Python2018秋招（筆者親身經歷）
畢業即失業，苦逼的大四狗傷不起喲。
又到了一年一度的秋招了，筆者也在拉勾，智聯，boss直聘註冊了，投了50份簡歷，3個面試，然而全掛了。
筆者痛定思痛決定將自己的經歷貼出，希望可以幫到要面試的同學。
演算法程式設計題
1氣泡排序
思想：氣泡排序從小到大排序：一開始交換的區間為 0~N-1，將第 1 個數和第 2 個數進行比較，前面大於後面，交換兩個數，否則不交換。再比較第 2 個數和第三個數，前面大於後面，交換兩個數否則不交換。依次進行，最大的數會放在陣列最後的位置。然後將範圍變為 0~N-2 ，陣列第二大的數會放在陣列倒數第二的位置。依次進行整個交換過程，最後範圍只剩一個數時陣列即為有序。
程式碼：
#
交換排序
.
氣泡排序
L = [1, 3, 2, 32, 5, 4]
defBubble_sort(L):
for iin range(len(L)):
for jin range(i+1,len(L)):
if L[i]>L[j]:
# temp = L[j]
# L[j] = L[i]
# L[i] = temp
L[i], L[j] = L[j], L[i]#
交換順序
print (L)
Bubble_sort(L)
2插入排序
思想：插入排序從小到大排序：首先位置 1上的數和位置 0 上的數進行比較，如果位置 1 上的數大於位置 0 上的數，將位置 0 上的數向後移一位，將 1 插入到 0 位置，否則不處理。位置 k 上的數和之前的數依次進行比較，如果位置 K 上的數更大，將之前的數向後移位，最後將位置 k 上的數插入不滿足條件點，反之不處理。
程式碼：
#1.
直接插入排序
L = [1, 3, 2, 32, 15, 5, 4]
defInsert_sort(L):
for iin range(1,len(L)):
for
jin
range(0,i):#
這裡面其實也是從前向後比較
if
L[i]<L[j]:
L.insert(j,L[i])#
在不大於的位置插入
L[i],
這個時候，列表加長了
1
位
,L[i]
插入到指定位置了，但它的值也向後移動了一位
L.pop(i+1)#
把原來
L[i]
的值刪除。
print(L)
#
空間複雜度為
O
（
1
），時間複雜度為
O
（
n*n
）
Insert_sort(L)
# print sorted(L)#
自帶的兩種排序
# L.sort()
# print L
3選擇排序
思想：選擇排序從小到大排序：一開始從 0~n-1區間上選擇一個最小值，將其放在位置 0 上，然後在 1~n-1 範圍上選取最小值放在位置 1 上。重複過程直到剩下最後一個元素，陣列即為有序。
程式碼：
L = [6, 3, 2, 32, 5, 4]
defSelect_sort(L):
for iin range(0,len(L)):
for jin range(i,len(L)):
if
L[i] > L[j]: #
打擂臺的形式
# temp = L[i]
# L[i] = L[j]
# L[j] = temp
L[i],L[j] = L[j],L[i]
return L
print (Select_sort(L))
4快速排序
思想：快速排序從小到大排序：在陣列中隨機選一個數（預設陣列首個元素），陣列中小於等於此數的放在左邊，大於此數的放在右邊，再對陣列兩邊遞迴呼叫快速排序，重複這個過程。
程式碼：
#1.
