作者：二十一

https://segmentfault.com/a/1190000018737045

Py2 VS Py3

1. print成为了函数，python2是关键字

2. 不再有unicode对象，默认str就是unicode

3. python3除号返回浮点数

4. 没有了long类型

5. xrange不存在，range替代了xrange

6. 可以使用中文定义函数名变量名

7. 高级解包 和*解包

8. 限定关键字参数 *后的变量必须加入名字=值

9. raise from

10. iteritems移除变成items()

11. yield from 链接子生成器

12. asyncio,async/await原生协程支持异步编程

13. 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)
    为了避免枚举类中相同枚举值的出现，可以使用@unique装饰枚举类

#枚举的注意事项
from enum import Enum

class COLOR(Enum):
    YELLOW=1
#YELLOW=2#会报错
    GREEN=1#不会报错,GREEN可以看作是YELLOW的别名
    BLACK=3
    RED=4
print(COLOR.GREEN)#COLOR.YELLOW,还是会打印出YELLOW
for i in COLOR:#遍历一下COLOR并不会有GREEN
    print(i)
#COLOR.YELLOW\nCOLOR.BLACK\nCOLOR.RED\n怎么把别名遍历出来
for i in COLOR.__members__.items():
    print(i)
# output:('YELLOW', <COLOR.YELLOW: 1>)\n('GREEN', <COLOR.YELLOW: 1>)\n('BLACK', <COLOR.BLACK: 3>)\n('RED', <COLOR.RED: 4>)
for i in COLOR.__members__:
    print(i)
# output:YELLOW\nGREEN\nBLACK\nRED

#枚举转换
#最好在数据库存取使用枚举的数值而不是使用标签名字字符串
#在代码里面使用枚举类
a=1
print(COLOR(a))# output:COLOR.YELLOW

py2/3转换工具

1. six模块：兼容pyton2和pyton3的模块
2. 2to3工具：改变代码语法版本
3. future：使用下一版本的功能

常用的库

1. 必须知道的collections
   https://segmentfault.com/a/1190000017385799

2. python排序操作及heapq模块
   https://segmentfault.com/a/1190000017383322

3. itertools模块超实用方法
   https://segmentfault.com/a/1190000017416590

不常用但很重要的库

1. dis(代码字节码分析)
2. inspect(生成器状态)
3. cProfile(性能分析)
4. bisect(维护有序列表)
5. 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
6. timeit(代码执行时间)

def isLen(strString):
        #还是应该使用三元表达式，更快
        return True if len(strString)>6 else False

    def isLen1(strString):
        #这里注意false和true的位置
        return [False,True][len(strString)>6]
    import timeit
    print(timeit.timeit('isLen1("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen1"))

    print(timeit.timeit('isLen("5fsdfsdfsaf")',setup="from __main__ import isLen"))

7. contextlib
   @contextlib.contextmanager使生成器函数变成一个上下文管理器

8. 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)

    import types
    types.coroutine #相当于实现了__await__

9. html(实现对html的转义)

import html
    html.escape("<h1>I'm Jim</h1>") # output:'&lt;h1&gt;I&#x27;m Jim&lt;/h1&gt;'
    html.unescape('&lt;h1&gt;I&#x27;m Jim&lt;/h1&gt;') # <h1>I'm Jim</h1>

10. mock(解决测试依赖)
11. concurrent(创建进程池河线程池)

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

pool = ThreadPoolExecutor()
task = pool.submit(函数名，（参数）) #此方法不会阻塞，会立即返回
task.done()#查看任务执行是否完成
task.result()#阻塞的方法，查看任务返回值
task.cancel()#取消未执行的任务，返回True或False,取消成功返回True
task.add_done_callback()#回调函数
task.running()#是否正在执行     task就是一个Future对象

for data in pool.map(函数，参数列表):#返回已经完成的任务结果列表，根据参数顺序执行
    print(返回任务完成得执行结果data)

from concurrent.futures import as_completed
as_completed(任务列表)#返回已经完成的任务列表，完成一个执行一个

wait(任务列表,return_when=条件)#根据条件进行阻塞主线程，有四个条件

12. selector(封装select,用户多路复用io编程)

13. asyncio

future=asyncio.ensure_future(协程)  等于后面的方式  future=loop.create_task(协程)
future.add_done_callback()添加一个完成后的回调函数
loop.run_until_complete(future)
future.result()查看写成返回结果

asyncio.wait()接受一个可迭代的协程对象
asynicio.gather(*可迭代对象,*可迭代对象）    两者结果相同，但gather可以批量取消，gather对象.cancel()

