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Wechat退款证书使用c,第黄金时代篇小说

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Wechat退款证书使用c,第黄金时代篇小说

4、再次来到值的三种情形

图片 1

将上述代码另存成auto_version.py文件后,新建auto_version.bat文件,写入以下内容:

现实怎么封装>打开

  满是大佬的园圃,第四回发言就是贵宗期望的萌新提问和求拜师,请有意向者速速联系。

24、无名函数

编程题

生龙活虎、台阶难题/斐波那契

多头青蛙贰次能够跳上1级台阶,也得以跳上2级。求该俯卧撑上三个n级的阶梯总共有微微种跳法。

fib = lambda n: n if n <= 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)

其次种回忆方法

def memo(func):

cache = {}

def wrap(*args):

if args not in cache:

cache[args] = func(*args)

return cache[args]

return wrap

@memo

def fib(i):

if i < 2:

return 1

return fib(i-1) + fib(i-2)

其三种办法

def fib(n):

a, b = 0, 1

for _ in xrange(n):

a, b = b, a + b

return b

二、失常台阶难题

一头青蛙一遍能够跳上1级台阶,也得以跳上2级……它也足以跳上n级。求该掌上压上二个n级的台阶总共有微微种跳法。

fib = lambda n: n if n < 2 else 2 * fib(n - 1)

三、矩形覆盖

笔者们能够用2*1的小矩形横着大概竖着去覆盖越来越大的矩形。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,总共有多少种格局?

第2*n个矩形的覆盖措施等于第2*(n-1)加上第2*(n-2)的方法。

f = lambda n: 1 if n < 2 else f(n - 1) + f(n - 2)

四、杨氏矩阵查找

在一个m行n列二维数组中,每风华正茂行都依照从左到右递增的大器晚成一排序,每一列都服从从上到下依次增加的生机勃勃一排序。请完成二个函数,输入那样的一个二维数组和一个平头,判定数组中是还是不是含有该整数。

采取Step-wise线性寻觅。

def get_value(l, r, c):

return l[r][c]

def find(l, x):

m = len(l) - 1

n = len(l[0]) - 1

r = 0

c = n

while c >= 0 and r <= m:

value = get_value(l, r, c)

if value == x:

return True

elif value > x:

c = c - 1

elif value < x:

r = r + 1

return False

五、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()

print l2

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)

print l2

列表推导式

l1 = ['b','c','d','b','c','a','a']

l2 = []

[l2.append(i) for i in l1 if not i in l2]

sorted排序並且用列表推导式.

l = ['b','c','d','b','c','a','a'] [single.append(i) for i in sorted(l) if i not in single] print single

七、链表成对交流

1->2->3->4转换成2->1->4->3.

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

class Solution:

# @param a ListNode

# @return a ListNode

def swapPairs(self, head):

if head != None and head.next != None:

next = head.next

head.next = self.swapPairs(next.next)

next.next = head

return next

return head

七、创设字典的情势

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}

八、合并八个静止列表

今日头条远程面试须求编制程序

尾递归

def _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp):

if len(l1) == 0 or len(l2) == 0:

tmp.extend(l1)

tmp.extend(l2)

return tmp

else:

if l1[0] < l2[0]:

tmp.append(l1[0])

del l1[0]

else:

tmp.append(l2[0])

del l2[0]

return _recursion_merge_sort2(l1, l2, tmp)

def recursion_merge_sort2(l1, l2):

return _recursion_merge_sort2(l1, l2, [])

循环算法

思路:

概念一个新的空驶列车表

比比较多个列表的第1个元素

小的就插入到新列表里

把已经插入新列表的要素从旧列表删除

直到多少个旧列表有三个为空

再把旧列表加到新列表后边

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

pop弹出

a = [1,2,3,7]

b = [3,4,5]

def merge_sortedlist(a,b):

c = []

while a and b:

if a[0] >= b[0]:

c.append(b.pop(0))

else:

c.append(a.pop(0))

while a:

c.append(a.pop(0))

while b:

c.append(b.pop(0))

return c

print merge_sortedlist(a,b)

九、交叉链表求交点

实际上思考能够据守从尾初阶比较四个链表,借使相交,则从尾先导必然意气风发致,只要从尾开端比较,直至不均等的地点即为交叉点,如图所示

图片 2

 

# 使用a,b八个list来模拟链表,能够看看交叉点是 7这一个节点

a = [1,2,3,7,9,1,5]

b = [4,5,7,9,1,5]

for i in range(1,min(len(a),len(b))):

if i==1 and (a[-1] != b[-1]):

print "No"

break

else:

if a[-i] != b[-i]:

print "交叉节点:",a[-i+1]

break

else:

pass

其余意气风发种比较标准的艺术,构造链表类

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

def node(l1, l2):

length1, lenth2 = 0, 0

# 求四个链表长度

while l1.next:

l1 = l1.next

length1 += 1

while l2.next:

l2 = l2.next

length2 += 1

# 长的链表先走

if length1 > lenth2:

for _ in range(length1 - length2):

l1 = l1.next

else:

for _ in range(length2 - length1):

l2 = l2.next

while l1 and l2:

Wechat退款证书使用c,第黄金时代篇小说。if l1.next == l2.next:

return l1.next

else:

l1 = l1.next

l2 = l2.next

改善了大器晚成晃:

#coding:utf-8

class ListNode:

def __init__(self, x):

self.val = x

self.next = None

def node(l1, l2):

length1, length2 = 0, 0

# 求多个链表长度

while l1.next:

l1 = l1.next#尾节点

length1 += 1

while l2.next:

l2 = l2.next#尾节点

length2 += 1

#若果相交

if l1.next == l2.next:

# 长的链表先走

if length1 > length2:

for _ in range(length1 - length2):

l1 = l1.next

return l1#回去交点

else:

for _ in range(length2 - length1):

l2 = l2.next

return l2#重返交点

# 假诺不相交

else:

return

十、二分查找

#coding:utf-8

def binary_search(list,item):

low = 0

high = len(list)-1

while low<=high:

mid = (low+high)/2

guess = list[mid]

if guess>item:

high = mid-1

elif guess<item:

low = mid+1

else:

return mid

return None

mylist = [1,3,5,7,9]

print binary_search(mylist,3)

十一、快排

#coding:utf-8

def quicksort(list):

if len(list)<2:

return list

else:

midpivot = list[0]

lessbeforemidpivot = [i for i in list[1:] if i<=midpivot]

biggerafterpivot = [i for i in list[1:] if i > midpivot]

finallylist = quicksort(lessbeforemidpivot)+[midpivot]+quicksort(biggerafterpivot)

return finallylist

print quicksort([2,4,6,7,1,2,5])

更加多排序难题凸现:数据结构与算法-排序篇-Python描述

十四、找零难题

#coding:utf-8

#values是硬币的面值values = [ 25, 21, 10, 5, 1]

#valuesCounts 钱币对应的花色数

#money 寻找来的总钱数

#coinsUsed 对应于当下钱币总量i所使用的硬币数目

def coinChange(values,valuesCounts,money,coinsUsed):

