python后端总结（django)

ゝ一世哀愁。 2023-01-02 11:28 231阅读 0赞

**目录**

1、TCP通信的三次握手

2、tornado框架如何处理http请求的

3、解释一下uWSGI

4、解释一下nginx

5、re正则表达式

5.1 正则表达式中match和search的区别

5.2 group 与groups的区别

5.3 符号 .\* 与 .\*? 的区别

6、django的并发和多线程

7、http与tcp的关系

8、Linux日志文件中关键词查找命令

8.1 查看日志前n行

8.2 查看日志后n行

8.3 关键字搜索命令（返回含有关键字的行）

9、python中的装饰器

10、 git commit后，代码回滚操作

11、两个字典合并、两个列表合并

12、什么是lambda函数

13、迭代器与生成器

14、如何解决循环导入的问题

15、python中的 \_\_new\_\_ 和 \_\_init\_\_ 的区别

16、生成随机整数、随机小数、0-1之间的小数

17、什么是RestFUL api

18、查看docker内部的日志

1、运行docker run 指令时指定日志路径

2、docker日志驱动

19、python内存管理机制

引用计数：

垃圾回收机制：

20、python多线程与多进程

GIL锁：

进程：

线程：

协程：

21、python的设计模式有哪些

单例模式

工厂模式

22、OSI七层模型和TCP/IP四层模型

23、使用gevent实现协程高并发

24、django的orm中的choices详解

25、列表\[1,2,3,4,5\]，编辑一个函数输出\[1,4,9,16,25\]，并取出大于10 的数，最终输出\[16,25\]

26、在一个坐标系上有两个矩阵，坐标分别是： 矩阵1：左上角（lx1, ly1)，右下角（rx1, ry1） 矩阵2：左上角（lx2, ly2)，右下角（rx2, ry2） 求两个矩阵重叠的面积。

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## 1、TCP通信的三次握手 ##

三次握手的目的是连接服务器的指定端口、建立TCP连接、同步双方的序列号和确认号、交换TCP窗口的大小信息，在socket编程中，客户端指定connect()时将触发三次握手。

*  第一次握手：建立连接时，客户端发送syn包到服务器，并进入SYN\_SENT状态，等待服务器确认。（SYN：同步序列编号）；
 *  第二次握手：服务器收到客户端的syn包，必须向客户端发送确认信号（ack），并且向客户端发送syn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，向服务器发送确认包ack，此包发送完毕，客户端和服务器进入ESTABLISHED状态（tcp连接成功），完成三次握手。

## 2、tornado框架如何处理http请求的 ##

1.  首先获取用户请求数据；
2.  根据用户请求URL进行路由匹配，从而使得某个方法处理具体的请求；
3.  将处理后的数据返回给客户端；
4.  关闭客户端socket；

## 3、解释一下uWSGI ##

开头之前先讲解一下WSGI、uwsgi与uWSGI三者之间的区别：

*  WSGI，是一种通信协议；
 *  uwsgi，也是一种通信协议；
 *  uWSGI，是实现了uwsgi和WSGI两种协议的Web服务器。

WSGI，全称Web Server Gateway Interface，是为python语言定义的web服务器和web应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口。它是一个网关，作用是在协议之间进行转换。一边连接web服务器，另一边连接用户的应用。由于nginx具备优秀的静态内容处理能力，将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端相应。

uWSGI，是一个web服务器，它实现了WSGI，uwsgi，http等协议。Nginx中HttpUwsgiModule的作用是与uWSGI服务器进行交换。

uwsgi，是一个uWSGI服务器自有的协议，它用于定义传输信息的类型，每一个uwsgi packet前4byte为传输信息类型描述。

## 4、解释一下nginx ##

//nginx的源码目录与nginx的模块化以及功能的区分是紧密结合的，看一下nginx的目录结构：

## 5、re正则表达式 ##

### 5.1 正则表达式中match和search的区别 ###

相同点：都是在一个字符串中寻找pattern字符串，如果找到就返回Match对象，找不到返回None；

不同点：match方法是从头开始匹配，而search方法是在字符串的任一位置查找。

### 5.2 group 与groups的区别 ###

group(N)可以返回第N组括号匹配的字符；

groups()返回所有括号匹配的字符，返回格式是一个元组；group() == (group(0),group(1).....)

