Some Interview Questions About Python

一大波超连接即将袭来

Django认证流程
Python实现阶乘
Python文件处理
Python统计日志文件IP出现次数
JSON数据解析
JSON数据解析2
买卖股票的最佳时期

读取一个大文件好比500M，计算出每个字的频率，分别把前十频率的求出来。

def str_count(filename):
    f = open(filename,'r',encoding='utf-8')
    dic = {}
    while True:
        line = f.readline()
        if line:
            for s in line:
                if s in dic:
                    dic[s]+=1
                else:
                    dic[s]=1
        else:
            break
    result = sorted(dic.items(), key=lambda k: k[1], reverse=True)
    print(dic)
    print(result)

str_count(r'C:\Users\Administrator\Desktop\text.txt')
----------------------英文单词频率
def word_count(filename):
    f = open(filename,'r')
    dic = {}
    while True:
        line = f.readline()
        if line:
            line = line.replace(',','')
            line = line.replace('.','')
            line = line.replace('!','')
            line = line.replace(';','')
            line = line.replace('-','')
            str_list = line.split()
            for s in str_list:
                if s.lower() in dic:
                    dic[s.lower()]+=1
                else:
                    dic[s.lower()] = 1
        else:
            break
    result = sorted(dic.items(), key=lambda k: k[1], reverse=True)

    print(result)
word_count(r'C:\Users\Administrator\Desktop\abc'
           r'.txt')

线程之间如何进行通讯？

一、经过queue(队列)，基于queue共享数据，使用 put() 和 get() 操做来向队列中添加或者删除元素，实现线程之间的通讯。
二、能够本身经过建立本身的数据结构(例如一个列表)来实现线程间通讯，
   如：threading.Condition()的notify方法，以及经过threading.Event对象
三、基于生产者、消费者实现线程之间的通讯

三次登陆

count = 0    #计数器
username = "aaa"  #登陆用户名
userpassword = "asd"   #登陆密码
f = open("aaa.txt","r")
file_list = f.readlines()
f.close()
lock= []
name = input("登陆用户名：")
for i in file_list:1
    line = i.strip("\n")
    lock.append(line)
if name in lock:
    print("你的帐户已锁定，请联系管理员。")
else:
    if name == username:
    #若是密码连续输错了三次，锁定帐号
        while count <3:
            password = input("登陆密码：")
            if name == username and password == userpassword:
                print("欢迎%s!"%name)
                break
            else:
                print("帐号和密码不匹配")
                count +=1
        else:
            print("对不起，您的帐号连续输错三次密码已被锁定，请联系管理员。")
            f = open("aaa.txt","w+")
            li = ['%s'%username]
            f.writelines(li)
            f.close()
    else:
        print("用户名不存在，请输入正确的用户名。")

计算N天后的日期

import datetime


def get_day(y,m,d,n):
    the_date =datetime.datetime(y,m,d)
    result_date = the_date + datetime.timedelta(days=n)
    d = result_date.strftime("%Y-%m-%d")
    return d


print(get_day(2018,3,25,1))

计算给定日期是该年的第多少天

def count(year, month, day):
    count = 0
    # 判断该年是平年仍是闰年
    if year % 400 == 0 or (year % 4 == 0 and year % 100 != 0):
        print('%d年是闰年，2月份有29天！' % year)
        li1 = [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
        for i in range(month - 1):
            count += li1[i]
        return count + day
    else:
        print('%d年是平年，2月份有29天！' % year)
        li2 = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31]
        for i in range(month - 1):
            count += li2[i]
        return count + day


if __name__ == "__main__":
    year = int(input('请输入年份：'))
    month = int(input('请输入月份：'))
    day = int(input('请输入日期：'))
    count = count(year, month, day)
    print('%d年%d月%d日是今年的第%d天！' % (year, month, day, count))

循环和递归实现二分查找

while 循环实现二分查找
    def bin_search(data_list, val):    
        low = 0                         # 最小数下标    
        high = len(data_list) - 1       # 最大数下标    
        while low <= high:        
            mid = (low + high) // 2     # 中间数下标        
            if data_list[mid] == val:   # 若是中间数下标等于val, 返回            
                return mid        
            elif data_list[mid] > val:  # 若是val在中间数左边, 移动high下标            
                high = mid - 1        
            else:                       # 若是val在中间数右边, 移动low下标            
                low = mid + 1    
        return                          # val不存在, 返回None
    ret = bin_search(list(range(1, 100)), 66)
    print(ret)
            
