python程序员的面试题有哪些-创新互联
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这题是考察你对编码规范的认识,无论是自己写代码还是在团队中写代码,了解并遵循代码规范是很基础的要求。企业中在提交代码后都会有对应的工具来对代码进行检查,比如 pep8、flake8、pylint 等,但是 PEP 8 是什么一定要了解。
即 Style Guide for Python Code(Python编码风格指南)。如果面试时不知道什么是 PEP 8 ,那聊起来想必不会很愉快。速战速决的面试,如果不是你把面试官“秒杀”了,那就是面试官把你“秒杀”了,大部分是后者。 Python 之禅,也就是 import this。这属于对 Python 文化的了解了。什么意思?你去 Python shell 里执行一下:import this,然后搜索下答案自然就出来了。
Q2:Python常用的容器类型有哪些以及它们之间的差别?
这是一道基础题。如果被问到了这个问题,说明面试官在探测你对 Python 基础的掌握。如果不知道,那就会被“秒杀”。当然聊得好了,也可以聊到实现原理层面。
在 Python 中常用的数据类型,有一些是基础数据类型,比如 int、bool、string,还有容器类型,比如 list、set、dict 等。所有的类型又可以氛分为:可变类型和不可变类型(不知道是什么的可以动手搜索一下)。单说容器类型,每种容器类型都有使用的场景,比如 list 可以存放不同类型的元素,特点是支持索引和切片操作,支持 insert 和 pop 操作,属于可变类型。由此也可以展开很多面试题中遇到的坑,比如说这个代码:
例子
然后再来说到 tuple,也可以当做列表,支持迭代、索引、切片等操作,但因为它是不可变类型,所以不支持 append、insert 等操作,为什么不支持呢?在从应用上来说,在实际编程中经常会用到它,比如:参数传递,解包。这一部分可以继续聊下去的就是namedtuple。再然后就是 set 和 dict,它们跟 list 和 tuple有这么几个差别:1. 存放的值不是顺序的;2. 无法通过索引获取到数据; 3. 存放的元素不可重复,并且必须是 hashable(可哈希的),针对 key 来说;4. 更快的查找速度,因为是通过哈希表来存储的。当然还可以继续深入 set 和 dict 的原理,如何解决哈希碰撞。
Q3:解释下闭包是什么,以及日常中什么场景会用到?
闭包是指持有了自由变量的函数,那怎么理解呢,用代码来看一下:
闭包
日常使用场景是什么呢?最常用会用到的地方就是装饰器,上面的示例代码也能看出来,比如我曾写过 Cache 的演进部分,部分代码如下:
这就是个典型的场景。
Q4:GIL 是什么?它的影响和具体原理是什么?
GIL:Global Interpreter Lock(全局解释器锁)。具体表现就是:在一个进程中,同一时刻只能有一个线程能到解释器,为什么只能有一个线程拿到解释器呢?因为在 CPython 中,内存管理不是线性安全的,所以,为了避免多个线程同时访问到一个对象,就有了这么一个锁。顺带着也提到了线程安全的概念,有了 GIL 了,那么 Python 中有哪些类型是线程安全的呢?哪些不是呢?又是一个新的问题。那么 GIL 的影响是什么呢?就是同一时刻只有一个线程在真实执行,对于 CPU 密集型的应用影响比较大,对于 IO 密集型的应用影响没那么大。当然还可以具体展开来说。
Q5:进程、协程、线程分别是什么,以及区别是什么?
从操作系统角度来讲,进程是资源分配单元,线程是执行单元,多个线程可以共享所在进程的资源。而协程是从程序运行角度来叫,是由用户(程序)控制和调度的一个过程,在 Python 中,协程是一个包含了 yield 的函数,比如下图:
协程(包含一个生成器)
在Python 3里面你可以用asyncio.iscoroutine(coro) 来判断是否为协程。需要了解的是在协程执行时,是通过 event loop 来调度的。如果聊到这,可能会接着聊下 Tornado 的 IOLoop 的事。总体来说,协程可以理解为更轻量级的线程,能够在单线程中运行多个协程。需要注意的是,在 Python 中协程执行是串行的,这个是由于它的调度机制决定的,这点不同于 Golang。
Q6:如何理解 Django 被称为 MTV 模式?