一个线程中只有一个loop

在loop.stop时一定要loop.run_forever()否则会报错
loop.run_forever()可以执行非协程
最后执行finally模块中 loop.close()

asyncio.Task.all_tasks()拿到所有任务 然后依次迭代并使用任务.cancel()取消

偏函数partial(函数，参数)把函数包装成另一个函数名  其参数必须放在定义函数的前面

loop.call_soon(函数,参数)
call_soon_threadsafe()线程安全
loop.call_later(时间,函数,参数)
在同一代码块中call_soon优先执行，然后多个later根据时间的升序进行执行

如果非要运行有阻塞的代码
使用loop.run_in_executor(executor,函数，参数)包装成一个多线程，然后放入到一个task列表中，通过wait(task列表)来运行

通过asyncio实现http
reader,writer=await asyncio.open_connection(host,port)
writer.writer()发送请求
async for data in reader:
    data=data.decode("utf-8")
    list.append(data)
然后list中存储的就是html

as_completed(tasks)完成一个返回一个,返回的是一个可迭代对象

协程锁
async with Lock():

Python进阶

1. 进程间通信：
   Manager(内置了好多数据结构，可以实现多进程间内存共享)

from multiprocessing import Manager,Process
def add_data(p_dict, key, value):
    p_dict[key] = value

if __name__ == "__main__":
    progress_dict = Manager().dict()
    from queue import PriorityQueue

    first_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby1", 22))
    second_progress = Process(target=add_data, args=(progress_dict, "bobby2", 23))

    first_progress.start()
    second_progress.start()
    first_progress.join()
    second_progress.join()

    print(progress_dict)

Pipe(适用于两个进程)

from multiprocessing import Pipe,Process
#pipe的性能高于queue
def producer(pipe):
    pipe.send("bobby")

def consumer(pipe):
    print(pipe.recv())

if __name__ == "__main__":
    recevie_pipe, send_pipe = Pipe()
    #pipe只能适用于两个进程
    my_producer= Process(target=producer, args=(send_pipe, ))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(recevie_pipe,))

    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()

Queue(不能用于进程池,进程池间通信需要使用Manager().Queue())

from multiprocessing import Queue,Process
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    queue = Queue(10)
    my_producer = Process(target=producer, args=(queue,))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue,))
    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()

进程池

def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

if __name__ == "__main__":
    queue = Manager().Queue(10)
    pool = Pool(2)

    pool.apply_async(producer, args=(queue,))
    pool.apply_async(consumer, args=(queue,))

    pool.close()
    pool.join()

2. 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
3. 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

    # 方法一
    True in [i in s for i in [a,b,c]]
    # 方法二
    any(i in s for i in [a,b,c])
    # 方法三
    list(filter(lambda x:x in s,[a,b,c]))

4. set集合运用
   {1,2}.issubset({1,2,3})#判断是否是其子集
   {1,2,3}.issuperset({1,2})
   {}.isdisjoint({})#判断两个set交集是否为空,是空集则为True

5. 代码中中文匹配
   [u4E00-u9FA5]匹配中文文字区间[一到龥]

6. 查看系统默认编码格式

    import sys
    sys.getdefaultencoding()    # setdefaultencodeing()设置系统编码方式

7. getattr VS getattribute

class A(dict):
    def __getattr__(self,value):#当访问属性不存在的时候返回
        return 2
    def __getattribute__(self,item):#屏蔽所有的元素访问
        return item

8. 类变量是不会存入实例dict中的，只会存在于类的dict中

9. 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

10. 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)

11. 实现从1-100每三个为一组分组

   print([[x for x in range(1,101)][i:i+3] for i in range(0,100,3)])

12. 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

type.__bases__  #(<class 'object'>,)
object.__bases__    #()
type(object)    #<class 'type'>

    class Yuan(type):
        def __new__(cls,name,base,attr,*args,**kwargs):
            return type(name,base,attr,*args,**kwargs)
    class MyClass(metaclass=Yuan):
        pass

13. 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

14. 深拷贝和浅拷贝
    浅拷贝拷贝内容，深拷贝拷贝地址(增加引用计数)
    copy模块实现浅拷贝

15. 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)

16. coverage统计测试覆盖率

class MyTest(unittest.TestCase):
        def tearDown(self):# 每个测试用例执行前执行
            print('本方法开始测试了')

        def setUp(self):# 每个测试用例执行之前做操作
            print('本方法测试结束')

17. 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

18.什么是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

19. 什么是自省(Introspection)？
    运行时判断一个对象的类型的能力，id,type,isinstance

20. 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

21. 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

22. 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

23. 什么是Cython
    将python解释成C代码工具

24. 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)

25. 什么是协程
    yield
    async-awiat
    比线程更轻量的多任务方式
    实现方式

26. 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

27. 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：

for gevent import monkey
    monkey.patch_all()  #将代码中所有的阻塞方法都进行修改，可以指定具体要修改的方法

28. 判断是否为生成器或者协程

co_flags = func.__code__.co_flags

    # 检查是否是协程
    if co_flags & 0x180:
        return func

    # 检查是否是生成器
    if co_flags & 0x20:
        return func

29. 斐波那契解决的问题及变形

#一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
#请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？
#方式一：
fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)
#方式二：
def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