#遍历出从1到money全部的钱数或然

for cents in range(1,money+1):

minCoins = cents

#把具备的硬币面值遍历出来和钱数做比较

for kind in range(0,valuesCounts):

if (values[kind] <= cents):

temp = coinsUsed[cents - values[kind]] +1

if (temp < minCoins):

minCoins = temp

coinsUsed[cents] = minCoins

print ('面值:{0}的最少硬币使用数为:{1}'.format(cents, coinsUsed[cents]))

十五、广度遍历和纵深遍历二叉树

给定二个数组,塑造二叉树,并且按档次打字与印刷那些二叉树

十八、二叉树节点

class Node(object):

def __init__(self, data, left=None, right=None):

self.data = data

self.left = left

self.right = right

tree = Node(1, Node(3, Node(7, Node(0)), Node(6)), Node(2, Node(5), Node(4)))

十二、 档期的顺序遍历

def lookup(root):

row = [root]

while row:

print(row)

row = [kid for item in row for kid in (item.left, item.right) if kid]

十三、深度遍历

def deep(root):

if not root:

return

print root.data

deep(root.left)

deep(root.right)

if __name__ == '__main__':

lookup(tree)

deep(tree)

十二、 前中后序遍历

深度遍历改造各种就OK了

#coding:utf-8

#二叉树的遍历

#说来讲去的二叉树节点类

class Node(object):

def __init__(self,value,left,right):

self.value = value

self.left = left

self.right = right

#中序遍历:遍历左子树,访问当前节点,遍历右子树

def mid_travelsal(root):

if root.left is None:

mid_travelsal(root.left)

#拜见当前节点

print(root.value)

if root.right is not None:

mid_travelsal(root.right)

#前序遍历:访问当前节点,遍历左子树,遍历右子树

def pre_travelsal(root):

print (root.value)

if root.left is not None:

pre_travelsal(root.left)

if root.right is not None:

pre_travelsal(root.right)

#声势浩大遍历:遍历左子树,遍历右子树,访谈当前节点

def post_trvelsal(root):

if root.left is not None:

post_trvelsal(root.left)

if root.right is not None:

post_trvelsal(root.right)

print (root.value)

十七、求最大树深

def maxDepth(root):

if not root:

return 0

return max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1

十七、求两棵树是不是相同

def isSameTree(p, q):

if p == None and q == None:

return True

elif p and q :

return p.val == q.val and isSameTree(p.left,q.left) and isSameTree(p.right,q.right)

else :

return False

四十、前序中序求后序

def rebuild(pre, center):

if not pre:

return

cur = 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:])

return cur

def deep(root):

if not root:

return

deep(root.left)

deep(root.right)

print root.data

七十黄金年代、单链表逆置

class Node(object):

def __init__(self, data=None, next=None):

self.data = data

self.next = next

link = Node(1, Node(2, Node(3, Node(4, Node(5, Node(6, Node(7, Node(8, Node(9)))))))))

def rev(link):

pre = link

cur = link.next

pre.next = None

while cur:

tmp = cur.next

cur.next = pre

pre = cur

cur = tmp

return pre

root = rev(link)

while root:

print root.data

root = root.next

六十六、 两个字符串是或不是是变位词

class Anagram:

"""

@:param s1: The first string

@:param s2: The second string

@:return true or false

"""

def Solution1(s1,s2):

alist = list(s2)

pos1 = 0

stillOK = True

while pos1 < len(s1) and stillOK:

pos2 = 0

found = False

while pos2 < len(alist) and not found:

if s1[pos1] == alist[pos2]:

found = True

else:

pos2 = pos2 + 1

if found:

alist[pos2] = None

else:

stillOK = False

pos1 = pos1 + 1

return stillOK

print(Solution1('abcd','dcba'))

def Solution2(s1,s2):

alist1 = list(s1)

alist2 = list(s2)

alist1.sort()

alist2.sort()

pos = 0

matches = True

while pos < len(s1) and matches:

if alist1[pos] == alist2[pos]:

pos = pos + 1

else:

matches = False

return matches

print(Solution2('abcde','edcbg'))

def Solution3(s1,s2):

c1 = [0]*26

c2 = [0]*26

for i in range(len(s1)):

pos = ord(s1[i])-ord('a')

c1[pos] = c1[pos] + 1

for i in range(len(s2)):

pos = ord(s2[i])-ord('a')

c2[pos] = c2[pos] + 1

j = 0

stillOK = True

while j<26 and stillOK:

if c1[j] == c2[j]:

j = j + 1

else:

stillOK = False

return stillOK

print(Solution3('apple','pleap'))

三十一、动态规划难题

可参照:动态规划(DP)的整合治理-Python描述

 

更赶巧.bat文件里的门路后,双击运转就能够。

 1     public string get(string data) 
 2        {
 3             string cert = @"D:certificateapiclient_cert.p12"; //证书位置
 4             string password = "11100011";//证书密码
 5             string url = "https://api.mch.weixin.qq.com/secapi/pay/refund";//请求地址
 6             ServicePointManager.ServerCertificateValidationCallback=new 
 7             RemoteCertificateValidationCallback(CheckValidationResult); 
 8             X509Certificate cer = new X509Certificate(cert, password); 
 9             HttpWebRequest webrequest = (HttpWebRequest)HttpWebRequest.Create(url); 
10             webrequest.ClientCertificates.Add(cer);
11             byte[] bs = Encoding.UTF8.GetBytes(data);
12 
13             webrequest.Method = "POST";
14             webrequest.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded";
15             webrequest.ContentLength = bs.Length;
16             //提交请求数据
17             Stream reqStream = webrequest.GetRequestStream();
18             reqStream.Write(bs, 0, bs.Length);
19             reqStream.Close();
20             //接收返回的页面,必须的,不能省略
21             WebResponse wr = webrequest.GetResponse();
22             System.IO.Stream respStream = wr.GetResponseStream();
23             System.IO.StreamReader reader = new System.IO.StreamReader(respStream, System.Text.Encoding.GetEncoding("utf-8"));
24             string t = reader.ReadToEnd();
25             System.Web.HttpContext.Current.Response.Write(t);
26             wr.Close();
27 
28             return t;
29             
30 
31 
32             }
33 
34         private static bool CheckValidationResult(object sender, X509Certificate certificate, X509Chain chain, SslPolicyErrors errors)
35         {
36             if (errors == SslPolicyErrors.None)
37                 return true;
38             return false;
39         }

  学得很杂,现在HTML,CSS,JS,SQL都会有的,python,php,c语言那几个都有过摸底,不明了纵然最后指标是想产生互连网安全地点智囊团的话,本事树该怎么点?

 

Python语言特色

豆蔻梢头、Python的函数参数传递

看多少个例证:

a = 1

def fun(a):

a = 2

fun(a)

print a # 1

a = []

def fun(a):

a.append(1)

fun(a)

print a # [1]

负有的变量都得以清楚是内存中三个对象的“援用”,恐怕,也能够看似c中void*的感觉。

经过id来看引用a的内部存款和储蓄器地址能够比较了然:

a = 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:具体的值在不一致计算机上运维时或许不一致。

能够看出,在试行完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对象的所在的地址产生了2那几个实体对象的内部存款和储蓄器地址。

而第三个例子a援引保存的内部存储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]

这里记住的是类别是归于对象的,并不是变量。而目的有两种,“可校勘”(mutable卡塔尔与“不可退换”(immutable卡塔尔国对象。在python中,strings, tuples, 和numbers是不足更改的对象,而 list, dict, set 等则是足以校订的指标。(那正是其一难题的首要性)

当二个援用传递给函数的时候,函数自动复制意气风发份援用,那么些函数里的引用和外边的援用未有半毛关系了.所以第二个例证里函数把引用指向了贰个不可变对象,当函数再次来到的时候,外面包车型地铁引用没半毛感到.而第3个例证就不等同了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和固化了指针地址同样,在内部存款和储蓄器里开展改过.

