python常见面试问题(一)
python面试常见问题(一)
一. 装饰器
装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，
装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、
缓存、权限校验等场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能
本身无关的雷同代码并继续重用.
装饰器实际上就是为了给某程序增添功能，但该程序已经上线或已经被使用，那么就不能大批量的修改源代码，这样是不科学的也是不现实的，因为就产生了装饰器，使得其满足：
- 不能修改被装饰的函数的源代码
- 不能修改被装饰的函数的调用方式
满足1、2的情况下给程序增添功能
二. 关系型数据库和非关系型数据库：
非关系型数据库优势：
- 可扩展性：同样是因为是基于键值对的，数据之间无关系，这样就非常容易扩展
- 大数据量，高性能，NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性
- 数据库的结构简单
非关系型数据库劣势：
- 不提供sql支持，学习和使用成本较高；
- 无事务处理；
关系型数据库的优势：
- 复杂查询：可以用SQL语句方便地在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询
- 事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现
- 容易理解：关系模型指的就是二维表格模型
- 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
关系型数据库的劣势
- 为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
- 固定的表结构；
- 高并发读写需求；
- 海量数据的高效率读写；
三. cherrypick & git reverse
git cherry-pick可以理解为”挑拣”提交，它会获取某一个分支的单笔提交，并作为一个新的提交引入到你当前分支上。
、当我们需要在本地合入其他分支的提交时，如果我们不想对整个分支进行合并，而是只想将某一次提交合入到本地当前分支上，
那么就要使用git cherry-pick了。
git cherry-pick [] ...
常用options:
--quit 退出当前的chery-pick序列
--continue 继续当前的chery-pick序列
--abort 取消当前的chery-pick序列，恢复当前分支
-n, --no-commit 不自动提交
-e, --edit 编辑提交信息
git cherry-pick 2555c6e
当cherry-pick时，没有成功自动提交，这说明存在冲突，因此首先需要解决冲突,
解决冲突后需要git commit手动进行提交：
$ git commit
[branch1 790f431] [Description]:branch2 commit 2
Date: Fri Jul 13 18:36:44 2018 +0800
1 file changed, 1 insertion(+)
create mode 100644 only-for-branch2.txt
或者git add .后直接使用git cherry-pick --continue继续。
git reset --hard HEAD~
git cherry-pick -n 23d9422
git cherry-pick -e 23d9422
git cherry-pick --quit
git cherry-pick --abort
git cherry-pick master
# 如果在git cherry-pick后加一个分支名，则表示将该分支顶端提交进cherry-pick
$ git cherry-pick master
1,commit 之前的撤销
未添加至暂存区的撤销(add 之前)
git status
git checkout .
已添加至暂存区的撤销(add 之后,有或者没有commit操作都可以执行)
git reflog
git reset --hard bca6882(relog 中展示的commitId)
2,push之后的撤销
(
git add .
git commit -m "commit"
git push origin brandname
)
等一系列操作后的撤销
不想将本次的操作生效
git revert commitId(提交的id)
git push origin brandname
此次操作就会撤销掉上一次的push
在这个分支上,会生成一条revert 的提交记录
revert 是负负得正,什么意思呢,就是说第一次revert的时候,
上一次push的命令就失效了,再一次revert 后,会回退到之前的之前的状态,
详细的介绍一下
比如我操作一个文件UserController.java
将userName 改为username 经过一系列的git操作
git add .
git commit -m "commit"
git push orgin
后,再进行git revert commitId
再进行git push origin branchname
userName 还是userName,
如果我再revert 的时候,
git revert
git push origin branchname
将userName 还是改为username.
总结为:
git revert 为奇数时生效,为偶数时,失效
3,git 回滚:
将git 回滚到某一次commit操作,在该commitId之前的操作,将全部失效(此方法不建议使用,有风险),
git reset --hard commitId
git push origin branchname --force (强制覆盖)
因为是不可逆的,不建议使用
git reflog
git reset --hard bca6882(relog 中展示的commitId)
git push origin branchname --force
git revert commitId
git push origin branchname
二者区别：
revert 是放弃指定提交的修改，但是会生成一次新的提交，需要填写提交注释，以前的历史记录都在；
reset 是指将HEAD指针指到指定提交，历史记录中不会出现放弃的提交记录。
Git中tag的用法及作用
首先说一下作用：Git 中的tag指向一次commit的id，通常用来给开发分支做一个标记，如标记一个版本号。
下面就说一下具体的用法：
1.添加标签： git tag -a version -m "note" commitId
注解：git tag 是打标签的命令，-a 是添加标签，其后要跟新标签号，-m 及后面的字符串是对该标签的注释。
2.提交标签到远程仓库