### 5.3 符号 **.\*** 与 **.\*?** 的区别 ###

**.\*** 是贪婪匹配，一个符号匹配任意次；

**.\*?** 是懒惰匹配，满足条件的符合只匹配一次；

## 6、django的并发和多线程 ##

django框架本身只有一个线程在处理请求，任何一个请求阻塞，就会影响另一个请求的相应。python的多线程对于多核CPU利用率不高。django的并发通常配合nginx+uWSGI使用。

## 7、http与tcp的关系 ##

TCP/IP协议是传输层协议，主要解决数据如何在网络中传输，而HTTP协议是应用层协议，主要解决如何包装数据的问题。

## 8、Linux日志文件中关键词查找命令 ##

### 8.1 查看日志前n行 ###

cat 日志文件名 | head -n 数量 ，如：

cat a.log | head -n 200    //查看前200行日志

### 8.2 查看日志后n行 ###

cat 日志文件名 | tail -n 数量 ，如：

cat a.log | tail -n 200

### 8.3 关键字搜索命令（返回含有关键字的行） ###

cat 日志文件名 | grep "关键次"

cat a.log | grep "keyword"    // 返回含有 keyword的所有行

或者 grep -i "关键字" 日志文件名：

grep -i "keyword" a.log

## 9、python中的装饰器 ##

python装饰器就是用于扩展原来函数功能的一种函数，它的返回值也是一个函数（注意一个函数后面不加括号是对象，加上括号代表执行）。常用于插入日志、性能测试、事物处理、缓存、权限校验等场景。使用装饰器可以抽离出大量与函数功能无关的雷同代码并继续重用。

例如：给函数增加一个计时的功能

# 原来的函数
    def func():
        print('resource func')

给这个func()增加一个装饰器，用以统计函数的执行时间：

import time
    
    def decorate(func):
        def wrapper():
            start_time=time.time()
            func()
            end_time=time().time()
            msecs=end_time-start_time
            print(msecs)
        return wrapper
    
    
    @decorate
    def func():
        print('resource func')

如果原函数有多个参数：

import time
    
    def decorate(func):
        def wrapper(*args,**kwrags):
            start_time=time.time()
            func(*args,**kwrags)
            end_time=time().time()
            msecs=end_time-start_time
            print(msecs)
        return wrapper
    
    
    @decorate
    def func(a,b):
        print('resource func')

备注：多个装饰器执行的顺序是从最后一个装饰器开始，执行到第一个装饰器，再执行函数本身。

## 10、 git commit后，代码回滚操作 ##

git reset --hard HEAD^    # 回退到上个版本
    git reset --hard HEAD~3   # 回退到前3次提交之前
    git reset --head commit_id  # 回退或者前进到指定commit的SHA码

## 11、两个字典合并、两个列表合并 ##

合并两个字典：

# 字典a，字典b
    
    # 方法1：
    new=dict(a,**b)
    
    # 方法2：
    new=dict(a.items()+b.items())
    
    # 方法3：
    new=a.update(b)

合并两个列表：

# 列表a ，列表b
    
    # 方法1：
    new=a+b
    
    # 方法2：
    new=a.extend(b)
    
    # 方法3：
    new=a.append(b)
    
    # 方法4，使用切片：
    a[0:0]=b    等于a.extend(b)

## 12、什么是lambda函数 ##

lambda函数也叫匿名函数，该函数可以包含任意数量的参数，但是只能有一个执行操作的语句。

## 13、迭代器与生成器 ##

迭代器：是可以遍历或迭代的对象；

生成器：返回可迭代项集的函数称为生成器；

## 14、如何解决循环导入的问题 ##

1、直接导入模块名，通过模块调用其中的函数

2、使用延迟导入（lazy import），在需要用的函数内部导入，或者在底部导入

3、重新设计代码结构，将代码合并或者分离

## 15、python中的 \_\_new\_\_ 和 \_\_init\_\_ 的区别 ##

*  \_\_new\_\_ 是在实例被创建之前被调用的，它的任务是创建一个实现然后返回该实例对象，是个静态方法；
 *  \_\_init\_\_ 是当实例对象创建完成后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值，通常在初始化一个类实例的时候，是一个实例方法；
 *  也就是 \_\_new\_\_ 先被调用， \_\_init\_\_ 后被调用， \_\_new\_\_ 的返回值（实例）将传递给 \_\_init\_\_ 方法的第一个参数，然后 \_\_init\_\_ 给这个实例设置一些参数。