二、Python中的元类(metaclass)

其后生可畏充裕的不经常用,可是像ORM这种复杂的组织依旧会须要的,教程就不详细介绍了。

三、 @staticmethod和@classmethod

Python其实有3个办法,即静态方法(staticmethod),类方式(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()

这边先明白下函数参数里面包车型地铁self和cls.那么些self和cls是对类恐怕实例的绑定,对于平时的函数来讲大家能够这么调用foo(x),这些函数正是最常用的,它的干活跟别的事物(类,实例)毫无干系.对于实例方法,大家精通在类里每回定义方法的时候都亟需绑定这么些实例,正是foo(self, x),为何要如此做啊?因为实例方法的调用离不开实例,我们需求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)).类方法同样,只然则它传递的是类并不是实例,A.class_foo(x).注意这里的self和cls能够轮流其余参数,可是python的预订是那俩,仍旧不要改的好.

对此静态方法其实和平日的情势生龙活虎致,不供给对哪个人进行绑定,唯风姿浪漫的界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分享的值(约等于说,它们不是单独分配给种种实例的卡塔 尔(英语:State of Qatar)。比方下例中,num_of_instance 正是类变量,用于追踪存在着些许个Test 的实例。

实例变量:

实例化之后,每一个实例单独具有的变量。

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

增补的例证

class Person:

name="aaa"

p1=Person()

p2=Person()

p1.name="bbb"

print p1.name # bbb

print p2.name # aaa

print Person.name # aaa

那边p1.name="bbb"是实例调用了类变量,那实则和上面第叁个难题同样,正是函数字传送参的难点,p1.name一方始是指向的类变量name="aaa",然则在实例的功效域里把类变量的援用改换了,就改成了一个实例变量,self.name不再援引Person的类变量name了.

能够看看上面包车型客车例子:

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

其黄金时代也是python彪悍的个性.

反躬自省正是面向对象的言语所写的次第在运维时,所能知道对象的类型.简单一句就是运营时亦可获取对象的类型.举个例子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

想必您见过列表推导时,却并未见过字典推导式,在2.7中才投入的:

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__:生龙活虎种约定,Python内部的名字,用来分别其余客商自定义的命名,防止冲突,就是诸如__init__(),__del__(),__call__()那么些特别格局

_foo:后生可畏种约定,用来钦定变量私有.程序猿用来钦点个人变量的风流罗曼蒂克种格局.不能够用from module import * 导入,另一面和国有肖似访问;

__foo:那些有确实的意思:解析器用_classname__foo来代表这一个名字,以界别和别的类相符的命名,它不可能直接像公有成员平等随意访问,通过对象名._类名__xxx那样的诀要能够访问.

七、字符串格式化:%和.format

.format在重重上边看起来更便利.对于%最烦人的是它不恐怕同不时间传递一个变量和元组.你可能会想上边的代码不会有如何难点:

"hi there %s" % name

唯独,要是name正巧是(1,2,3),它将会抛出三个TypeError非凡.为了保障它总是不错的,你必须要那样做:

"hi there %s" % (name,) # 提供一个单成分的数组并不是三个参数

不过有些丑..format就从不这么些难点.你给的第贰个难题也是那样,.format雅观多了.

你干吗不要它?

  • 不亮堂它(在读这么些后边)
  • 为了和Python2.5相称(比方logging库建议使用%(issue #4))

八、迭代器和生成器

stackoverflow里python排行第大器晚成的难题,能够参考一下,有英语版也是有汉语版的。

此地有个有关生成器的创办难题面试官有考: 问: 将列表生成式中[]改换() 之后数据结构是或不是改动? 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>

经过列表生成式,能够一向开立一个列表。但是,受到内部存储器约束,列表容积料定是个别的。况兼,创制贰个满含百万成分的列表,不独有是私吞超大的内部存款和储蓄器空间,如:大家只须求拜访前面包车型大巴多少个成分,前边超过二分一元素所占的空中都是荒废的。因此,未有供给创造完整的列表(节省一大波内部存储器空间卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎。在Python中,大家得以应用生成器:边循环,边总计的编写制定—>generator

九、*args and **kwargs

用*args和**kwargs只是为了便利并未强制行使它们.

当您不鲜明你的函数里将在传递多少参数时你能够用*args.比方,它能够传递自便数量的参数:

>>> 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允许你利用未有事先定义的参数名:

>>> 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

您也足以混着用.命名参数首先拿到参数值然后具有的别样参数都传送给*args和**kwargs.命名参数在列表的最前端.比方:

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.

当调用函数时您也足以用*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

有如您看看的相符,它能够传递列表(恐怕元组)的每风流罗曼蒂克项并把它们解包.注意必需与它们在函数里的参数相适合.当然,你也能够在函数定义可能函数调用时用*.

十、面向切面编制程序AOP和装饰器

那一个AOP朝气蓬勃听上去有个别懵,同学面Ali的时候就被问懵了...

装饰器是贰个很盛名的设计格局,平常被用于有切面要求的气象,较为精髓的有插入日志、质量测验、事务管理等。装饰器是解决那类难点的绝佳设计,有了装饰器,大家就足以分离出大气函数中与函数作用自己非亲非故的相近代码并接二连三起用。归纳的讲,装饰器的效果正是为早就存在的靶子增加额外的效应。

十风度翩翩、潜水鸭类型

“当见到贰只鸟走起来像树鸭、游泳起来像红鸭、叫起来也像秋沙鸭,那么那只鸟就能够被叫做硬尾鸭。”

咱俩并不关切对象是何许项目,到底是否赤麻鸭,只关怀行为。

比方在python中,有多数file-like的东西,举例StringIO,GzipFile,socket。它们有广丹东生机勃勃的法子,我们把它们作为文件使用。

又举例list.extend()方法中,大家并不关切它的参数是还是不是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利用,特别灵活,使得python不想java那样特地去弄一大堆的设计方式。

十二、Python中重载

函数重载首假设为了消除五个问题。

  1. 可变参数类型。
  2. 可变参数个数。

除此以外,三个中央的规划标准是,仅仅当八个函数除了参数类型和参数个数不一致以外,其作用是完全相似的,那时候才使用函数重载,如若三个函数的效应实在不如,那么不该使用重载,而相应利用贰个名字不一致的函数。

好啊,那么对于景况 1 ,函数成效相通,不过参数类型区别,python 如什么地方理?答案是根本没有必要管理,因为 python 能够担任当何项指标参数,假诺函数的效力相仿,那么分歧的参数类型在 python 中很可能是后生可畏致的代码,未有供给做成多少个分化函数。

那么对于意况 2 ,函数效用雷同,但参数个数不相同,python 如何地理?大家知晓,答案正是缺省参数。对那多少个远远不够的参数设定为缺省参数就能够解决难点。因为你要是函数功效相似,那么那几个缺乏的参数终究是供给用的。

好了,鉴于意况 1 跟 处境 2 都有了化解方案,python 自然就无需函数重载了。

十五、新式类和旧式类

这几个面试官问了,笔者说了老半天,不晓得他问的实在乎图是什么.

stackoverflow

最新类很早在2.2就应际而生了,所以旧式类完全部是相配的主题材料,Python3里的类全都以新式类.这里有贰个MRO难题得以明白下(新式类是广度优先,旧式类是深度优先),<Python宗旨编制程序>里讲的也相当多.

