python开发面试-20240715

1、python GIL锁，以及如何避免

1、使用多进程 multiprocesssing

2、使用C扩展

3、使用异步编程

4、使用外部库如Numpy、Panda

5、GIL优化：python版本升级，可能会进行优化

2、python 内存回收

Python 使用自动内存管理来回收不再使用的对象，这主要通过垃圾收集器（Garbage Collector，GC）来实现。Python 的垃圾收集器主要依赖于引用计数机制和循环垃圾收集机制。

引用计数

Python 中的每个对象都有一个引用计数，用来记录有多少个引用指向该对象。当一个对象的引用计数变为 0 时，意味着没有任何引用指向该对象，该对象可以被垃圾收集器立即回收。

引用计数机制简单有效，但也有一些局限性：

  • 循环引用问题：如果两个或多个对象相互引用，它们的引用计数永远不会变为 0，即使它们不再被使用。
  • 内存泄漏：如果程序中存在无法访问到的对象，即使它们不再被使用，也不会被回收。

循环垃圾收集

为了解决循环引用问题，Python 使用了循环垃圾收集机制。这是一种基于标记-清除（Mark-and-Sweep）算法的垃圾收集方法。

  1. 标记阶段：垃圾收集器遍历所有可达的对象，并将它们标记为活跃的。
  2. 清除阶段：垃圾收集器遍历所有未被标记的对象，并将它们回收。

Python 的循环垃圾收集器可以检测到循环引用，并能够回收这些无法通过引用计数机制回收的对象。

垃圾收集器的触发

Python 的垃圾收集器不是在每次对象不再使用时就立即触发，而是在以下情况下触发：

  • 程序显式调用 gc.collect() 函数。
  • 程序达到一定的内存使用阈值。
  • 程序启动时或退出前。

3、单例模式，以及实现方法

1、使用模块
Python 的模块本身就是一个单例。模块在第一次导入时会被初始化，之后再次导入时会使用已经初始化的模块。
# my_singleton_module.py
class Singleton:def __init__(self):self.value = 'I am a singleton'# 使用
from my_singleton_module import Singleton
singleton_instance = Singleton()2、使用装饰器
def singleton(cls):instances = {}def wrapper(*args, **kwargs):if cls not in instances:instances[cls] = cls(*args, **kwargs)return instances[cls]return wrapper@singleton
class MyClass:def __init__(self):self.value = 'I am a singleton'# 使用
instance1 = MyClass()
instance2 = MyClass()
print(instance1 is instance2)  # True3、使用类属性
class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls):if cls._instance is None:cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)return cls._instancedef __init__(self):self.value = 'I am a singleton'# 使用
instance1 = Singleton()
instance2 = Singleton()
print(instance1 is instance2)  # True4、使用元类
class SingletonMeta(type):_instances = {}def __call__(cls, *args, **kwargs):if cls not in cls._instances:instance = super().__call__(*args, **kwargs)cls._instances[cls] = instancereturn cls._instances[cls]class Singleton(metaclass=SingletonMeta):def __init__(self):self.value = 'I am a singleton'# 使用
instance1 = Singleton()
instance2 = Singleton()
print(instance1 is instance2)  # True

4、多进程，多线程，协程的区别。

Python 支持多进程、多线程和协程三种并发执行的机制，它们各自有不同的特点和用途：

多进程（Multiprocessing）

  • 定义：多进程是指操作系统为每个进程分配独立的内存空间，进程之间不共享内存。
  • 优点：
    • 隔离性好：一个进程崩溃不会影响其他进程。
    • 利用多核CPU：可以充分利用多核处理器的计算能力，因为每个进程可以运行在不同的CPU核心上。
  • 缺点：
    • 创建和销毁进程的开销大。
    • 进程间通信（IPC）复杂且成本高。
  • 适用场景：适合CPU密集型任务，或者需要隔离性的场景。

多线程（Multithreading）

  • 定义：多线程是指在一个进程中并行运行多个线程，线程之间共享进程的内存空间。
  • 优点：
    • 资源共享：线程间可以共享数据，这使得线程间通信更加容易。
    • 创建和切换开销小。
  • 缺点：
    • Python中的全局解释器锁（GIL）：在CPython实现中，由于GIL的存在，同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码，这限制了多线程在CPU密集型任务中的并行性。
    • 线程安全问题：需要同步机制来避免竞态条件和数据不一致。
  • 适用场景：适合I/O密集型任务，或者需要共享内存资源的场景。

协程（Coroutines）

  • 定义：协程是一种更轻量级的执行单元，它在用户态进行调度，而不是操作系统内核态。
  • 优点：
    • 高效：协程的创建和切换开销非常小。
    • 非抢占式：协程的执行是协作式的，一个协程执行完成后主动让出控制权给另一个协程。
    • 适用于大量I/O操作：协程可以在等待I/O操作时挂起，让其他协程运行，提高效率。
  • 缺点：
    • 调试困难：协程的调用栈可能不如线程和进程那样直观。
    • 错误处理：协程的错误可能会影响到整个程序的执行流程。
  • 适用场景：适合处理大量I/O密集型任务，如网络请求、文件操作等。

总结

  • 多进程：适合CPU密集型任务，可以充分利用多核处理器，但进程间通信复杂。
  • 多线程：适合I/O密集型任务，线程间可以共享内存，但在CPython中由于GIL的限制，多线程在CPU密集型任务中的并行性受限。
  • 协程：适合大量I/O操作，可以在等待I/O时让出控制权，提高程序的响应性和效率。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建和管理多进程，使用threading模块来创建和管理多线程，使用asyncio库来创建和管理协程。协程在Python 3.5之后得到了原生支持，通过async和await关键字实现。

