立线程运营的界定,说白了正是一个核只可以在同时运转二个线程.对于io密集型职责,python的七十多线程起到职能,但对此cpu密集型职责,python的四线程大致占不到其余优势,还会有超大可能因为争夺能源而变慢。

见Python 最难的标题

消亡办法便是多进度和底下的协程(协程也只是单CPU,不过能减小切换代价提高质量).

十八、协程

腾讯网被问到了,呵呵哒,跪了

简单的讲点说协程是进程和线程的进级版,进度和线程都面临着内核态和客户态的切换难题而消耗点不清切换时间,而协程就是客商本人决定切换的机会,不再供给陷入系统的木本态.

Python里最普及的yield即是协程的思量!能够查阅第多少个难题.

十九、闭包

闭包(closure)是函数式编制程序的要害的语法结构。闭包也是大器晚成种集体代码的结构,它相像增进了代码的可重新使用性。

当二个内嵌函数引用其表面作成效域的变量,大家就能收获贰个闭包. 总计一下,成立二个闭包必得满意以下几点:

  1. 一定要有二个内嵌函数
  2. 内嵌函数必得援用外界函数中的变量
  3. 外表函数的再次来到值必需是内嵌函数

以为闭包依然有难度的,几句话是说不清楚的,照旧印证相关资料.

重视是函数运转后并不会被废除,就如16题的instance字典同样,当函数运维完后,instance并不被死灭,而是继续留在内部存储器空间里.这些职能相似类里的类变量,只然而迁移到了函数上.

闭包就如个空心球相仿,你知道外面和里面,但你不知情中间是如何样.

二十、lambda函数

实质上就是二个无名氏函数,为啥叫lambda?因为和前边的函数式编制程序有关.

推荐: 知乎

七十生机勃勃、 Python函数式编制程序

这一个要求适当的问询一下呢,究竟函数式编制程序在Python中也做了援用.

推荐: 酷壳

python中等学园函授数式编制程序支持:

filter 函数的作用也就是过滤器。调用二个布尔函数bool_func来迭代遍历各种seq中的成分;重返八个使bool_seq再次回到值为true的要素的队列。

>>>a = [1,2,3,4,5,6,7]

>>>b = filter(lambda x: x > 5, a)

>>>print b

>>>[6,7]

map函数是对几个队列的各类项依次奉行函数,下面是对三个种类各类项都乘以2:

>>> a = map(lambda x:x*2,[1,2,3])

>>> list(a)

[2, 4, 6]

reduce函数是对三个行列的每种项迭代调用函数,下边是求3的阶乘:

>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,4))

6

七十九、Python里的正片

引用和copy(),deepcopy()的区别

import copy

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原有对象

b = a #赋值,传对象的援引

c = copy.copy(a) #对象拷贝,浅拷贝

d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝,深拷贝

a.append(5) #更改对象a

a[4].append('c') #纠正对象a中的['a', 'b']数组对象

print 'a = ', a

print 'b = ', b

print 'c = ', c

print 'd = ', d

出口结果:

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]

c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]

d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]

四十六、Python垃圾回笼机制

Python GC主要行使引用计数(reference counting)来追踪和回笼垃圾。在援引计数的功底上,通过“标识-清除”(mark and sweep)化解容器对象大概产生的轮回引用难点,通过“分代回笼”(generation collection)以空间换时间的法子升高垃圾回笼功用。

1 引用计数

PyObject是每一个对象必有的内容,当中ob_refcnt就是做为援引计数。当一个目的有新的援引时,它的ob_refcnt就能够增添,当援用它的靶子被剔除,它的ob_refcnt就能减弱.援用计数为0时,该指标生命就截止了。

优点:

  1. 简单
  2. 实时性

缺点:

  1. 维护引用计数消耗电源
  2. 巡回援用

2 标志-灭绝机制

基本思路是先按需分配,等到未有空闲内部存款和储蓄器的时候从寄放器和顺序栈上的引用出发,遍历以目的为节点、以引用为边构成的图,把富有能够访谈到的靶子打上标识,然后清扫二回内部存款和储蓄器空间,把持有没标志的对象释放。

3 分代工夫

分代回笼的风姿罗曼蒂克体化思想是:将系统中的全体内部存款和储蓄器块依照其存世时间分开为分化的集结,每种集结就改为二个“代”,垃圾搜集频率随着“代”的存活时间的附加而减小,存活时间平日采纳经过几回垃圾回笼来度量。