    递归实现二分查找
    def bin_search(li, val, low, high):
        if low <= high:
            mid = (low + high) // 2
            if li[mid] == val:
                return mid
            elif li[mid] > val:
                return bin_search(li, val, low, mid - 1)
            else:
                return bin_search(li, val, mid + 1, high)
        else:
            return


    li = list(range(1000))
    ret = bin_search(li, 555, 0, len(li) - 1)
    print(ret)

Python上下文管理器（Context Manager）

当咱们须要建立一个上下文管理器类型的时候，就须要实现__enter__和__exit__方法，这对方法就称为上下文管理协议（Context Manager Protocol），定义了一种运行时上下文环境。
    在Python中，能够经过with语句来方便的使用上下文管理器，with语句能够在代码块运行前进入一个运行时上下文（执行__enter__方法），并在代码块结束后退出该上下文（执行__exit__方法）。
    http://python.jobbole.com/82289/

括号匹配问题,把list维护成一个栈

SYMBOLS = {'}':'{', ']':'[', ')':'('}
    SYMBOLS_L, SYMBOLS_R = SYMBOLS.values(), SYMBOLS.keys()

    def check(s):
        arr = []
        for c in s:
            if c in SYMBOLS_L:
                # 左符号入栈
                arr.append(c)
            elif c in SYMBOLS_R:
                # 右符号要么出栈，要么匹配失败
                if arr and arr[-1] == SYMBOLS[c]:
                    arr.pop()
                else:
                    return False

        return not arr

    print(check("3 * {3 +[(2 -3) * (4+5)]}"))
    print(check("3 * {3+ [4 - 6}]"))

经常使用正则表达式

邮箱
    ^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
    手机号
    ^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
    IP地址
    \b(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\b

生成器相关习题

1.生成器函数：
    def demo():
        for i in range(4):
            yield i

    g=demo()   # 生成器

    g1=(i for i in g) #生成器
    g2=(i for i in g1) #g2 生成器

    print(list(g1))   #[0,1,2,3]
    print(list(g2))    #[]
    2.计算生成器函数返回值
    def add(n,i):
        return n+i

    def test():
        for i in range(4):
            yield i

    g=test()
    for n in [1,10]:
        g=(add(n,i) for i in g)

    print(list(g))   #[20, 21, 22, 23]

生产者消费者模型

程序中有两类角色：一类负责生产数据（生产者），一类负责处理数据（消费者）；引入生产者消费者模型为了解决的问题是：平衡生产者与消费者之间的工做能力，从而提升程序总体处理数据的速度；如何实现：生产者<-->队列<——>消费者；生产者消费者模型实现类程序的解耦和。

如何防止sql注入

sql注入：在sql语句中，若是存在'--'字符，则执行sql语句时会注释掉--字符后面的内容。凡是有SQL注入漏洞的程序，
    都是由于程序要接受来自客户端用户输入的变量或URL传递的参数，而且这个变量或参数是组成SQL语句的一部分。放置方式有：
        一、使用预编译绑定变量的SQL语句 如execute()
        2.严格加密处理用户的机密信息
        3.不要随意开启生产环境中Webserver的错误显示
        4.使用正则表达式过滤传入的参数
        5.字符串过滤
        6.检查是否包函非法字符

连表操做的区别

一、交叉链接：不使用任何匹配条件生成笛卡尔积
    select * from employee,department    
    二、内链接：只链接匹配的行
    selcet employee.name,employee.age,department.name from employee inner join department on employee.dep_id = department.id
    三、外链接之左链接：优先显示左表所有内容
    selcet employee.name,employee.age,department.name from employee left join department on employee.dep_id = department.id
    四、外链接之右链接：优先显示右表所有内容
    selcet employee.name,employee.age,department.name from employee right join department on employee.dep_id = department.id
    五、全外链接：显示左右两个表所有记录(mysql不支持full join)，实现方式以下：
    select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
    union
    select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id