5、什么是闭包

1、外层方法的返回是对内部方法的调用

6、常用的进程，进程池包

from multiprocessing import Process
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

7、Django生命周期

web -> wsgi -> process_request -> process_view -> view -> process_response -> wsgi -> web

8、中间件的执行顺序

如果有多个中间件，ABCDE(C是视图)，执行过程是

执行ABDE的process_request

执行view逻辑

执行EDBA的process_response

9、docker 怎么进入一个运行中的容器

docker exec -it <container_name_or_id> /bin/bash

10、docker 怎么启动一个容器

# 启动一个容器

docker run -d --name new_container my_new_image

# 进入一个运行中的容器

docker exec -it my_container /bin/bash

# 交付容器，创建一个新的镜像

docker commit my_container my_new_image

11、怎么让一个容器停止时，自动销毁

docker run --rm -d --name my_container ubuntu sleep 60

-rm：容器停止时自动销毁

#

# 在dockerfile中设置cmd

FROM ubuntu
# ... 其他指令 ...

# 定义一个清理脚本
COPY cleanup.sh /cleanup.sh
RUN chmod +x /cleanup.sh

# 设置容器退出时执行清理脚本
CMD ["/cleanup.sh"]

12、dockerfile 常用的命令

  1. FROM - 指定基础镜像，所有的构建过程都是基于这个镜像开始的。

    FROM ubuntu:18.04

  2. RUN - 执行命令，通常用于安装软件包或执行脚本。

    RUN apt-get update && apt-get install -y curl

  3. CMD - 容器启动时默认执行的命令。如果有多个 CMD 指令，只有最后一个会生效。

    CMD ["python", "app.py"]

  4. ENTRYPOINT - 容器启动时要运行的可执行文件，可以与 CMD 组合使用。

    ENTRYPOINT ["python"]

  5. EXPOSE - 声明容器运行时监听的端口，不会发布端口，只是作为文档说明使用。

    EXPOSE 80

  6. ENV - 设置环境变量。

    ENV PATH /usr/local/nginx/bin:$PATH

  7. ADD - 将文件、目录或远程文件URL添加到容器中。

    ADD source_file.txt /dest/path

  8. COPY - 类似于 ADD，但只支持本地文件的复制。

    COPY source_file.txt /dest/path

  9. VOLUME - 创建一个可以从本地主机或其他容器挂载的挂载点。

    VOLUME /data

  10. WORKDIR - 设置工作目录，即容器内部的当前目录。

    WORKDIR /app

  11. USER - 设置运行容器时的用户名或 UID。

    USER nobody

  12. ARG - 构建参数，可以在构建时通过 --build-arg 传递给 Docker。

    ARG VERSION=1.0

  13. ONBUILD - 设置触发器，当以当前镜像为基础镜像时，自动执行的指令。

    ONBUILD RUN echo "Hello, this is an ONBUILD trigger"

  14. STOPSIGNAL - 设置停止容器时使用的系统调用信号。

    STOPSIGNAL SIGKILL

  15. LABEL - 添加元数据到镜像，可以是键值对。

    LABEL maintainer="name@example.com"

  16. HEALTHCHECK - 设置健康检查命令，用于确定容器是否健康。

    HEALTHCHECK --interval=5m --timeout=3s \ CMD curl -f http://localhost/ || exit 1

13、docker-compose 常用命令

  1. 启动服务: 使用 up 命令启动在 docker-compose.yml 文件中定义的所有服务。

    docker-compose up

  2. 启动服务（后台运行）: 添加 -d 标志以在后台运行服务。

    docker-compose up -d

  3. 停止服务: 使用 down 命令停止所有由 docker-compose.yml 文件定义的服务，并移除容器、网络、卷和镜像。

    docker-compose down

  4. 查看服务状态: 使用 ps 命令查看所有服务的容器状态。

    docker-compose ps

  5. 查看日志: 使用 logs 命令查看服务的日志输出。

    docker-compose logs

  6. 重新启动服务: 使用 restart 命令重新启动服务。

    docker-compose restart

  7. 停止并移除容器: 使用 stop 命令停止服务中的所有容器。

    docker-compose stop

  8. 构建或重建服务: 使用 build 命令重新构建或构建服务。

    docker-compose build

  9. 拉取服务的镜像: 使用 pull 命令拉取服务的镜像。

    docker-compose pull

  10. 运行一次性命令: 使用 run 命令在服务的容器中运行一次性命令。

    docker-compose run myservice /bin/bash

  11. 查看服务详情: 使用 config 命令查看 docker-compose.yml 文件的配置详情。

    docker-compose config

  12. 扩展服务: 使用 scale 命令扩展服务的容器数量。

    docker-compose up --scale myservice=3

  13. 列出所有容器: 使用 ls 命令列出所有由 docker-compose.yml 文件管理的容器。

    docker-compose ls

  14. 推送服务的镜像: 使用 push 命令推送服务的镜像到远程仓库。

    docker-compose push

  15. 创建服务的网络: 使用 create-network 命令创建网络。

    docker-compose create-network

  16. 创建并启动服务: 使用 up 命令创建并启动服务，如果服务已经存在则只启动服务。l

    docker-compose up --create

14、redis的数据类型

string list set zset hash

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