Python默料定义了三代对象聚积,索引数越大,对象共处时间越长。

比方: 当有些内部存款和储蓄器块M经过了3次垃圾搜集的洗涤之后还存世时,我们就将内部存款和储蓄器块M划到二个集结A中去,而新分配的内部存储器都分开到群集B中去。当废品收罗起来职业时,大非常多气象都只对集结B实行垃圾回笼,而对集结A举行垃圾回笼要隔极短一段时间后才进行,那就使得垃圾搜罗体制亟待管理的内部存款和储蓄器少了,成效自然就巩固了。在这里个进程中,集结B中的某个内部存款和储蓄器块由于现一时间长而会被撤换成会集A中,当然,会集A中实际上也设有部分垃圾堆,那一个污源的回笼会因为这种分代的体制而被推迟。

二十四、Python的List

详尽教程互连网海人民广播电视台湾大学的,内容有一些多,小编就不生机勃勃一列出来了。

二十五、Python的is

is是对待地址,==是相比值

二十六、 read,readline和readlines

  • read 读取整个文件
  • readline 读取下大器晚成行,使用生成器方法
  • readlines 读取整个文件到三个迭代器以供我们遍历

二十七、 Python2和3的区别

推荐:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的根本出入

二十八、super init

super() lets you avoid referring to the base class explicitly, which can be nice. But the main advantage comes with multiple inheritance, where all sorts of fun stuff can happen. See the standard docs on super if you haven't already.

Note that the syntax changed in Python 3.0: you can just say super().__init__() instead of super(ChildB, self).__init__() which IMO is quite a bit nicer.

Python2.7中的super方法浅见

二十九、range and xrange

都在循环时使用,xrange内部存储器品质更加好。 for i in range(0, 20): for i in xrange(0, 20): What is the difference between range and xrange functions in Python 2.X? range creates a list, so if you do range(1, 10000000) it creates a list in memory with 9999999 elements. xrange is a sequence object that evaluates lazily.

类变量和实例变量

class Person:
    name="aaa"

p1=Person() #类变量
p2=Person() #类变量
p1.name="bbb" #实例变量
print p1.name  # bbb
print p2.name  # aaa
print Person.name  # aaa

类变量便是供类使用的变量,实例变量正是供实例使用的.

此间p1.name="bbb"是实例调用了类变量,这实际和地点第三个难点同样,便是函数字传送参的主题材料,p1.name一方始是指向的类变量name="aaa",可是在实例的魔法域里把类变量的引用改变了,就改为了一个实例变量,self.name不再引用Person的类变量name了.

==能够看看上边包车型客车例证: (need check)==
==python中list是mutable的类变量, 实例化之后也是mutable的, 所以对第一个实例的name操作, 也会孳生类变量以至别的的实例中list的更换==

==如何防止==

class Person:
    name=[]

p1=Person()
p2=Person()
p1.name.append(1)
print p1.name  # [1]
print p2.name  # [1]
print Person.name  # [1]

参考:http://stackoverflow.com/questions/6470428/catch-multiple-exceptions-in-one-line-except-block

操作系统

一、select,poll和epoll

实则具备的I/O都以轮询的措施,只可是完成的局面不一样罢了.

其生龙活虎题目或许有一些长远了,但相信能答应出那几个主题材料是对I/O多路复用有很好的问询了.在那之中tornado使用的正是epoll的.

selec,poll和epoll不相同总计

基本上select有3个缺点:

  1. 连接数受限
  2. 找出配对进程慢
  3. 数码由基础拷贝到顾客态

poll改革了第二个毛病

epoll改了四个弱点.