如果是我来问这个问题,这个题就是面向对象设计和设计模式的开始。简单来说大家耳熟能详的模式叫: MVC。说是 Model View Controller,而在 Django 中因为 Template 来处理视图展现,所以称为: MTV。接下里会问到的就是分层的概念,有句话叫:“没有什么问题是不能通过增加一层解决的,如果有,那就再加一层。”当然还会有设计模式的一些原则等着你,比如开-闭原则、单一职责原则等。
Q7:解释下什么是 ORM 以及它的优缺点是什么?
ORM:Object Relational Mapping(对象关系映射),它做的事就是帮我们封装一下对数据库的操作,避免我们来写不太好维护的 SQL 代码。优点就是让我们写的代码更容易维护,因为里面不用夹杂着各种 SQL 代码。缺点是失去了 SQL 的灵活,并且越是通用的 ORM 框架,性能损耗会越大。
说到性能损耗,可以接着聊的是 Django 中的 raw sql,也就是说Model.objects.raw这个方法的使用,它的作用、原理、性能提升等。还可以继续聊另外一个老生常谈的问题:N+1 的问题。
Q8:如何排查 Django 系统中的性能问题?
对于 Django 这样一个非常成熟的框架来说,丰富的周边能够让我们快速的找到别人开源出来的优秀插件,比如说 Django-debug-toolbar,或者是 Django-silk 。但是一个基础问题是:在 Django 的 settings 中,设置DEBUG = True 和 DEBUG = False 的差别是什么?还可以聊的是对于 Django 处理请求到返回响应的具体流程。因为只有熟悉了整体流程,才能在合理的位置进行排查。比方说,当我们判断可能是数据库的问题时,那可能需要在 Model 层的某个方法上加上执行时间监测的逻辑。如果是 View 层的其他逻辑导致的,可能会在 Middleware 上增加执行时间监测的逻辑。
Q9:Django 系统中如何配置数据库的长连接?
这涉及到 Django 如何处理数据库连接细节的问题。默认情况下对于每一个请求 Django 都会建立一个新的数据库连接。这意味着当请求量过大时就会出现数据库(MySQL)的 Too many connection 的问题,对于这个问题,在其他的语言框架中有连接池这样的东西来减少数据库的连接数,来提升连接的使用效率。而在 Django 中,为了处理这一问题,增加了一个配置: CONN_MAX_AGE,在 settings 的 DATABASES 配置中。配置了该选项后,Django 会跟数据库保持链接(时长取决于 CONN_MAX_AGE 设定的值 ),不再会针对每个请求都创建新的连接了。但是需要注意的是,这跟数据库连接池的概念还不太一样。
Q10:如何部署并监控 Django 系统?
这个就是考察候选人对于真实项目的部署和线上问题排查的了解了。如果没有真实工作过,可能不太有概念。首先需要理解的是开发的流程,代码在程序员的电脑(开发机)上开发完成,然后部署到测试环境进行测试,这个过程可能是自动的(由 GitLab CI 触发或者其他类似逻辑),也可能是需要人工操作的(比如使用 Fabric 或者 ansible)手动执行部署操作。然后测试同学进行测试,没问题之后,代码合并到主分支(涉及Git相关的使用流程),再部署上线。
这时系统就可以对外提供服务了,那么问题来了,用户的访问是如何到你部署的系统中来的?再来说监控。监控的目的是为了保证程序的正常运行,如果出现问题我们可以及时发现并修复。所以,简单来说有两个确定的指标可以观察,第一个是状态码,对于 HTTP 服务来说,监控非 200 的状态码的数量是很有必要的;第二个就是应用内的异常监控,这个就是 Sentry 之类的系统来做了,通过它可以收集到具体的异常详情,完成的 Traceback,可以帮助我们快速地定位问题所在。
虽然说只有十个问题,但是在正式聊的时候,每个问题都是可以层层追问的,其实面试有个原则,就是:要追问到候选人答不出来,或者面试官不知道该问什么为止,因为需要确定候选人的技术掌握的边界(深度)。
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