python 常见面试题（web 后端）

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目录

1、.socket，udp，tcp

2、进程、协程、线程

3、多线程在web项目中的应用

4、 Python2中range 和xrange的区别？

5、深拷贝浅拷贝

6、celery 

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1、.socket，udp，tcp

socket(简称 套接字) 是进程间通信一个工具，它能实现把数据从一方传输到另外一方，完成不同电脑上进程之间的通信， 它好比数据的搬运工。

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UDP是一个简单的面向数据报的运输层协议

优点:

• 传输速度快（因为UDP在传输数据报前不用在客户和服务器之间建立一个连接，且没有超时重发等机制）
• 不需要连接，资源开销小

缺点:

• 传输数据不可靠，容易丢数据包
• 没有流量控制，当对方没有及时接收数据，发送方一直发送数据会导致缓冲区数据满了，电脑出现卡死情况，所有接收方需要及时接收数据。

UDP的使用场景：

当对网络通讯质量要求不高的时候，要求网络通讯速度能尽量的快，这时就可以使用UDP

• qq音视频传输，微信音视频传输
• 发送广播消息

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TCP:英文全拼(Transmission Control Protocol)简称传输控制协议，它是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议.

TCP的优缺点：

优点:

• 可靠，稳定
• 适合传输大量数据

缺点:

• 传输速度慢
• 占用系统资源高

 TCP使用场景：

• 浏览器
• QQ文件传输

TCP和UDP区别：

1. TCP面向连接; UDP是不面向连接;
2. TCP提供可靠的数据传输，也就是说，通过TCP连接传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达;UDP不保证可靠的数据传输，容易出现丢包情况;
3. TCP需要连接传输速度慢，UDP不需要连接，传输速度快
4. TCP不支持发广播;UDP支持发广播
5. TCP对系统资源要求较多，UDP对系统资源要求较少。
6. TCP适合发送大量数据，UDP适合发送少量数据
7. TCP有流量控制，UDP没有流量控制

2、进程、协程、线程

进程、线程、协程对比：

1. 功能对比

• 进程，能够完成多任务，比如 在一台电脑上能够同时运行多个QQ
• 线程，能够完成多任务，比如 一个QQ中的多个聊天窗口

2. 定义对比

• 进程是系统进行资源分配基本单位，每启动一个进程操作系统都需要为其分配运行资源。
• 线程是运行程序中的一个执行分支，是CPU调度基本单位。（进程是操作系统资源分配的基本单位，线程是CPU调度的基本单位）
• 协程：在不开辟线程的基础上完成多任务，也就是在单线程的情况下完成多任务，多个任务按照一定顺序交替执行

3. 关系对比

• 线程是依附在进程里面的，没有进程就没有线程
• 一个进程默认提供一条线程，进程可以创建多个线程
• 一个线程里面可以有多个协程

4. 区别

• 进程之间不共享全局变量
• 线程之间共享全局变量，但是要注意资源竞争的问题，解决办法: 互斥锁或者线程同步
• 创建进程的资源开销要比创建线程的资源开销要大
• 进程是操作系统资源分配的基本单位，线程是CPU调度的基本单位
• 线程不能够独立执行，必须依存在进程中
• 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强
• 多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中 所以是并发

5、优缺点

多进程：

• 优点：可以用多核
• 缺点：资源开销大

多线程：

• 优点：资源开销小
• 缺点：不能使用多核

协程：

       协程切换任务资源很小，效率高

3、多线程在web项目中的应用

多线程一般使用在进行IO操作时

1、比如一个业务逻辑需要并行的操作几个文件的读写，还得是同步执行，不能异步执行，这时候可以开启多线程来读写这几个文件

2、视图中需要请求多个第三方接口，仍然也是要求同步的，不能异步，这时候也可以用多线程去并行请求多个第三方接口

3、比如在订单系统中，订单提交后就要修改商品的库存、商品的销量等这样的操作

 

4、 Python2中range 和xrange的区别？

两者用法相同，不同的是range返回的结果是一个列表，而xrange的结果是一个生成器，前者是
直接开辟一块内存空间来保存列表，后者是边循环边使用，只有使用时才会开辟内存空间，所以当列表
很长时，使用xrange性能要比range好。 

5、深拷贝浅拷贝

6、celery 

celery是基于Python实现的一个异步任务的调度工具，同时还是一个任务队列，主要用于处理耗时任务

原理：

Celery的由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。

消息中间件（message broker）：是任务调度队列，是一个独立的服务，生产者把任务放入队列中，worker从任务队列中取出任务执行，Celery本身不提供消息服务，所以要集成第三方队列，推荐使用RabbitMQ、Redis作为消息队列。

任务执行单元（worker）：它实时监控消息队列，获取队列中调度的任务并执行

任务结果存储（task result store）：用来存储Worker执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括AMQP, Redis，memcached, MongoDB，SQLAlchemy, Django ORM，Apache Cassandra, IronCache

为什么使用消息队列：

在高并发环境下，由于来不及同时处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力

适用场景

异步任务处理：例如给注册用户发送短消息或者确认邮件任务。 大型任务：执行时间较长的任务，例如视频和图片处理，添加水印和转码等，需要执行任务时间长。 定时执行的任务：支持任务的定时执行和设定时间执行。例如性能压测定时执行。

缺点：

系统可用性降低、系统复杂性提高、一致性问题

参考：https://blog.csdn.net/u014801403/article/details/80308353