二、调节算法

  1. 先来先服务(FCFS, First Come First Serve)
  2. 短作业优先(SJF, Shortest Job First)
  3. 最高优先权调解(Priority Scheduling)
  4. 岁月片轮转(奥迪Q5PAJERO, Round 罗布in)
  • 不知凡几反馈队列调解(multilevel feedback queue scheduling)

实时调解算法:

  1. 最先停止时间先行 EDF
  2. 低于松弛度优先 LLF

三、死锁

原因:

  1. 竞争财富
  2. 前后相继推动种种不当

供给条件:

  1. 互斥条件
  2. 伸手和维系标准
  3. 不剥夺条件
  4. 环路等待条件

拍卖死锁基本办法:

  1. 防卫死锁(放弃除1以外的条件)
  2. 幸免死锁(银专家算法)
  3. 检验死锁(财富分配图)
  4. 破除死锁
  5. 剥夺财富
  6. 撤回进度

死锁概念管理政策详细介绍的话,能够参考一下互连网的。

四、程序编译与链接

Bulid进度能够表明为4个步骤:预管理(Prepressing), 编写翻译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

python自省

以此也是python彪悍的个性.

反躬自省正是面向对象的言语所写的主次在运作时,所能知道对象的类型.轻巧一句就是运营时亦可获得对象的类型.举例type(),dir(),getattr(),hasattr(),isinstance().

以c语言为例:

一、预处理

预编写翻译进度首要管理那么些源文件中的以“#”开始的预编写翻译指令,重要管理准则有:

  1. 将有着的“#define”删除,并扩充所用的宏定义
  2. 拍卖全体标准预编写翻译指令,举例“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”
  3. 处理“#include”预编写翻译指令,将被含有的文本插入到该编写翻译指令的职务,注:此进程是递归举行的
  4. 删去全体注释
  5. 增加行号和文书名标记,以便于编写翻译时编译器发生调节和测量试验用的行号音信以至用于编写翻译时发生编写翻译错误或警示时可体现行号
  6. 封存全部的#pragma编译器指令。

二、编译

编写翻译进度正是把预管理完的文件进行一文山会海的词法解析、语法深入分析、语义剖析及优化后转换对应的汇编代码文件。这么些进度是百分百程序营造的中坚部分。

三、汇编

汇编器是将汇编代码转产生机器能够实践的命令,每一条汇编语句差不离都以一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的公文成为目的文件(Object File)

四、链接

链接的关键内容就是把种种模块之间交互援引的有的管理好,使种种模块能够正确的拼接。 链接的严重性进度包块 地址和空中的分配(Address and Storage Allocation)、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等步骤。

五、静态链接和动态链接

静态链接方法:静态链接的时候,载入代码就能把程序会用到的动态代码或动态代码的地点明确下来 静态库的链接可以使用静态链接,动态链接库也可以应用这种方法链接导入库

动态链接方法:使用这种艺术的次第并不在大器晚成开头就完结动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总括(被调用的那部分)动态代码的逻辑地址,然后等到某些时候,程序又须求调用其它某块动态代码时,载入程序又去计算那有的代码的逻辑地址,所以,这种办法使程序最早化时间很短,但运行时期的个性比不上静态链接的前后相继

六、设想内部存款和储蓄器技巧

设想存款和储蓄器是指装有央浼调入效率和置换作用,能从逻辑上对内部存款和储蓄器体量加以扩大的风度翩翩种存款和储蓄系统.

七、分页和分支

分页: 客商程序的地址空间被细分成多少永世大小的区域,称为“页”,相应地,内部存款和储蓄器空间分成若干个物理块,页和块的深浅相等。可将顾客程序的任黄金时代页放在内部存款和储蓄器的任一块中,完结了离散分配。

分层: 将客商程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段能够定义风姿洒脱组相对完整的逻辑消息。存款和储蓄分配时,以段为单位,段与段在内部存款和储蓄器中可以不相邻接,也兑现了离散分配。

分页与分支的机要差别

  1. 页是音讯的概况单位,分页是为着实现非一而再三番三次分配,以便清除内部存款和储蓄器碎片难题,或然说分页是出于系统处理的内需.段是信息的逻辑单位,它富含风姿洒脱组意义相对完好的消息,分段的目标是为着更好地促成分享,满意客户的须要.
  2. 页的分寸固定,由系统明显,将逻辑地址划分为页号和页内地址是由机器硬件实现的.而段的尺寸却不牢固,决意于顾客所编纂的程序,平日由编写翻译程序在对源程序开展编写翻译时依据消息的习性来划分.
  3. 分页的课业地址空间是后生可畏维的.分段之处空间是二维的.