叁个旧式类的深浅优先的例子

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

安分守己精粹类的查找顺序从左到右深度优先的平整,在拜候d.foo1()的时候,D那么些类是一直不的..那么往上查找,先找到B,里面未有,深度优先,访谈A,找到了foo1(),所以当时调用的是A的foo1(),进而产生C重写的foo1()被绕过

十四、__new__和__init__的区别

这个__new__实在超少见到,先做摸底吧.

  1. __new__是七个静态方法,而__init__是二个实例方法.
  2. __new__方法会再次来到叁个成立的实例,而__init__何以都不重返.
  3. 只有在__new__回到多个cls的实例时前面包车型大巴__init__才具被调用.
  4. 当创制三个新实例时调用__new__,开首化三个实例时用__init__.

stackoverflow

ps: __metaclass__是创办类时起效率.所以大家能够分级选择__metaclass__,__new__和__init__来分别在类创立,实例创立和实例开端化的时候做一些小手脚.

十九、单例形式

​单例方式是豆蔻梢头种常用的软件设计情势。在它的主导结构中只含有三个被称为单例类的奇特类。通过单例格局能够保障系统中叁个类独有贰个实例何况该实例易于外部访谈,进而利于对实例个数的操纵并节约系统能源。假使希望在系统中某些类的指标只好存在多个,单例情势是最佳的缓和方案。

__new__()在__init__()在此之前被调用,用于转移实例对象。利用这一个办法和类的品质的风味可以兑现设计格局的单例情势。单例情势是指创制独一指标,单例形式设计的类只能实例 那些相对常考啊.必需求深深记住1~2个主意,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

开创实例时把全体实例的__dict__针对同一个字典,那样它们具有同等的品质和方法.

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

用作python的模块是纯天然的单例情势

# mysingleton.py

class My_Singleton(object):

def foo(self):

pass

my_singleton = My_Singleton()

# to use

from mysingleton import my_singleton

my_singleton.foo()

十七、 Python中的功用域

Python 中,二个变量的成效域总是由在代码中被赋值的地点所主宰的。

当 Python 遇到二个变量的话他会安分守己那样的逐一举办检索:

本土成效域(Local卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎→当前功效域被停放的地点成效域(Enclosing locals卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎→全局/模块功用域(Global卡塔尔国→内置作用域(Built-in卡塔 尔(英语:State of Qatar)

十三、 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营的节制,说白了正是三个核只可以在同一时候运行三个线程.对于io密集型任务,python的三十二线程起到效果,但对此cpu密集型职分,python的三十五线程大约占不到其余优势,还会有异常的大可能率因为争夺资源而变慢。

见Python 最难的题材

清除办法正是多进程和下边的协程(协程也只是单CPU,可是能减小切换代价进步质量).

十八、协程

今日头条被问到了,呵呵哒,跪了

简简单单点说协程是过程和线程的升级版,进度和线程都面对着内核态和客商态的切换难点而消耗数不尽切换时间,而协程正是顾客本人说了算切换的火候,不再必要陷入系统的基石态.

Python里最不足为奇的yield就是协程的思想!能够查阅第七个难题.

十九、闭包

闭包(closure)是函数式编制程序的最重要的语法结构。闭包也是生机勃勃种集体代码的布局,它黄金时代律增进了代码的可再度使用性。

当一个内嵌函数引用其外表作效能域的变量,我们就能够赢得三个闭包. 总计一下,成立二个闭包必得满意以下几点:

  1. 必需有二个内嵌函数
  2. 内嵌函数必需援引外界函数中的变量
  3. 外表函数的再次回到值必得是内嵌函数

认为闭包依然有难度的,几句话是说不知道的,依然印证相关资料.

入眼是函数运转后并不会被撤销,就好像16题的instance字典同样,当函数运营完后,instance并不被死灭,而是继续留在内部存款和储蓄器空间里.那么些职能形似类里的类变量,只可是迁移到了函数上.

闭包有如个空心球相近,你知道外面和内部,但您不晓得中间是哪些样.

二十、lambda函数

实在就是八个匿名函数,为何叫lambda?因为和前边的函数式编制程序有关.

推荐: 知乎

四十大器晚成、 Python函数式编制程序

其后生可畏供给适当的数量的问询一下吧,终归函数式编制程序在Python中也做了引用.

推荐: 酷壳

python中等学校函授数式编制程序支持:

filter 函数的服从也就是过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每种seq中的成分;再次回到四个使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(lambda x: x > 5, a)

>>>print b

>>>[6,7]

map函数是对一个行列的种种项依次实行函数,上面是对叁个队列各种项都乘以2:

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

>>> list(a)

[2, 4, 6]

reduce函数是对叁个队列的各样项迭代调用函数,上面是求3的阶乘:

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

6

七十五、Python里的正片

引用和copy(),deepcopy()的区别

import copy

a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原本对象

b = a #赋值,传对象的引用

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) #改过对象a

a[4].append('c') #修改对象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']]

四十八、Python垃圾回笼机制

Python GC首要选拔援引计数(reference counting卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎来追踪和回笼垃圾。在援引计数的根底上,通过“标识-消弭”(mark and sweep卡塔 尔(英语:State of Qatar)消除容器对象恐怕发生的轮回援用难点,通过“分代回笼”(generation collection卡塔尔以空间换时间的方法升高垃圾回毛利率。

1 援引计数

PyObject是各样对象必有的内容,当中ob_refcnt正是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就能够大增,当援用它的靶子被删除,它的ob_refcnt就能减弱.引用计数为0时,该目的生命就甘休了。

优点:

  1. 简单
  2. 实时性

缺点:

  1. 保卫安全引用计数消耗财富
  2. 循环引用

2 标志-消亡机制

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存放器和顺序栈上的引用出发,遍历以目标为节点、以引用为边构成的图,把具备能够访问到的靶子打上标志,然后清扫三遍内部存款和储蓄器空间,把具有没标识的对象释放。

3 分代技巧

分代回笼的全体思考是:将系统中的全体内部存款和储蓄器块依照其现存时间分开为不相同的集纳,每种集合就变成叁个“代”,垃圾收罗频率随着“代”的共处时间的附加而减小,存活时间日常接受经过一次垃圾回笼来衡量。