例如： \_\_new\_\_ 和 \_\_init\_\_ 的区别，说法正确的是：（ABCD）

A. \_\_new\_\_ 是一个静态方法，而 \_\_init\_\_ 是一个实例方法；

B. \_\_new\_\_ 方法会返回一个创建的实例，而\_\_init\_\_ 什么都不返回；

C. 只有在 \_\_new\_\_ 返回一个cls实例时，后面的 \_\_init\_\_ 才能被调用；

D. 当创建一个新实例时调用 \_\_new\_\_，初始化一个实例时用 \_\_init\_\_；

## 16、生成随机整数、随机小数、0-1之间的小数 ##

import random
    import numpy as np
    
    # 生成0-1之间的随机小数
    re=random.random()
    
    # 生成区间[a,b)内的整数
    re=random.randint(a,b)
    
    # 生成n个随机小数
    re=np.randn(n)

## 17、什么是RestFUL api ##

*  URI，即统一资源定位符，服务器上每一种资源，比如文档、图像、视频等都由一个通用资源标识符（Uniform Resource Identifier，简称“URI”）进行定位。
 *  HTTP动词，常用的HTTP动词有：GET（从服务器取出资源）、 POST（服务器上新建一个资源）、 PUT（在服务器更新资源）、 PATCH（在服务器更新资源）、 DELETE（在服务器删除资源）。
 *  RESTful架构，服务器上每一种资源，如一个文件、一张图片、一部电影都有对应的url地址，如果客户端需要对服务器上的这个资源进行操作，就需要通过http协议执行相应的动作来操作它，比如进行获取、更新、删除等。

## 18、查看docker内部的日志 ##

### 1、运行docker run 指令时指定日志路径 ###

docker run \
    -itd \
    -p 80:80 \
    --log-driver json-file \
    --log-opt max-size=10m \
    --log-opt max-file=3 \
    --name nginx \
    nginx

### 2、docker日志驱动 ###

docker logs -f <容器id>

## 19、python内存管理机制 ##

python有两种共存的内存管理机制：引用对象计数和垃圾回收机制

### 引用计数： ###

引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个python对象被引用时其引用计数增加1，当其不再被一个变量引用时计数减1，当引用计数等于0时对象被删除

### 垃圾回收机制： ###

python中，所有能够引用其他对象的对象都被称为容器（container），只有容器之间才能形成循环引用，python的垃圾回收机制就是利用这个特点来寻找需要被释放的对象

1.  首先，对于每一个容器对象，设置一个gc\_refs值，并将其初始化为改对象的引用计数值；
2.  对于每一个容器对象，找到其所有引用的对象，并将被引用对象的gc\_refs值减1；
3.  执行完步骤2之后，所有gc\_refs值还大于0的对象都被非容器对象引用着，至少存在一个非循环引用，这些是不能被回收的对象，将它们放入另一个集合；如果这些对象引用着其他对象，那么那些被引用的对象也是不能被释放的，也放入另一个集合；
4.  此时还剩下的对象都是无法到达的对象，可以释放这些对象了。

*  手动解循环引用：在一个对象使用结束时将其置为None，例如：

class A():
        def __init__(self):
            self.child=None
        def destroy(self):
            self.child=None
    
    class B():
        def __init__(self):
            self.parent=None
        def destroy(self):
            self.parent=None
    
    def test3():
        a=A()
        b=B()
        a.child=b
        b.parent=a
        a.destroy()
        b.destroy()
    import objgraph
    
    test3()
    print(objgraph.count('A'))
    print(objgraph.count('B'))

*  使用弱引用，使用python字典库weakref，例如：

def test4():
        a=A()
        b=B()
        a.child=weakref.ref(b)
        b.parent=weakref.ref(a)
    
    import objgraph
    test4()
    print(objgraph.count('A'))
    print(objgraph.count('B'))

## 20、python多线程与多进程 ##

*  CUP密集型代码（如循环计算），多进程效率更高；
 *  IO密集型代码（如文件操作，爬虫），多线程效率更高

### GIL锁： ###

GIL即全局解释器锁，在同一时间内，python解释器只能运行一个线程的代码，这比较影响多线程的性能。因为在多线程的情况下，只有当线程获得了一个全局解释器锁的时候，该线程的代码才能运行，而全局锁只有一个，所以使用python多线程在同一时刻也只有一个线程在运行，因此在多核的情况下也只能发挥出单核的性能。

### 进程： ###

进程是系统分配资源的最小单位，实现方式是multiprocess。

### 线程： ###

线程是系统调度的最小单位，实现方式有threading或者继承Thread并重写run方法，更多用threading。

### 协程： ###

又称微线程，是一种用户态的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切换回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此，协程能保留上一次调用的状态。

协程的优势是有极高的执行效率，因为子程序切换不是线程切换，没有线程切换的开销，所以和多线程相比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显；

第二大优势是不需要多线程的锁机制。只有一个线程，不存在同时写变量冲突，在协程中控制资源不需要加锁，执行效率要高，例如：

import asyncio,os
    from threading import current_thread
    
    async def sum(a,b):
        print('[%s-%s] coroutine start to do:%s + %s'%(os.getpid(),current_thread().getName(),a,b))
        await asyncio.sleep(1)
        r=int(a) + int(b)
        print('[%s-%s] coroutine start to do:%s + %s=%s'%(os.getpid(),current_thread().getName(),a,b,r))
        return r
    
    def main(a,b,c,d):
        loop=asyncio.get_event_loop()
        task=asyncio.gather(sum(a,b),sum(c,d))
        loop.run_until_complete(task)
        r1,r2=task.result()
        r=r1*r2
        print('[%s-%s] coroutine start to do:%s * %s===%s'%(os.getpid(),current_thread().getName(),r1,r2,r))
        loop.close()
    
    if __name__=='__main__':
        main('1','2','3','4')