八、页面置换算法

  1. 最棒置换算法OPT:不恐怕完成
  2. 先进先出FIFO
  3. 近日最久未选取算法LRU:方今意气风发段时间里最久未有运用过的页面予以置换.
  4. clock算法

九、边沿触发和等级次序触发

边缘触发是指每当状态变化时产生一个 io 事件,条件触发是假诺满足条件就生出三个 io 事件

字典推导式:

d = {key: value for (key, value) in iterable}

您能够用别样措施的迭代器(元组,列表,生成器..),只要可迭代对象的因素中有五个值.

d = {value: foo(value) for value in sequence if bar(value)}

def key_value_gen(k):
   yield chr(k+65)
   yield chr((k+13)%26+65)
d = dict(map(key_value_gen, range(26)))

数据库

一、事务

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑职业单元推行的大器晚成密密层层操作,要么完全地实施,要么完全地不实行。

透彻领略数据库事务详细教程风流倜傥搜一大把,能够自行检索一下。

二、数据库索引

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

聚焦索引,非聚焦索引,B-Tree,B+Tree,最左前缀原理

三、Redis原理

Redis是什么?

  1. 是贰个截然开源无需付费的key-value内存数据库
  2. 常见被以为是一个数据结构服务器,首即使因为其持有丰盛的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets

Redis数据库

​平时局限点来讲,Redis也以消息队列的花样存在,作为内嵌的List存在,满意实时的高并发须要。在行使缓存的时候,redis比memcached具备更加的多的优势,并且扶助更加多的数据类型,把redis当做两在那之中路存款和储蓄系统,用来管理高并发的数据库操作

  • 进度快:使用典型C写,全部数据都在内部存款和储蓄器中成就,读写速度分别到达10万/20万
  • 持久化:对数码的创新选拔Copy-on-write手艺,能够异步地保留到磁盘上,首要有二种政策,一是依赖时间,更新次数的快速照相(save 300 10 )二是依照语句追加情势(Append-only file,aof)
  • 活动操作:对分歧数据类型的操作都以机关的,很安全
  • 敏捷的主--从复制,官方提供了贰个数额,Slave在21秒即成功了对亚马逊网址10G key set的复制。
  • Sharding技能: 比较轻易将数据遍布到多少个Redis实例中,数据库的扩充是个固定的话题,在关系型数据库中,重若是以丰硕硬件、以分区为重点本领情势的纵向扩大解决了众多的接纳场景,但随着web2.0、移动网络、云计算等选取的勃兴,这种增加格局已经不太相符了,所以近日,像选取主从配置、数据库复制情势的,Sharding这种技巧把负载布满到五个特理节点上去的横向扩充格局用处越来越多。

Redis缺点

  • 是数据水库蓄水体积量受到物理内部存款和储蓄器的约束,不可能用作海量数据的高品质读写,由此Redis切合的气象主要局限在超小数据量的高质量操作和平运动算上。
  • Redis较难支撑在线扩容,在集群容积达到上有效期在线扩大体量会变得很复杂。为防止这一标题,运营人士在系统上线时必需确认保证有丰富的空间,这对能源产生了相当大的浪费。

四、乐观锁和悲观锁

自己瞎焦急锁:假定会生出并发冲突,屏蔽一切或者违反数据完整性的操作

开展锁:要是不会发出并发矛盾,只在付给操作时检查是否违背数据完整性。

五、MVCC

​全称是Multi-Version Concurrent Control,即多版本现身调控,在MVCC合同下,每种读操作会看见三个生机勃勃致性的snapshot,况且能够兑现非阻塞的读。MVCC允许数据颇有五个版本,那个版本能够是时刻戳或许是大局依次增加的事情ID,在同五个时间点,不相同的事情见到的多寡是分化的。

MySQL的innodb引擎是何许促成MVCC的

innodb会为每豆蔻梢头行增添八个字段,分别表示该行创立的本子和删除的本子,填入的是业务的版本号,那几个版本号随着事情的成立不断依次增加。在repeated read的割裂品级(事务的隔开等级请看那篇作品)下,具体各样数据库操作的兑现:

  • select:满意以下多少个条件innodb会重回该行数据:
  • 该行的创办版本号小于等于当前版本号,用于保障在select操作在此以前全体的操作已经推行一败涂地。
  • 该行的去除版本号大于当前版本也许为空。删除版本号大于当前版本意味着有一个油然而生事务将该行删除了。
  • insert:将新插入的行的始建版本号设置为日前系统的版本号。
  • delete:将在删除的行的去除版本号设置为近来系统的版本号。
  • update:不进行原地update,而是调换来insert + delete。将旧行的删除版本号设置为当前版本号,并将新行insert同期设置创设版本号为当下版本号。