如何求二进制中1 的个数

def count1(a):
        '''
            整数的二进制表达里有多少个1，复杂度为a的二进制长度。
        '''
        num = 0
        while a != 0:
            num += a & 1
            a >>= 1
        return num

    def count2(a):
        '''
            整数的二进制表达里有多少个1，复杂度仅为1的个数
        '''
        num = 0
        while a != 0:
            a = a & (a - 1)  # 就是这个操做，须要掌握，它的本质含义是抹去了0不考虑
            num += 1
        return num
    运算符说明:http://www.runoob.com/python/python-operators.html
    https://blog.csdn.net/dongrixinyu/article/details/78877489

统计出现频率最高的词

import os  
    from collections import Counter  
    sumsdata=[]  
    for fname in os.listdir(os.getcwd()):  
        if os.path.isfile(fname) and fname.endswith('.txt'):  
            with open(fname,'r') as fp:  
                data=fp.readlines()  
                fp.close()  
            sumsdata+=[line.strip().lower() for line in data]  
    cnt=Counter()  
    for word in sumsdata:  
        cnt[word]+=1  
    cnt=dict(cnt)  
    for key,value in cnt.items():  
        print(key+":"+str(value))

子网掩码有什么用

子网掩码（subnet mask）的做用实际上只是用来标识出某个IP地址哪部分是网络位的一段地址。

map等使用实例

map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
    [1, 4, 9, 16, 25]
     
    map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])  # 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
    [3, 7, 11, 15, 19]

list去重

一、直观方法

    li=[1,2,3,4,5,1,2,3]
    new_li=[]
    for i in li:
        if i not in new_li:
            new_li.append(i)
    print(new_li)
    先创建一个新的空列表，经过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。
    总结：这样能够作出来，可是过程不够简单。可是此方法保证了列表的顺序性。 

    二、利用set的自动去重功能
    li=[1,2,3,4,5,1,2,3]
    li=list(set(li))
    print(li)
    将列表转化为集合再转化为列表，利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是：使用set方法没法保证去重后的顺序。

modle中slugfield字段的用途

一、slug：用于生成一个有意义（valid, meaninful）URL　　参考（http://stackoverflow.com/questions/427102/what-is-a-slug-in-django）

    好比：http://stackoverflow.com/questions/427102/what-is-a-slug-in-django　　后面的“what-is-a-slug-in-django”就是通过slug后的产物

    如何使用：

    须要使用slugify功能：from django.utils.text import slugify

    例子：slugify(value)　　If value is "Joel is a slug", the output will be "joel-is-a-slug".

    二、SlugField：也是起到相似做用，只不过这个通常是后台直接添加时使用，好比：slug = models.SlugField(unique=True) 　　这样在后台就有个slug框，填写后，URL中就包含slug中的内容。

    https://www.cnblogs.com/ohmydenzi/p/5584846.html

SVN和git

1. Git是分布式的，SVN是集中式的，好处是跟其余同事不会有太多的冲突，本身写的代码放在本身电脑上，一段时间后再提交、合并，也能够不用联网在本地提交；

    2. Git下载下来后，在本地没必要联网就能够看到全部的log，很方便学习，SVN却须要联网；

    3. Git鼓励分Branch，而SVN，说实话，我用Branch的次数还挺少的，SVN自带的Branch merge我还真没用过，有merge时用的是Beyond Compare工具合并后再Commit的；

    4. Tortoise也有出Git版本，真是好东西；

    5. SVN在Commit前，咱们都建议是先Update一下，跟本地的代码编译没问题，并确保开发的功能正常后再提交，这样其实挺麻烦的，有好几回同事没有先Updata，就
    Commit了，发生了一些错误，耽误了你们时间，Git可能这种状况会少些。

cookie和session区别

cookie是把用户的数据写在用户本地浏览器上, 其余网站也能够扫描使用你的cookie，容易泄露本身网站用户的隐私，并且通常浏览器对单个网站站点有cookie数量与大小的限制。Session是把用户的数据写在用户的独占session上，存储在服务器上，通常只将session的id存储在cookie中。但将数据存储在服务器对服务器的成本会高。session是由服务器建立的，开发人员能够在服务器上经过request对象的getsession方法获得session通常状况，登陆信息等重要信息存储在session中，其余信息存储在cookie中