Python默肯定义了三代对象集合,索引数越大,对象共处时间越长。

比喻: 当有个别内部存款和储蓄器块M经过了3次垃圾搜罗的保洁之后还存世时,大家就将内部存款和储蓄器块M划到叁个会集A中去,而新分配的内部存款和储蓄器都划分到群集B中去。当垃圾采摘起来职业时,大好些个情景都只对集结B实行垃圾回笼,而对集结A实行垃圾回笼要隔相当短大器晚成段时间后才进行,那就使得垃圾搜聚体制亟待管理的内部存款和储蓄器少了,效用自然就升高了。在这里个历程中,会集B中的有些内部存款和储蓄器块由于现存时间长而会被改变来集合A中,当然,会集A中实际也设有点废品,这几个杂质的回笼会因为这种分代的编写制定而被延缓。

二十四、Python的List

详尽教程网络海人民广播广播台湾大学的,内容有一点多,作者就不黄金时代一列出来了。

二十五、Python的is

is是相比较地址,==是比较值

二十六、 read,readline和readlines

  • read 读取整个文件
  • readline 读取下生机勃勃行,使用生成器方法
  • readlines 读取整个文件到三个迭代器以供大家遍历

二十七、 Python2和3的区别

引入:Python 2.7.x 与 Python 3.x 的首要性差异

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

都在循环时利用,xrange内部存款和储蓄器品质更加好。 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.

import os
import re
import uuid
import sys


def file_extension(path):
    return os.path.splitext(path)[1]


basePath = sys.argv[1]
if len(sys.argv)==1:
    sys.exit()


html_list = []


def find_html(path):
    files = os.listdir(path=path)

    for item in files:
        abs_path = os.path.join(path, item)
        if not os.path.isdir(abs_path) and file_extension(abs_path) == ".html":
            html_list.append(abs_path)

        if (os.path.isdir(abs_path)):
            find_html(abs_path)


def deal_html(html_list):
    for html_path in html_list:
        html_file = open(html_path, "r+", encoding='UTF-8')
        content = html_file.read()
        # print(html_file.read())
        # res = re.sub(r'<link (.*) href="(.*).css".*>',r'<link 1 href="2.css?v=1"3>',content)
        res1 = re.sub(r'<link (.*) href="(.*).css.*"(.*)>', lambda x: '<link ' + x.group(1) + ' href="' + x.group(
            2) + '.css?v=' + uuid.uuid1().hex + '"' + x.group(3) + '>', content)
        res2 = re.sub(r'<script src="(.*).js.*"></script>',
                      lambda x: '<script src="' + x.group(1) + '.js?v=' + uuid.uuid1().hex + '"></script>', res1)
        html_file.seek(0)
        html_file.truncate()
        html_file.write(res2)
        html_file.close()


if __name__ == '__main__':
    find_html(basePath)
    deal_html(html_list)

data为已打包好的xml数据

  第叁次发博客,能申请到园子的一方天地,真的欢欣,感激园主。

      b、登入认证

数据库

一、事务

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑专门的职业单元实践的生龙活虎各类操作,要么完全地实施,要么完全地不进行。

根能力略数据库事务详细教程生龙活虎搜第一次全国代表大会把,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,非集中索引,B-Tree,B+Tree,最左前缀原理

三、Redis原理

Redis是什么?

  1. 是一个完全开源不收费的key-value内存数据库
  2. 平常说来被以为是一个数据结构服务器,首假诺因为其持有充足的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets

Redis数据库

​平常局限点来讲,Redis也以消息队列的格局存在,作为内嵌的List存在,满意实时的高并发须求。在采取缓存的时候,redis比memcached具有更加多的优势,而且扶植更多的数据类型,把redis当做多少个西路存款和储蓄系统,用来管理高并发的数据库操作

  • 速度快:使用标准C写,全数数据都在内部存储器中成就,读写速度分别实现10万/20万
  • 悠久化:对数据的翻新采纳Copy-on-write技巧,能够异步地保存到磁盘上,首要有两种政策,一是基于时间,更新次数的快速照相(save 300 10 卡塔尔国二是依照语句追加情势(Append-only file,aof)
  • 自行操作:对两样数据类型的操作都是机动的,很安全
  • 迅猛的主--从复制,官方提供了一个多少,Slave在21秒即完结了对亚马逊(Amazon卡塔尔网址10G key set的复制。
  • Sharding技能: 十分轻易将数据布满到多个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,首要是以丰裕硬件、以分区为重大手艺方式的纵向扩张解决了超多的利用处景,但随着web2.0、移动互连网、云总结等采纳的起来,这种扩大格局已经不太适合了,所此前段时间,像接纳主从配置、数据库复制格局的,Sharding这种才能把负载遍及到八个特理节点上去的横向增添形式用途越多。

Redis缺点

  • 是数据水库蓄水容量量受到物理内部存款和储蓄器的限量,不能够用作海量数据的高品质读写,因此Redis符合的光景首要局限在非常小数据量的高品质操作和平运动算上。
  • Redis较难支撑在线扩大体量,在集群容积高达上有效期在线扩容会变得很复杂。为防止这一难题,运行职员在系统上线时必得保障有丰盛的上空,那对能源形成了非常的大的抛荒。

四、乐观锁和悲观锁

自寻压抑锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切恐怕违反数据完整性的操作

有异常的大希望锁:即使不会时有产生并发冲突,只在交付操作时检查是或不是违背数据完整性。

五、MVCC

​全称是Multi-Version Concurrent Control,即多版本现身调整,在MVCC协议下,每种读操作会见到贰个生机勃勃致性的snapshot,并且能够兑现非拥塞的读。MVCC允许数占领所多个版本,这几个版本能够是岁月戳也许是大局依次增加的政工ID,在同三个时间点,分歧的专门的职业看见的数量是莫衷一是的。

MySQL的innodb引擎是什么样兑现MVCC的

innodb会为每后生可畏行增添四个字段,分别表示该行成立的本子和删除的本子,填入的是事情的版本号,那一个版本号随着专门的职业的制造不断依次增加。在repeated read的隔离等级(事务的隔绝等第请看那篇小说卡塔尔下,具体各样数据库操作的贯彻:

  • select:知足以下四个标准化innodb会再次来到该行数据:
  • 该行的始建版本号小于等于当前版本号,用于保障在select操作早先全数的操作已经实行一败涂地。
  • 该行的去除版本号大于当前版本恐怕为空。删除版本号大于当前版本意味着有多少个涌出事务将该行删除了。
  • insert:将新插入的行的开创版本号设置为当前系统的版本号。
  • delete:将在删除的行的去除版本号设置为当前系统的版本号。
  • update:不施行原地update,而是调换到insert + delete。将旧行的去除版本号设置为当下版本号,并将新行insert同有的时候候安装创造版本号为最近版本号。

个中,写操作(insert、delete和update卡塔 尔(英语:State of Qatar)试行时,须要将系统版本号依次增加。

​由于旧数据并不确实的删除,所以必得对那些数量开展清理,innodb会开启叁个后台线程实践清理专门的学问,具体的规行矩步是将去除版本号小于当前系统版本的行删除,那几个进程叫做purge。

经过MVCC很好的得以实现了事情的隔绝性,能够高达repeated read品级,要促成serializable还非得加锁。

参考:MVCC浅析

六、MyISAM和InnoDB

MyISAM 符合于一些急需大批量询问的应用,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,而别的进度,就终于读进程都力无法支操作直到读操作实现。其余,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 那类的计算是超级快无比的。