里头,写操作(insert、delete和update)实施时,需求将系统版本号递增。

​由于旧数据并不着实的删减,所以必需对那几个数量开展清理,innodb会开启三个后台线程实行清总管业,具体的规规矩矩是将去除版本号小于当前系统版本的行删除,这些进度叫做purge。

通过MVCC很好的兑现了业务的隔绝性,能够达标repeated read品级,要落到实处serializable还必需加锁。

参考:MVCC浅析

六、MyISAM和InnoDB

MyISAM 契合于一些内需多量询问的使用,但其对于有多量写操作并不是很好。以至你只是索要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就终于读进度都没有办法儿操作直到读操作实现。别的,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 那类的精兵简政是相当的慢无比的。

InnoDB 的大势会是二个特别复杂的囤积引擎,对于一些小的行使,它会比 MyISAM 还慢。他是它帮忙“行锁” ,于是在写操作超级多的时候,会更理想。而且,他还辅助更加多的高等应用,举个例子:事务。

python中单下划线和双下划线

那篇文章研商Python中下划线_的利用。跟Python中有的是用法相似,下划线_的不等用法绝大多数(不全都以)都以生龙活虎种规矩约定。

网络

大器晚成、 一遍握手

  1. 顾客端通过向服务器端发送五个SYN来创设一个继续努力张开,作为三回握手的风华正茂局地。客户端把这段连接的序号设定为专擅数 A。
  2. 劳务器端应当为叁个合法的SYN回送一个SYN/ACK。ACK 的确认码应为A+1,SYN/ACK 包自身又有一个随机序号 B。
  3. 末段,客商端再发送多个ACK。当服务端受到这几个ACK的时候,就水到渠成了三路握手,并跻身了连年创立状态。此时包序号被设定为收到的确认号 A+1,而响应则为 B+1。

二、八回挥手

瞩目: 中断连接端能够是客商端,也得以是服务器端. 上边仅以顾客端断开连接比方, 反之亦然.

  1. 客商端发送二个数目分段, 此中的 FIN 标志设置为1. 客户端进入 FIN-WAIT 状态. 该情状下顾客端只接纳数据, 不再发送数据.
  2. 服务器收到到含有 FIN = 1 的数目分段, 发送带有 ACK = 1 的多余数量分段, 确认收到顾客端发来的 FIN 新闻.
  3. 服务器等到具备数据传输截至, 向客商端发送一个包括 FIN = 1 的数目分段, 并步向 CLOSE-WAIT 状态, 等待顾客端发来含有 ACK = 1 的认同报文.
  4. 顾客端收到服务器发来含有 FIN = 1 的报文, 重回 ACK = 1 的报文确认, 为了幸免服务器端未接到供给重发, 步向 TIME-WAIT 状态. 服务器收到到报文后关闭连接. 客商端等待 2MSL 后未选拔回复, 则认为服务器成功关闭, 顾客端关闭连接.

三、ARP协议

地方解析左券(Address Resolution Protocol),其基本功能为通过目的设备的IP地址,查询指标的MAC地址,以管教通讯的顺遂实行。它是IPv4互连网层不可缺乏的协商,可是在IPv6中已不复适用,并被街坊开采公约(NDP)所代替。

四、urllib和urllib2的区别

本条面试官确实问过,那时答的urllib2能够Post而urllib无法.

  1. urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的发生,而urllib2未有。那是干吗urllib常和urllib2一同行使的来由。
  2. urllib2能够承当一个Request类的实例来安装UPRADOL伏乞的headers,urllib仅能够担任U帕杰罗L。那代表,你不得以装作你的User Agent字符串等。

五、Post和Get

GET和POST有啥差异?及为何英特网的绝大好多答案都以错的 乐乎回答

get: RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 post: RFC 2616 - Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1

六、Cookie和Session

CookieSession积累地方顾客端服务器端指标追踪会话,也能够保留顾客偏疼设置或许封存客户名密码等追踪会话安全性不安全无恙

session技术是要选拔到cookie的,之所以现身session本事,重纵然为了安全。

七、apache和nginx的区别

nginx 相对 apache 的优点:

  • 轻量级,相符起web 服务,比apache 占用更加少的内部存款和储蓄器及财富
  • 抗并发,nginx 管理供给是异步非阻塞的,帮衬更加多的现身连接,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低财富低消耗高品质
  • 配备简洁
  • 中度模块化的安排,编写模块绝对简便易行
  • 社区活泼

apache 相对nginx 的优点:

  • rewrite ,比nginx 的rewrite 强大
  • 模块超级多,基本想到的都足以找到
  • 少bug ,nginx 的bug 相对很多
  • 超稳定

八、 网址客户密码保存

  1. 当面保存
  2. 明文hash后保存,如md5
  3. MD5+Salt情势,这些salt能够无约束
  4. 果壳网使用了Bcrypy(好像)加密

九、 HTTP和HTTPS

情景码定义1xx 报告吸收接纳到央浼,继续进度2xx 中标步骤成功接到,被精晓,并被选拔3xx 重定向为了成功诉求,必需采取更为措施4xx 顾客端出错供给富含错的各类或不可能成功5xx 服务器出错服务器不恐怕完毕分明有效的央求

403: Forbidden 404: Not Found

HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,OdysseySA

十、 XSRF和XSS

  • CS奥德赛F(Cross-site request forgery)跨站须要杜撰
  • XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击

CSLX570F入眼在伸手,XSS重视在剧本

十一、幂等 Idempotence

HTTP方法的幂等性是指三遍和数十次诉求某二个能源应该具有形似的副效率。(注意是副功能)

不会更换财富的状态,无论调用叁回依然N次都尚未副功能。请小心,这里重申的是二遍和N次具备相似的副成效,而不是历次GET的结果生机勃勃律。

以此HTTP央求或者会每回获得不一致的结果,但它自身并不曾爆发此外副功能,因此是满意幂等性的。

DELETE方法用于删除能源,有副成效,但它应该知足幂等性。

调用叁次和N次对系统产生的副效用是豆蔻梢头律的,即删掉id为4231的帖子;因而,调用者能够屡次调用或刷新页面而不用忧郁引起错误。

POST所对应的U福特ExplorerI并不是创造的财富本人,而是财富的选取者。

HTTP响应中应满含帖子的创办状态以至帖子的USportageI。五回形似的POST需要会在劳务器端创设两份能源,它们持有不一样的U讴歌MDXI;所以,POST方法不富有幂等性。

PUT所对应的U昂CoraI是要创制或更新的能源自身。举例:PUT

十二、RESTful架构(SOAP,RPC)

详尽教程能够在网络搜索一下

十三、 SOAP

SOAP(原为Simple Object Access Protocol的首字母缩写,即轻巧对象访谈合同)是换到数据的生机勃勃种合同正式,使用在管理器互联网Web服务(web service)中,沟通带结构音信。SOAP为了简化网页服务器(Web Server)从XML数据库中提取数据时,节省去格式化页面时间,以至不一样应用程序之间依照HTTP通讯契约,遵循XML格式试行资料交流,使其抽象于言语达成、平台和硬件。

十四、RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程进程调用左券,它是豆蔻梢头种通过网络从远程Computer程序上倡议服务,而不须求掌握底层网络技巧的情商。RPC磋商假如有个别传输合同的存在,如TCP或UDP,为通讯程序之间教导消息数据。在OSI互联网通讯模型中,RPC赶过了传输层和应用层。RPC使得开拓包蕴互联网布满式多程序在内的应用程序越发轻巧。

总计:服务提供的两大流派.守旧意义以艺术调用为导向通称RPC。为了集团SOA,若干商家联结推出webservice,制定了wsdl接口定义,传输soap.当互连网时代,肥壮SOA被简化为http+xml/json.可是简化现身各类混乱。以财富为导向,任何操作无非是对财富的增加和删除改查,于是统后生可畏的REST现身了.

进步的次第: RPC -> SOAP -> RESTful

十五、CGI和WSGI

CGI是通用网关接口,是连连web服务器和应用程序的接口,客户通过CGI来博取动态数据或文件等。 CGI程序是叁个独自的程序,它能够用差不离全部语言来写,满含perl,c,lua,python等等。

WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的风流罗曼蒂克种接口,WSGI的内部多少个指标正是让客商能够用统后生可畏的语言(Python)编写前后端。

法定认证:PEP-3333

十八、中间人攻击

在GFW里数见不鲜的,呵呵.