#一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1)

30. 获取电脑设置的环境变量

 import os
    os.getenv(env_name,None)#获取环境变量如果不存在为None

31. 垃圾回收机制
    引用计数
    标记清除
    分代回收

#查看分代回收触发
    import gc
    gc.get_threshold()  #output:(700, 10, 10)

32. 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

33. 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

34. 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

35. 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)

36. 使用break就不会执行else

37. 10进制转2进制

    def conver_bin(num):
        if num == 0:
            return num
        re = []
        while num:
            num, rem = divmod(num,2)
            re.append(str(rem))
        return "".join(reversed(re))
    conver_bin(10)

38. 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

  list1 = ['A', 'B', 'C', 'D']

    # 方法一
    for i in list1:
        globals()[i] = []   # 可以用于实现python版反射

    # 方法二
    for i in list1:
        exec(f'{i} = []')   # exec执行字符串语句

39. Ellipsis类型

# 代码中出现...省略号的现象就是一个Ellipsis对象
L = [1,2,3]
L.append(L)
print(L)    # output:[1,2,3,[…]]

39. lazy惰性计算

class lazy(object):
        def __init__(self, func):
            self.func = func

        def __get__(self, instance, cls):
            val = self.func(instance)    #其相当于执行的area(c),c为下面的Circle对象
            setattr(instance, self.func.__name__, val)
            return val`

    class Circle(object):
        def __init__(self, radius):
            self.radius = radius

        @lazy
        def area(self):
            print('evalute')
            return 3.14 * self.radius ** 2

40. 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)

all_files = []
def getAllFiles(directory_path):
    import os
    for sChild in os.listdir(directory_path):
        sChildPath = os.path.join(directory_path,sChild)
        if os.path.isdir(sChildPath):
            getAllFiles(sChildPath)
        else:
            all_files.append(sChildPath)
    return all_files

41. 文件存储时，文件名的处理

#secure_filename将字符串转化为安全的文件名
from werkzeug import secure_filename
secure_filename("My cool movie.mov") # output:My_cool_movie.mov
secure_filename("../../../etc/passwd") # output:etc_passwd
secure_filename(u'i contain cool \xfcml\xe4uts.txt') # output:i_contain_cool_umlauts.txt

42. 日期格式化

from datetime import datetime

datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

import time
#这里只有localtime可以被格式化，time是不能格式化的
time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())

43. missing你应该知道

class Mydict(dict):
    def __missing__(self,key): # 当Mydict使用切片访问属性不存在的时候返回的值
        return key

44. +与+=

# +不能用来连接列表和元祖，而+=可以（通过iadd实现，内部实现方式为extends(),所以可以增加元组），+会创建新对象
#不可变对象没有__iadd__方法，所以直接使用的是__add__方法，因此元祖可以使用+=进行元祖之间的相加

45. 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？

dict.fromkeys(['jim','han'],21) # output:{'jim': 21, 'han': 21}

网络知识

1. 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

2. 常见响应状态码

    204 No Content //请求成功处理，没有实体的主体返回，一般用来表示删除成功
    206 Partial Content //Get范围请求已成功处理
    303 See Other //临时重定向，期望使用get定向获取
    304 Not Modified //求情缓存资源
    307 Temporary Redirect //临时重定向，Post不会变成Get
    401 Unauthorized //认证失败
    403 Forbidden //资源请求被拒绝
    400 //请求参数错误
    201 //添加或更改成功
    503 //服务器维护或者超负载

3. 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。

4. 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。

5. 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)

6. 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。

7. 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，我们可以直接进入CLOSE状态了，但是我们必须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。

8. XSS/CSRF
   HttpOnly禁止js脚本访问和操作Cookie,可以有效防止XSS

Mysql

1. 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)

2. Mysql面试总结基础篇
   https://segmentfault.com/a/1190000018371218

3. Mysql面试总结进阶篇
   https://segmentfault.com/a/1190000018380324

4. 深入浅出Mysql
   http://ningning.today/2017/02/13/database/深入浅出mysql/

5. 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

6. text/blob数据类型不能有默认值，查询时不存在大小写转换

7. 什么时候索引失效
   以%开头的like模糊查询
   出现隐式类型转换
   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

8. 失效场景：
   应尽量避免在 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
   尽量避免在 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
   应尽量避免在 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
   应尽量避免在 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

例如：
select id from t where substring(name,1,3) = 'abc' – name;
以abc开头的，应改成：
select id from t where name like 'abc%' 
例如：
select id from t where datediff(day, createdate, '2005-11-30') = 0 – '2005-11-30';
应改为:

如：
select id from t where num/2 = 100 
应改为:
select id from t where num = 100*2；

9. 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