InnoDB 的取向会是二个特别复杂的蕴藏引擎,对于一些小的使用,它会比 MyISAM 还慢。他是它扶持“行锁” ,于是在写操作超级多的时候,会更优异。何况,他还支持更多的尖端应用,举个例子:事务。

 

 

  现阶段的指标是内行明白C#及网站开垦,接着想朝互连网安全方向前进,不知道计划有未有标题,真的愿意大佬的教导,最佳能(CANON卡塔尔国收下二哥,打工求学皆可。

     b、Python递归最大层数约束997

以c语言为例:

一、预处理

预编写翻译进程首要管理那多少个源文件中的以“#”开首的预编写翻译指令,首要管理准绳有:

  1. 将具备的“#define”删除,并张开所用的宏定义
  2. 拍卖全体条件预编写翻译指令,举个例子“#if”、“#ifdef”、 “#elif”、“#endif”
  3. 处理“#include”预编写翻译指令,将被含有的文件插入到该编写翻译指令的地点,注:此进度是递归进行的
  4. 删除全体注释
  5. 增加行号和文书名标记,以便于编写翻译时编写翻译器爆发调节和测量试验用的行号消息以致用于编写翻译时发生编写翻译错误或警告时可体现行号
  6. 保存全体的#pragma编写翻译器指令。

二、编译

编写翻译进程就是把预处理完的文本进行风姿洒脱多种的词法剖析、语法分析、语义解析及优化后调换对应的汇编代码文件。那几个历程是全体程序营造的大旨部分。

三、汇编

汇编器是将汇编代码转产生机器能够实践的下令,每一条汇编语句大约都以一条机器指令。经过编写翻译、链接、汇编输出的文书成为目的文件(Object File)

四、链接

链接的首要内容正是把各样模块之间互相援用的一些处理好,使各种模块能够准确的拼凑。 链接的显要进程包块 地址和空间的分配(Address and Storage Allocation卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎、符号决议(Symbol Resolution)和重定位(Relocation)等手续。

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显下来 静态库的链接能够运用静态链接,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:使用这种办法的程序并不在大器晚成开端就瓜熟蒂落动态链接,而是直到真正调用动态库代码时,载入程序才总结(被调用的这部分)动态代码的逻辑地址,然后等到某些时候,程序又必要调用别的某块动态代码时,载入程序又去计算那某些代码的逻辑地址,所以,这种艺术使程序先导化时间超短,但运转时期的品质比不上静态链接的前后相继

六、虚构内存技巧

设想存款和储蓄器是指具有央求调入功用和置换功能,能从逻辑上对内部存储器容积加以增加的意气风发种存储系统.

七、分页和分支

分页: 客户程序的地址空间被划分成多少原则性大小的区域,称为“页”,相应地,内部存款和储蓄器空间分成若干个物理块,页和块的朗朗上口相等。可将客户程序的任黄金时代页放在内部存储器的任一块中,完毕了离散分配。

分层: 将顾客程序地址空间分成若干个大小不等的段,每段可以定义大器晚成组相对完整的逻辑音信。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。

分页与分支的主要性差距

  1. 页是消息的情理单位,分页是为了促成非接二连三分配,以便消除内部存款和储蓄器碎片难点,可能说分页是出于系统管理的必要.段是新闻的逻辑单位,它包蕴大器晚成组意义相对完好的音信,分段的指标是为着更加好地完毕分享,满足客商的必要.
  2. 页的朗朗上口固定,由系统显著,将逻辑地址划分为页号和页外市址是由机器硬件达成的.而段的长短却不固定,决意于顾客所编写的前后相继,平时由编写翻译程序在对源程序开展编写翻译时根据消息的性质来划分.
  3. 分页的作业地址空间是风流倜傥维的.分段的地址空间是二维的.

八、页面置换算法

  1. 最好置换算法OPT:不容许完成
  2. 先进先出FIFO
  3. 新近最久未选择算法LRU:方今风华正茂段时间里最久未有采纳过的页面予以置换.
  4. clock算法

九、边沿触发和品位触发

边缘触发是指每当状态变化时发生三个 io 事件,条件触发是大器晚成旦满意条件就时有爆发四个 io 事件

守旧的给文件链接加多版本号的章程是应用gulp-rev,这里提议的解决方案是利用python来代替gulp-rev。

Wechat退款须求评释

  

图片 3

网络

风姿洒脱、 一回握手

  1. 客户端通过向服务器端发送一个SYN来创设八个再接再砺展开,作为贰回握手的风华正茂部分。客商端把这段连接的序号设定为专断数 A。
  2. 劳务器端应当为贰个官方的SYN回送叁个SYN/ACK。ACK 的确认码应该为A+1,SYN/ACK 包本人又有壹个自便序号 B。
  3. 终极,客户端再发送三个ACK。当服务端受到这些ACK的时候,就落成了三路握手,并跻身了连年创立状态。那时候包序号被设定为收到的确认号 A+1,而响应则为 B+1。

二、陆回挥手

介怀: 中断连接端能够是顾客端,也得以是服务器端. 上面仅以客商端断开连接举个例子, 反之亦然.

  1. 客商端发送二个数目分段, 个中的 FIN 标志设置为1. 客商端步向 FIN-WAIT 状态. 该地方下顾客端只选择数据, 不再发送数据.
  2. 服务器收到到含有 FIN = 1 的多寡分段, 发送带有 ACK = 1 的剩余数量分段, 确认收到客商端发来的 FIN 音讯.
  3. 服务器等到全体数据传输结束, 向顾客端发送三个蕴含 FIN = 1 的数据分段, 并步向 CLOSE-WAIT 状态, 等待顾客端发来含有 ACK = 1 的承认报文.
  4. 客商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收到需求重发, 步向 TIME-WAIT 状态. 服务器收到到报文后关门连接. 客户端等待 2MSL 后未抽出回复, 则以为服务器成功关闭, 客商端关闭连接.

三、ARP协议

地点分析公约(Address Resolution Protocol),其基本作用为通过指标设备的IP地址,查询指标的MAC地址,以保险通讯的顺遂实行。它是IPv4网络层至关重大的商谈,然则在IPv6中已不再适用,并被乡里开掘契约(NDP卡塔尔国所取代。

四、urllib和urllib2的区别

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

  1. urllib提供urlencode方法用来GET查询字符串的发生,而urllib2未有。那是怎么urllib常和urllib2一齐行使的缘由。
  2. urllib2可以承当一个Request类的实例来安装U揽胜极光L央浼的headers,urllib仅能够担负U福睿斯L。那意味,你不得以装作你的User Agent字符串等。

五、Post和Get

GET和POST有何样差距?及为啥英特网的超级多答案都以错的 搜狐回答

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

六、Cookie和Session

CookieSession储存地点客商端服务器端指标追踪会话,也能够保留顾客偏爱设置恐怕封存顾客名密码等追踪会话安全性不安全无恙

session技巧是要选用到cookie的,之所以现身session技艺,重即便为了安全。

七、apache和nginx的区别

nginx 相对 apache 的优点:

  • 轻量级,相通起web 服务,比apache 占用更加少的内部存款和储蓄器及能源
  • 抗并发,nginx 管理必要是异步非拥塞的,扶助更加的多的面世连接,而apache 则是拥塞型的,在高并发下nginx 能保持低能源低消耗高品质
  • 配置简洁
  • 可观模块化的设计,编写模块绝对轻巧
  • 社区活泼

apache 相对nginx 的优点:

  • rewrite ,比nginx 的rewrite 强大
  • 模块超级多,基本想到的都得以找到
  • 少bug ,nginx 的bug 相对超多
  • 超稳定

八、 网址客户密码保存

  1. 公然保存
  2. 明文hash后保存,如md5
  3. MD5+Salt方式,这几个salt能够自便
  4. 今日头条使用了Bcrypy(好像)加密

九、 HTTP和HTTPS

动静码定义1xx 报告吸收接纳到央求,继续进程2xx 得逞步骤成功接到,被理解,并被选择3xx 重定向为了完毕须要,必须运用进一步措施4xx 客商端出错央求富含错的次第或不能够兵贵神速5xx 服务器出错服务器不恐怕完毕分明有效的乞请

403: Forbidden 404: Not Found

HTTPS握手,对称加密,非对称加密,TLS/SSL,传祺SA

十、 XSRF和XSS

  • CSKugaF(Cross-site request forgery)跨站央求假造
  • XSS(Cross Site Scripting)跨站脚本攻击

CS奥迪Q3F重视在央浼,XSS爱惜在本子

十一、幂等 Idempotence

HTTP方法的幂等性是指二回和屡次呼吁某三个能源应该具有同等的副功效。(注意是副功效)

不会变动财富的情况,无论调用贰回还是N次都还未副功效。请留意,这里强调的是一遍和N次具有同样的副成效,实际不是历次GET的结果风度翩翩致。

那一个HTTP诉求或许会每便获得不一样的结果,但它本人并不曾发出任何副成效,因此是满足幂等性的。

DELETE方法用于删除财富,有副作用,但它应该满足幂等性。

调用壹回和N次对系统一发布生的副作用是均等的,即删掉id为4231的帖子;因而,调用者可以屡次调用或刷新页面而不用忧郁引起错误。

POST所对应的U讴歌RDXI并不是创设的能源本人,而是能源的接纳者。

HTTP响应中应富含帖子的制造状态以致帖子的UEvoqueI。五回相近的POST央浼会在劳务器端成立两份财富,它们有着不一致的U福睿斯I;所以,POST方法不具有幂等性。

PUT所对应的U哈弗I是要创设或更新的财富本身。例如:PUT

十二、RESTful架构(SOAP,RPC)

详尽教程能够在互连网搜寻一下

十三、 SOAP

SOAP(原为Simple Object Access Protocol的首字母缩写,即简单对象访谈公约卡塔尔是换到数据的后生可畏种公约正式,使用在微型机互连网Web服务(web service卡塔尔中,交流带结构音信。SOAP为了简化网页服务器(Web Server卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎从XML数据库中领到数额时,节省去格式化页面时间,以至不一样应用程序之间依照HTTP通讯公约,据守XML格式推行资料调换,使其抽象于言语完结、平台和硬件。

十四、RPC

RPC(Remote Procedure Call Protocol卡塔尔国——远程进度调用公约,它是生龙活虎种通过网络从远程Computer程序上呼吁服务,而不供给驾驭底层互联网技能的说道。RPC研究借使某个传输左券的存在,如TCP或UDP,为通讯程序之间指点音信数据。在OSI互联网通讯模型中,RPC赶过了传输层和应用层。RPC使得开垦富含互联网布满式多程序在内的应用程序特别便于。

总括:服务提供的两大流派.古板意义以艺术调用为导向通称RPC。为了公司SOA,若干厂家合伙推出webservice,制订了wsdl接口定义,传输soap.当互连网时期,肥壮SOA被简化为http+xml/json.可是简化出现各个混乱。以能源为导向,任何操作无非是对财富的增加和删除改查,于是统生龙活虎的REST现身了.

衍生和变化的逐生机勃勃: RPC -> SOAP -> RESTful

十五、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程序是一个单身的主次,它能够用大致拥有语言来写,包含perl,c,lua,python等等。

WSGI, Web Server Gateway Interface,是Python应用程序或框架和Web服务器之间的意气风发种接口,WSGI的里边三个指标正是让客商能够用联合的言语(Python)编写前后端。

法定认证:PEP-3333

十九、中间人抨击

在GFW里见惯司空的,呵呵.

中档人抨击(Man-in-the-middle attack,常常缩写为MITM卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎是指攻击者与电视发表的双方分别创制独立的关系,并交流其所选拔的多少,使通信的四头以为她们正在通过八个私密的连年与对方直接对话,但实际上整个会话都被攻击者完全调节。

十七、 c10k问题

所谓c10k难点,指的是服务器同期帮忙广大个客户端的主题素材,也正是concurrent 10 000 connection(那也是c10k以此名字的原故卡塔 尔(英语:State of Qatar)。

十八、socket

详见教程作者就不意气风发一列举了,我们能够自动物检疫索一下。

十七、浏览器缓存

详尽教程作者就不生龙活虎一列举了,大家能够自动物检疫索一下。

304 Not Modified

二十、 HTTP1.0和HTTP1.1

  1. 乞请头Host字段,八个服务器八个网址
  2. 长链接
  3. 文本断点续传
  4. 地点验证,状态管理,Cache缓存

HTTP央浼8种办法介绍 HTTP/1.1构和中共定义了8种HTTP诉求方法,HTTP必要方法也被叫作“央浼动作”,分裂的主意规定了分裂的操作钦赐的能源方式。服务端也会依照分歧的乞请方法做不相同的响应。

GET

GET需要会呈现供给钦定的财富。经常的话GET方法应该只用于数据的读取,而不应该用于会时有发生副功用的非幂等的操作中。

GET会办法央求钦命的页面音信,并赶回响应中央,GET被认为是不安全的艺术,因为GET方法会被网络蜘蛛等大肆的寻访。

HEAD

HEAD方法与GET方法雷同,都以向服务器发出钦赐能源的呼吁。可是,服务器在响应HEAD央浼时不会回传财富的从头到尾的经过部分,即:响应中央。那样,我们得以不传输全体内容的情景下,就能够收获服务器的响应头音信。HEAD方法常被用来客商端查看服务器的属性。

POST

POST恳求会 向钦赐能源提交数据,央浼服务器进行处理,如:表单数据交到、文件上传等,要求数据会被含有在央浼体中。POST方法是非幂等的措施,因为那几个必要恐怕会创制新的财富或/和更改现存能源。

PUT

PUT央求会身向钦赐财富任务上传其最新内容,PUT方法是幂等的主意。通过该办法客商端能够将钦赐能源的流行数据传送给服务器代替钦命的能源的剧情。

DELETE

DELETE乞求用于诉求服务器删除所央浼UPRADOI(统一能源标记符,Uniform Resource Identifier卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎所标记的能源。DELETE央浼后钦定财富会被剔除,DELETE方法也是幂等的。

CONNECT

CONNECT方法是HTTP/1.1合计预先留下的,能够将接连改为管道情势的代理服务器。平时用于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央浼与HEAD相像,经常也是用来顾客端查看服务器的性质。 那些方法会要求服务器重临该能源所扶助的全数HTTP央浼方法,该方式会用’*’来代替财富名称,向服务器发送OPTIONS乞求,能够测量试验服务器功用是或不是符合规律。JavaScript的XMLHttpRequest对象进行CO奇骏S跨域能源分享时,正是使用OPTIONS方法发送嗅探要求,以咬定是不是有对点名能源的拜望权限。 允许