高级中学级人攻击(Man-in-the-middle attack,平常缩写为MITM)是指攻击者与报纸发表的两岸分别创设独立的关联,并交流其所抽出的数码,使通信的双方以为他俩正在通过三个私密的连天与对方直接对话,但实在整个会话都被攻击者完全调节。

十七、 c10k问题

所谓c10k难题,指的是服务器同期帮助广大个顾客端的标题,也正是concurrent 10 000 connection(那也是c10k以此名字的开始和结果)。

十八、socket

详细教程我就不生龙活虎一列举了,大家能够活动检索一下。

十三、浏览器缓存

详细教程笔者就不意气风发一列举了,大家能够活动物检疫索一下。

304 Not Modified

二十、 HTTP1.0和HTTP1.1

  1. 央浼头Host字段,三个服务器多少个网址
  2. 长链接
  3. 文本断点续传
  4. 身份认证,状态管理,Cache缓存

HTTP哀告8种格局介绍 HTTP/1.1讨论中国共产党定义了8种HTTP央浼方法,HTTP央浼方法也被喻为“须要动作”,分歧的诀窍规定了区别的操作钦点的财富方式。服务端也会基于分化的诉求方法做分化的响应。

GET

GET央浼会显示乞求钦赐的能源。日常的话GET方法应该只用于数据的读取,而不应当用于会发出副功能的非幂等的操作中。

GET会办法央求钦定的页面消息,并重回响应中央,GET被以为是不安全的格局,因为GET方法会被互联网蜘蛛等随便的访谈。

HEAD

HEAD方法与GET方法雷同,都以向服务器发出钦点财富的乞请。然则,服务器在响应HEAD央求时不会回传资源的剧情部分,即:响应宗旨。这样,我们能够不传输全体内容的意况下,就足以获取服务器的响应头音讯。HEAD方法常被用来客商端查看服务器的天性。

POST

POST央求会 向内定财富提交数据,需要服务器进行管理,如:表单数据提交、文件上传等,央求数据会被含有在央浼体中。POST方法是非幂等的形式,因为这几个央浼大概会创造新的财富或/和改变现成能源。

PUT

PUT诉求会身向钦命财富义务上传其最新内容,PUT方法是幂等的措施。通过该方法客商端能够将点名财富的流行数据传送给服务器替代钦点的能源的内容。

DELETE

DELETE央浼用于须要服务器删除所必要U牧马人I(统一财富标记符,Uniform Resource Identifier)所标志的能源。DELETE乞求后钦点能源会被剔除,DELETE方法也是幂等的。

CONNECT

CONNECT方法是HTTP/1.1共谋预先留下的,能够将接连改为管道情势的代理服务器。日常用于SSL加密服务器的链接与非加密的HTTP代理服务器的通讯。

OPTIONS

OPTIONS央求与HEAD相符,日常也是用于客商端查看服务器的性质。 那些方法会需要服务器重回该能源所协助的全体HTTP央浼方法,该格局会用’*’来代表财富名称,向服务器发送OPTIONS央求,能够测量检验服务器成效是不是平时。JavaScript的XMLHttpRequest对象举行CO奥迪Q7S跨域财富分享时,正是使用OPTIONS方法发送嗅探诉求,以咬定是不是有对点名能源的探问权限。 允许

TRACE

TRACE央求服务器回显其接到的央浼消息,该办法首要用于HTTP乞求的测试或确诊。

HTTP/1.1之后扩大的秘诀

在HTTP/1.1正式制订之后,又断断续续扩大了部分主意。在那之中使用中非常多的是 PATCH 方法:

PATCH

PATCH方法现身的较晚,它在二〇一〇年的途达FC 5789正式中被定义。PATCH央浼与PUT诉求雷同,相通用于能源的翻新。二者有以下两点不一致:

但PATCH平时用于财富的局地更新,而PUT常常用来财富的完好改革。 当财富不设不常,PATCH会创制二个新的能源,而PUT只会对已在财富开展改良。

二十一、Ajax

AJAX,Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML), 是与在不另行加载整个页面包车型地铁景况下,与服务器沟通数据并立异部分网页的手艺。