：git push origin -tags注解：就像git push origin master 把本地修改提交到远程仓库一样，-tags可以把本地的打的标签全部提交到远程仓库。
3.删除标签：git tag -d
version注解：-d 表示删除，后面跟要删除的tag名字
4.删除远程标签：git push origin :refs/tags/version注解：就像git push origin :branch_1 可以删除远程仓库的分支branch_1一样， 冒号前为空表示删除远程仓库的tag。
5.查看标签：git tag或者git
tag -l
git tag -a version -m "note" commitId
git show version
git push or --tags
git tag -d version
git push or :refs/tags/version
$ git checkout mywork
$ git rebase origin
git add -u
git rebase --continue
git rebase --abort
四. es机制
Lucene实现快速搜索的核心就是倒排索引，那什么是倒排索引（单词到文档id的关联关系）一个字段有一个自己的倒排索引。18,20这些叫做term，而[1,3]就是posting list。Posting list就是一个int的数组，
存储了所有符合某个term的文档id和term Index
假设我们有很多个term，比如：
Carla,Sara,Elin,Ada,Patty,Kate,Selena
如果按照这样的顺序排列，找出某个特定的term一定很慢，因为term没有排序，需要全部过滤一遍才能找出特定的term。排序之后就变成了：
Ada,Carla,Elin,Kate,Patty,Sara,Selena
这样我们可以用二分查找的方式，比全遍历更快地找出目标的term。这个就是 term dictionary。有了term dictionary之后，可以用 logN 次磁盘查找得到目标。但是磁盘的随机读操作仍然是非常昂贵的（一次random access大概需要10ms的时间）。
所以尽量少的读磁盘，有必要把一些数据缓存到内存里。但是整个term dictionary本身又太大了，无法完整地放到内存里。于是就有了term index。term index有点像一本字典的大的章节表。比如：
A开头的term ……………. Xxx页
C开头的term ……………. Xxx页
E开头的term ……………. Xxx页
如果所有的term都是英文字符的话，可能这个term index就真的是26个英文字符表构成的了。但是实际的情况是，term未必都是英文字符，term可以是任意的byte数组。而且26个英文字符也未必是每一个字符都有均等的term，比如x字符开头的term可能一个都没有，而s开头的term又特别多。实际的term index是一棵树。
lucene/Elasticsearch就是尽量将磁盘里的东西搬进内存（term index是放在内存里面的），
减少磁盘随机读取次数(同时也利用磁盘顺序读特性)，结合各种压缩算法（term index用FST进行压缩， term dictionary压缩），高效使用内存，从而达到快速搜索的特性。
五. flask和django的区别
大大提升开发效率
让应用开发更加规范、拓展性更强
让程序员把更多的精力放在业务逻辑的实现上，而不是重复、而复杂的基础环境上（比如web服务器、底层实现等）
flask的优点：
- 小巧、灵活，让程序员自己决定定制哪些功能，非常适用于小型网站。
- 对于普通的工人来说将毛坯房装修为城市综合体还是很麻烦的，使用Flask来开发大型网站也一样，开发的难度较大，代码架构需要自己设计，开发成本取决于开发者的能力和经验。
Django：
- 大而全，功能极其强大，是Python web框架的先驱，用户多，第三方库极其丰富。
- 非常适合企业级网站的开发，但是对于小型的微服务来说，总有“杀鸡焉有宰牛刀”的感觉，体量较大，非常臃肿，定制化程度没有Flask高，也没有Flask那么灵活。
Tornado：
天生异步，性能强悍是 Tornado 的名片，然而 Tornado 相比 Django 是较为原始的框架，
诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候 Tornado 就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎
六. 微服务和分布式
集群是个物理形态，分布式是个工作方式。
分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上
集群：同一个业务，部署在多个服务器上
分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。
分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
好的设计应该是分布式和集群的结合，先分布式再集群，具体实现就是业务拆分成很多子业务，然后针对每个子业务进行集群部署，
这样每个子业务如果出了问题，整个系统完全不会受影响
微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。
在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。
集群模式是不同服务器部署同一套服务对外访问，实现服务的负载均衡。区别集群的方式是根据部署多台服务器业务是否相同。
注：集群模式需要做好session共享，确保在不同服务器切换的过程中不会因为没有获取到session而中止退出服务。
一般配置Nginx*的负载容器实现：静态资源缓存、Session共享可以附带实现，Nginx支持5000个并发量。
七. 快排 & 冒泡排序的时间复杂度
快排在最糟糕得情况下时间复杂度是O(n²)，平均的复杂度是O(nlogn)，
这里的n和logn, 分别代表了调用栈的高度，和完成每层的时间，在a取
数组的第一项时候，是最糟的情况，完成每层需要的时间是n，栈的高
读是n，时间复杂度就是n²，当取中间的值得时候，完成每层的时间是
n，但是调用栈的高度变成了logn，所以这个时候时间复杂度是nlogn
退出服务。
一般配置Nginx*的负载容器实现：静态资源缓存、Session共享可以附带实现，Nginx支持5000个并发量。
七. 快排 & 冒泡排序的时间复杂度
快排在最糟糕得情况下时间复杂度是O(n²)，平均的复杂度是O(nlogn)，
这里的n和logn, 分别代表了调用栈的高度，和完成每层的时间，在a取
数组的第一项时候，是最糟的情况，完成每层需要的时间是n，栈的高
读是n，时间复杂度就是n²，当取中间的值得时候，完成每层的时间是
n，但是调用栈的高度变成了logn，所以这个时候时间复杂度是nlogn
冒泡排序的时间复杂度是O(n^2)