                Cookie                                          Session
    储存位置    客户端                                         服务器端
    目的      跟踪会话，保存用户偏好设置或用户名密码等        跟踪会话
    安全性     不安全                                         安全

    session技术是要使用到cookie的，之因此出现session技术，主要是为了安全。

apache和nginx的区别

https://www.cnblogs.com/wangzhipeng/p/7850717.html

经常使用推导式

列表推导式
    字典推导式
    集合推导式
    https://www.cnblogs.com/cenyu/p/5718410.html

闭包代码

闭包函数的实例
    outer是外部函数 a和b都是外函数的临时变量
    def outer( a ):
        b = 10
        # inner是内函数
        def inner():
            #在内函数中 用到了外函数的临时变量
            print(a+b)
        # 外函数的返回值是内函数的引用
        return inner

    if __name__ == '__main__':
        # 在这里咱们调用外函数传入参数5
        #此时外函数两个临时变量 a是5 b是10 ，并建立了内函数，而后把内函数的引用返回存给了demo
        # 外函数结束的时候发现内部函数将会用到本身的临时变量，这两个临时变量就不会释放，会绑定给这个内部函数
        demo = outer(5)
        # 咱们调用内部函数，看一看内部函数是否是能使用外部函数的临时变量
        # demo存了外函数的返回值，也就是inner函数的引用，这里至关于执行inner函数
        demo() # 15

        demo2 = outer(7)
        demo2()#17
    https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/7305364.html

python读取大文件20G

with open(filename, 'r') as flie:
        for line in file:
            ....
    --------------
    text = linecache.getline(filename, 2)   # 使用linecache模块
    https://www.cnblogs.com/wulaa/p/7852592.html

数据库引擎特色

MyISAM: 
    有存储限制，表的定义语句，数据，索引分文件存储，分别为.frm文件，.MYD（MyDate），.MYI文件（MyIndex），存储方式分静态表（默认），动态表，压缩表。静态表中表字段定长，存储速度快，容易缓存，出现故障容易恢复，可是空间浪费严重。动态表中表字段不定长，空间浪费小，可是崩溃不易恢复，频繁的删除和更新会产生大量的碎片，可使用OPTIMIZE TABLE命令按期清理碎片。同时MyISAM存储殷勤不支持外键，也不支持事务处理，可是其优点为访问速度快，在使用中中，若是对事务完整性没有要求，或者数据库操做主要以Select或者Insert为主的应用基本上可使用这种存储引擎，并且MyISAM存储殷勤在也是5.5版本以前MySQL默认的存储引擎。 
    InnoDB: 
    提供回滚，提交，崩溃恢复的事务安全，惟一支持外键，表中的自动增加列必须是索引，若是是组合索引，必须是组合索引的第一列，而且自动增加列支持手动插入，可是若是插入值为空或者0，则实际值为增加后的值。建立外键时，要求父表必须有对应的索引，子表在建立外键的时候，也会自动建立对应的索引。若是某个表被其余表建立了外键参照，那么该表的对应索引或者主键禁止被删除。可是在建立索引时，能够指定在对父表进行删除或者更新时，子表所对应的操做，这些操做包括如下几种： 
    RESTRICT,CASCADE,SET NULL,NO ACTION，其实RESTRICT和NO ACTION做用相同，是指在子表有关联记录的时候，父表不容许更新，CASCADE是指在父表执行更新或者删除操做时，更新或者删除子表对应的记录，SET NULL是指在父表执行删除或者更新操做时，子表相应字段设置为NULL。 
    InnoDB在存储方式上，分为共享表空间和使用多表空间存储。 

    https://blog.csdn.net/qq_34985719/article/details/78637119

select和epoll原理和区别

其实全部的I/O都是轮询的方法,只不过实现的层面不一样罢了.

    这个问题可能有点深刻了,但相信能回答出这个问题是对I/O多路复用有很好的了解了.其中tornado使用的就是epoll的.

    selec,poll和epoll区别总结

    基本上select有3个缺点:

    链接数受限
    查找配对速度慢
    数据由内核拷贝到用户态
    poll改善了第一个缺点

    epoll改了三个缺点.