## 21、python的设计模式有哪些 ##

最常用的就是单例模式和工厂模式。

### 单例模式 ###

保证某一个实例对象只存在一个

1、重写 \_\_new\_\_ 方法，定义一个实例变量，在 \_\_new\_\_ 方法中保证该实例只初始化一次：

def Singleton(object):
        _instance=None
        def __new__(cls,*args,**kwargs):
            if cls._instance is None:
                cls._instance=object.__new__(cls,*args,**kwargs)
            return cls._instance

2、闭包定义装饰器

使用闭包的方式定义一个装饰器，将类的定义隐藏到闭包函数中：

def Singleton(cls):
        _instance={}
        
        def _singleton(*args,**kwargs):
            if cls not in _instance:
                _instance[cls]=cls(*args,**kwargs)    
            return _instance[cls]
        return _singleton
    
    # 使用上面装饰器的类，构建的实例属于单例
    
    @Singleton
    class func():
        def __init__(self,arg1):
            self.arg1=arg1

3、多线程情况下实现单例模式

要保证多线程情况下构建的对象是单例，需要在 \_\_new\_\_ 函数中加入同步锁 threading.Lock()

def Singleton():
        _instance=None
        _instance_lock=threading.Lock()
    
        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

### 工厂模式 ###

工厂模式包含简单工厂、工厂方法、抽象工厂

1、简单工厂：定义一个工厂类，创建一个静态方法，根据输入的类型，返回不同的对象。

class Apple():
        def __repr__(self):
            return "苹果"
    
    class Banana():
        def __repr__(self):
            return "香蕉"
    
    class SimpleFactory():
        
        @staticmethod
        def get_gruit(name):
            if name == 'a':
                return Apple()
            elif name == 'b':
                return Banana()

## 22、OSI七层模型和TCP/IP四层模型 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

## 23、使用gevent实现协程高并发 ##

## 24、django的orm中的choices详解 ##

choices是可选字段，比如有一个下拉表，里面有男性、女性和其他，一共三个可选项，用元组表示，那么对这个字段可用choices来定义。

choices=(
            (1,'male'),
            (2,'female'),
            (3,'other')
    )
    
    gender=models.IntegerField(choices=choices)

## 25、列表\[1,2,3,4,5\]，编辑一个函数输出\[1,4,9,16,25\]，并取出大于10 的数，最终输出\[16,25\] ##

list1=[1,2,3,4,5]
    
    def duble_cal(i):
        return i**2
    
    def turn_(lis):
        result=map(double_cal,lis)
        return [i for i in result if i > 10]

说明：考察map()函数的用法，第一个参数是函数，第二参数是list。

## 26、在一个坐标系上有两个矩阵，坐标分别是： 矩阵1：左上角（lx1, ly1)，右下角（rx1, ry1） 矩阵2：左上角（lx2, ly2)，右下角（rx2, ry2） 求两个矩阵重叠的面积。 ##

例1：第一个矩阵(1, 7), (10, 3)，第二个矩阵(2, 6), (5, 0)，结果为9

例2：第一个矩阵(-3, 0), (0, -3) 第二个矩阵(2, 5), (4, 3)，结果为0

例3：第一个矩阵(1, 5), (6, 2)，第二个矩阵(4, 4), (7, 1)，结果为 4

思路：目的在于如何找到交叉图形的宽和高：

1.  水平方向上最右侧：在两个矩形的第二个点中找到x轴的最小值；
2.  水平方向上最左侧：在两个矩形的第一个点中找到x轴的最大值；
3.  垂直方向上最上侧：在两个矩形的第一个点中找到y轴的最小值；
4.  垂直方向上最下侧：在两个矩形的第二个点中找到y轴的最大值；

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

def calculate_area(rec1,rec2):
        l_x=max(rec1[0],rec2[0])
        r_x=min(rec1[2],rec2[2])
    
        d_y=max(rec1[3],rec2[3])
        u_y=min(rec1[1],rec2[1])
    
        length=r_x - l_x
        width=u_y - d_y
        if length > 0 and width > 0:
            return length * width
        return 0
    
    if __name__=='__main__':
        rec1=[1,7,10,3]
        rec2=[2,6,5,0]
        result=calculate_area(rec1,rec2)
        print('result:',result)

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221119/fd96b2b50fbf4ae789794a3fc2bbdb58.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODY2NDIzMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221119/b45a3e95927e4d79bacccbc426f6c24e.png