TRACE

TRACE需要服务器回显其接到的乞请新闻,该办法首要用以HTTP诉求的测量检验或确诊。

HTTP/1.1以后扩张的法子

在HTTP/1.1正规拟定之后,又陆陆续续扩张了一些办法。在那之中使用中很多的是 PATCH 方法:

PATCH

PATCH方法现身的较晚,它在二零零六年的PAJEROFC 5789正规中被定义。PATCH要求与PUT须求肖似,相似用于能源的更新。二者有以下两点分歧:

但PATCH平日用来能源的有的更新,而PUT经常用于能源的完全立异。 当能源不设不常,PATCH会创设四个新的能源,而PUT只会对已在能源扩充纠正。

二十一、Ajax

AJAX,Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML卡塔尔, 是与在不重复加载整个页面包车型大巴情景下,与服务器交流数据并立异部分网页的本事。

 

  兴趣爱好的话,就特别分布了,琴棋书法和绘画皆风趣味,乒乓斯诺克倒也专长,编制程序说大话更是最爱。

a = 10 / 3  

print(a)  

r = divmod(10,3)  

print(r)  

结果:  

3.33333335  

(3,1) 

 

python ./auto_version.py "D:your project dir"

  本身是一个热爱C#的程序员,来自甘肃毕节,以后费城寻梦。

1、为啥要用函数

*NIX

unix进程间通讯方式(IPC)

  1. 管道(Pipe卡塔尔国:管道可用于具有赤子情关系进程间的通讯,允许八个进程和另三个与它有一块祖先的长河之间开展通讯。
  2. 取名管道(named pipe卡塔尔国:命名管道制伏了管道没知名字的节制,因而,除具有管道所全体的成效外,它还允许无亲情关系进度间的通讯。命名管道在文件系统中有照看的公文名。命名管道通过命令mkfifo或系统调用mkfifo来创造。
  3. 非确定性信号(Signal卡塔 尔(英语:State of Qatar):数字信号是比较复杂的通讯方式,用于文告选取进度有某种事件产生,除了用于进程间通讯外,进程还足以发送时域信号给进度本人;linux除了帮忙Unix开始时代数字信号语义函数sigal外,还支持语义相符Posix.1标准的频限信号函数sigaction(实际上,该函数是基于BSD的,BSD为了贯彻可信连续信号机制,又能够合併对外接口,用sigaction函数重新实现了signal函数卡塔 尔(英语:State of Qatar)。
  4. 音信(Message卡塔尔队列:音讯队列是音讯的链接表,包含Posix新闻队列system V音信队列。有丰富权限的历程可以向队列中增添音信,被付与读权限的长河则足以读走队列中的音讯。音讯队列克服了时限信号承载消息量少,管道只可以承载无格式字节流以致缓冲区大大小小受限等缺
  5. 分享内部存款和储蓄器:使得多少个进程能够访谈同一块内部存款和储蓄器空间,是最快的可用IPC方式。是指向任何通讯机制运营作用超级低而设计的。往往与其余通讯机制,如复信号量结合使用,来达到进度间的联手及互斥。
  6. 内部存款和储蓄器映射(mapped memory卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎:内部存储器映射允许别的多少个进程间通讯,每一个利用该机制的长河经过把一个共享的文本映射到本人的进度地址空间来兑现它。
  7. 功率信号量(semaphore卡塔 尔(英语:State of Qatar):主要用作进度间以致同样进度差异线程之间的联合具名花招。
  8. 套接口(Socket卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎:更为相通的经过间通讯机制,可用于不相同机器之间的历程间通信。起头是由Unix系统的BSD分支开垦出来的,但今后相通可以移植到此外类Unix系统上:Linux和System V的变种都扶持套接字。
def aaa(a,b):
    print(a,b)
aaa(1,2)

数据结构

红黑树

红黑树与AVL的可比:

AVL是严苛平衡树,因而在大增或许去除节点的时候,依据区别景观,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退;

之所以简单说,借使您的运用中,寻找的次数远远超过插入和删除,那么选用AVL,固然寻找,插入删除次数大致大约,应该采纳RB。

5、函数的调用----选用再次回到值

操作系统

一、select,poll和epoll

事实上有着的I/O都以轮询的艺术,只不过完毕的局面不相同罢了.

本条难题也可以有点深刻了,但相信能回复出那一个主题素材是对I/O多路复用有很好的打听了.个中tornado使用的正是epoll的.

selec,poll和epoll分裂总括

基本上select有3个缺点:

  1. 连接数受限
  2. 检索配成对进程慢
  3. 数据由幼功拷贝到客商态

poll校勘了第4个缺欠

epoll改了三个弱点.

二、调治算法

  1. 先来先服务(FCFS, First Come First Serve)
  2. 短作业优先(SJF, Shortest Job First)
  3. 摩天优先权调节(Priority Scheduling)
  4. 岁月片轮转(ENCORECRUISER, Round 罗布in)
  • 黄金年代连串反馈队列调整(multilevel feedback queue scheduling)

实时调节算法:

  1. 最初甘休时间先行 EDF
  2. 低于松弛度优先 LLF

三、死锁

原因:

  1. 逐鹿能源
  2. 前后相继推动各种不当

供给条件:

  1. 互斥条件
  2. 恳请和保持标准
  3. 不剥夺条件
  4. 环路等待条件

管理死锁基本方式:

  1. 防备死锁(扬弃除1以外的条件)
  2. 防止死锁(银行家算法)
  3. 检查评定死锁(财富分配图)
  4. 废除死锁
  5. 剥夺能源
  6. 撤废进度

死锁概念处理政策详细介绍的话,能够参见一下网络的。

四、程序编译与链接

Bulid进程能够表达为4个步骤:预处理(Prepressing), 编写翻译(Compilation)、汇编(Assembly)、链接(Linking)

View Code

 

            3、内置命名空间

三级菜单

默许参数

         1、依照职位传参

       b、闭包常用的的样式

动态参数

def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        '''执行函数之前要做的'''
        re = func(*args,**kwargs)
        '''执行函数之后要做的'''
        return re
    return inner

22、列表推导式

图片 4图片 5

li = [11,22,123,1]  

r = max(li)  

print(r)  

a = min(li)  

print(a) 

 

11、命名空间

     a、暗中认可参数能够不传值

add2 = lambda x,y : x+y
ret = add2(1,2)
print(ret)

2、函数的调用

   e、eval  -----强制不调换输入类型的格式

      a、总括func的施行时间

图片 6图片 7

16、装饰器应用途景

 

   k、zip ---意思正是取七个变量中索引相对应的值

def f1(x):  

    if x % 2 == 1:  

       return x + 100  

    else:  

       return x  

ret = map(f1, [1,2,3,4,5])  

ret2 = map(lambda x: x + 100if x % 2 == 1 else x ,[1,2,3,4,5])  

print(ret)  

for i in ret :  

    print(i) 

         2、默许参数

平常:

View Code

      b、对改正是密封的

14、函数值装饰器

n*n

10、动态参数

生成器函数

    a、再次来到值为None

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