单下划线(_)

重大有二种情形:

  1. 解释器中

_标识是指相互解释器中最终一回执行语句的回来结果。这种用法最先出现在CPython解释器中,其他解释器后来也都跟进了。

>>> _
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
NameError: name '_' is not defined
>>> 42
>>> _
42
>>> 'alright!' if _ else ':('
'alright!'
>>> _
'alright!'
  1. 用作名称使用

以此跟上面有一点点相同。_作为被裁撤的称号。根据惯例,那样做能够让阅读你代码的人掌握,那是个不会被接纳的一定称谓。举例,你恐怕不留意二个循环计数的值:

n = 42
for _ in range(n):
    do_something()
  1. i18n

_还足以被用作函数名。这种景观,单下划线平时被当作国际化和地点化字符串翻译查询的函数名。这种惯例好像源点于C语言。举例,在 Django documentation for translation 中您大概拜看到:

from django.utils.translation import ugettext as _
from django.http import HttpResponse

def my_view(request):
    output = _("Welcome to my site.")
    return HttpResponse(output)

第二种和第三种用法会引起冲突,所以在任意代码块中,假诺利用了_作i18n翻译查询函数,就活该幸免再用作被摈弃的变量名。

*NIX

unix过程间通讯方式(IPC)

  1. 管道(Pipe):管道可用于具有亲缘关系进度间的通讯,允许三个历程和另三个与它有同步祖先的长河之间举办通信。
  2. 命名管道(named pipe):命名管道克制了管道没盛名字的限定,由此,除具备管道所持有的职能外,它还同意无亲缘关系进度间的通讯。命名管道在文件系统中有相应的文本名。命名管道通过命令mkfifo或连串调用mkfifo来创造。
  3. 时域信号(Signal):时域信号是相比较复杂的通讯方式,用于布告选用进度有某种事件发生,除了用于进度间通讯外,进度还是能发送复信号给进度自己;linux除了扶植Unix中期实信号语义函数sigal外,还帮忙语义符合Posix.1规范的实信号函数sigaction(实际上,该函数是基于BSD的,BSD为了贯彻可信赖复信号机制,又能够联合对外接口,用sigaction函数重新完成了signal函数)。
  4. 新闻(Message)队列:新闻队列是新闻的链接表,包罗Posix音讯队列system V音讯队列。有丰裕权限的经过能够向队列中增添音信,被予以读权限的长河则能够读走队列中的音讯。信息队列征性格很顽强在荆棘满途或巨大压力面前不屈了确定性信号承载消息量少,管道只好承载无格式字节流以至缓冲区大小受限等缺
  5. 分享内部存储器:使得两个进度能够访谈同一块内部存款和储蓄器空间,是最快的可用IPC形式。是指向别的通讯机制运营功能十分低而规划的。往往与别的通讯机制,如非能量信号量结合使用,来达成进度间的一路及互斥。
  6. 内部存款和储蓄器映射(mapped memory):内部存款和储蓄器映射允许其余多少个进度间通讯,每二个使用该机制的长河经过把三个分享的文件映射到和谐的进度地址空间来达成它。
  7. 复信号量(semaphore):主要用作进度间甚至近似进程不相同线程之间的一路手腕。
  8. 套接口(Socket):更为相近的进程间通讯机制,可用来不一样机器之间的进度间通讯。初阶是由Unix系统的BSD分支开采出来的,但前不久貌似能够移植到任何类Unix系统上:Linux和System V的变种都扶持套接字。

单下划线前缀的称谓(比如_shahriar)

以单下划线做前缀的名号钦命了这么些称号是“私有的”。在 有个别 导入import * 的现象中,下二个应用你代码的人(或许你自己)会领会那些称呼仅内部选择。Python documentation里面写道:

a name prefixed with an underscore (e.g. _spam) should be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method or a data member). It should be considered an implementation detail and subject to change without notice.

就此说在在 有个别 import * 的景色,是因为导入时解释器确实对单下划线开首的称呼做了管理。假若您如此写from <module/package> import *,任何以单下划线开首的称号都不会被导入,除非模块/包的__all__列表显明包含了这一个名称。越来越多相关音讯见““Importing * in Python”

编辑:编程 本文来源:拿着那份Python宝典去面试,还怕?

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