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

dict转列表

a = {'a' : 1, 'b': 2, 'c' : 3}  
      
     
    key_value = list(a.keys())  #字典中的key转换为列表 
    print('字典中的key转换为列表：', key_value)  
      

    value_list = list(a.values())  #字典中的value转换为列表  
    print('字典中的value转换为列表：', value_list)

XSS攻击

XSS 攻击，全称是“跨站点脚本攻击”（Cross Site Scripting），之因此缩写为 XSS，主要是为了和“层叠样式表”（Cascading StyleSheets，CSS）区别开，以避免混淆。XSS 是一种常常出如今web应用中的计算机安全漏洞，它容许恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中。这些代码包括HTML代码和客户端脚本。对于跨站脚本攻击，黑客界共识是：跨站脚本攻击是新型的“缓冲区溢出攻击”，而JavaScript是新型的“ShellCode”。

线程安全

线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其余线程不能进行访问直到该线程读取完，其余线程才可以使用。不会出现数据不一致或者数据污染。 线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程前后更改数据形成所获得的数据是脏数据。

1+2+3+...+n用python怎么用递归实现?

for
    while
    https://blog.csdn.net/fang_zz/article/details/51530796

斐波那契数列不一样版本

while循环版
    a=0
    b=1
    while b < 1000:
        print(b)
        a, b = b, a+b


    递归版
    lis = []
    for i in range(20):
        if i == 0 or i == 1:  # 第1,2项 都为1
            lis.append(1)
        else:
            lis.append(lis[i - 2] + lis[i - 1])  # 从第3项开始每项值为前两项值之和
    print(lis)

    for循环版
    def fib(n):
        a, b = 0, 1
        for _ in range(n):
            a, b = b, a + b
        return b

init()和__new__()的区别

__init__ 只是单纯的对实例进行某些属性的初始化，以及执行一些须要在新建对象时的必要自定义操做，无返回值。而 __new__ 返回的是用户建立的实例，这个才是真正用来建立实例的，因此 __new__ 是在 __init__ 以前执行的，先建立再初始化。

利用Python实现栈和队列

# 后进先出
    class Stack():
        def __init__(self, size):
            self.size = size
            self.stack = []
            self.top = -1

        # 入栈以前检查栈是否已满
        def push(self, x):
            if self.isfull():
                raise exception("stack is full")
            else:
                self.stack.append(x)
                self.top = self.top + 1

        # 出栈以前检查栈是否为空
        def pop(self):
            if self.isempty():
                raise exception("stack is empty")
            else:
                self.top = self.top - 1
                self.stack.pop()

        def isfull(self):
            return self.top + 1 == self.size

        def isempty(self):
            return self.top == '-1'

        def showStack(self):
            print(self.stack)


    s = Stack(10)
    for i in range(6):
        s.push(i)  # 入栈
    s.showStack()  # [0, 1, 2, 3, 4, 5]

    for i in range(2):
        s.pop()  # 出栈
    s.showStack()  # [0, 1, 2, 3]
    -------------------
    # 先进先出
    class Queue():

        def __init__(self,size):
            self.size=size
            self.front=-1
            self.rear=-1
            self.queue=[]

        def enqueue(self,ele):　　# 入队操做
            if self.isfull():
                raise exception("queue is full")
            else:
                self.queue.append(ele)
                self.rear=self.rear+1

        def dequeue(self):　　# 出队操做
            if self.isempty():
                raise exception("queue is empty")
            else:
                self.queue.pop(0)
                self.front=self.front+1

        def isfull(self):
            return self.rear-self.front+1 == self.size
        def isempty(self):
            return self.front == self.rear
        def showQueue(self):
            print(self.queue)

    q=Queue(10)
    for i in range(6):
        q.enqueue(i)
    q.showQueue()
    for i in range(3):
        q.dequeue()
    q.showQueue()
    print(q.isempty())

Python 中的 GIL 是什么？举个例子说说其具体体现。

GIL 全称 Global Interpreter Lock（全局解释器锁），任何 Python 线程执行前，必须先得到 GIL 锁，而后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。要避免这种“现象”利用操做系统的多核优点能够有下面几种方法：
        使用 C 语言编写扩展，建立原生线程，摆脱 GIL，可是即便是扩展，在 Python 代码内，任意一条Python 代码仍是会有 GIL 限制
        使用多进程代替多线程，使用多进程时，每一个进程都有本身的 GIL。故不存在进程与进程之间的 GIL 限制。可是多进程不能共享内存。