高質量程式碼
def
quick_sort(lists, left, right):
#
快速排序
if
left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < rightand lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < rightand lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[left] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
print (quick_sort(L,0,5))
- 斐波那契數列
斐波那契數列，又稱黃金分割數列，指的是這樣一個數列： 0、 1 、 1 、 2 、 3 、 5 、 8 、 13 、 21 、 34 、……在數學上，斐波納契數列以如下被以遞迴的方法定義： F （ 0 ） =0 ， F （ 1 ） =1 ， F （ n ） =F(n-1)+F(n-2)
程式碼：
#
最簡單的方法為陣列，其次為迴圈，最垃圾的為遞迴，到了
40
就算好久。。日後再琢磨陣列
a=[1,1]
deffn(n):
count=0
f0=1
f1=1
f2=0
while count<n:
count+=1
f2=f1+f0
f0=f1
f1=f2
a.append(f2)
print(' 第 %s 項的項數為 :%s' %(b,f2))
print(' 斐波那契數列為 :' )
print(a)
b=int(input(' 請輸入項數 :' ))
fn(b-2)
6二分法查詢
思想：二分查詢又稱折半查詢，優點是比較次數少，查詢速度快，平均效能好；其缺點是要求待查表為有序表，且插入刪除困難。 此方法適用於不經常變動而查詢頻繁的有序列表。
程式碼：
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
find_num = int(input(' 請輸入一個數字： ' ))
start = 0
end = len(l) - 1
while True:
middle = (start + end) // 2
if find_num == l[middle]:
print(' 找到了！索引是： ' , middle)
break
elif
find_num > l[middle]:
start = middle + 1
elif find_num < l[middle]:
end = middle - 1
if start > end:
print(' 沒找到 !' , find_num)
break
7一個不知道長度的字串，即很長很長的字串，求字串每個詞的數量
類似 a=’ dkjhagklfh豐￥ 270997 樑 hfjak ’
程式碼：
str='mynameisbobiamfromchina
嘿嘿嘿嘿
'
str=','
.join(str)#
以逗號分隔字串
print(str)
li=str.split(',' )
print(li)#
變成列表了
#
統計每一個字元出現的次數
:
for
iin
set(li):
if li.count(i) >= 1:
print('%s 出現了 %d 次 !' %(i, li.count(i)))
8多重巢狀列表，輸出成一個列表，類似 [1,[2[3,4],5],6,7], 輸出 [1,2,3,4,5,6]
程式碼：
l=[1,2,[3,4,[5,6],[7,8],9],10]
l1=[]
#
遞迴函式實現：
def
getitem(l):
for itemin l:
if isinstance(item,list):
getitem(item)
else :
print(item)
l1.append(item)
getitem(l)
print(l1)
9手寫列表逆輸出， [1,2,4,5,3,6] 輸出 [6,3,5,4,2,1]
程式碼：
a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b=[]
print(a[::-1])#
逆輸出
#
手寫程式碼
count=len(a)
foriin range(len(a),0,-1):
count-=1
b.append(a[count])
print(b)
10列表去重，也是不知道長度， [1,2,3,2,3,1,2,3,1,1,1] 輸出 [1,2,3]
程式碼：
ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1,6,4,3,2,3,]
news_ids = []
foridin ids:
if idnot in news_ids:
news_ids.append(id)
print (news_ids)
11待續 ...
資料庫相關知識
1 SQL/">MySQL資料庫與 ofollow,noindex">Oracle 資料庫的區別。
1、體積不同。
Oracle它體積比較龐大，一般是用來開發大型應用（例如分散式）的。而 MySQL 的體積相對來說比較小，較之 Oracle 更容易安裝、維護以及管理，操作也簡單，最重要的是它是三個中唯一一個開源資料庫，但目前也屬於 Oracle 公司的產品了。
2、容量不同。
Oracle容量無限，根據配置決定；而 MySQL 使用 MyISAM 儲存引擎，最大表尺寸為 65536TB 。 MySQL 資料庫的最大有效表尺寸通常是由作業系統對檔案大小的限制決定的，而不是由 MySQL 內部限制決定。
3、平臺支援及速度的區別。
Oracle支援大多數平臺；而 MySQL 支援各種平臺，適合 Linux 。至於速度， Oracle 在 Linux 下的效能，在少量資料時速度低於 MySQL ，在千萬級時速度快於 MySQL 。
4、資料庫崩潰造成的影響不同。
Oracle資料庫崩潰後恢復很麻煩，因為他把很多東西放在記憶體裡；資料庫連線要慢些，最好用連線池；而 MySQL 使用預設的 IP 埠，但是有時候這些 IP 也會被一些黑客闖入，使用 MyISAM 配置，不慎損壞資料庫，結果可能會導致所有的資料丟失。
2 MySQL資料庫中查 100w 條資料和 Oracle 中查 100w 條資料的區別。
MySQL資料庫實現分頁比較簡單，提供了 LIMIT 函式。一般只需要直接寫到 sql 語句後面就行了。
LIMIT子 句可以用來限制由 SELECT 語句返回過來的資料數量，它有一個或兩個引數，如果給出兩個引數， 第一個引數指定返回的第一行在所有資料中的位置，從 0 開始（注意不是 1 ），第二個引數指定最多返回行數。例如：
select * from table WHERE… LIMIT 10; # 返回前 10 行
select * from table WHERE… LIMIT 0,10; # 返回前 10 行
select * from table WHERE… LIMIT 10,20; # 返回第 10-20 行資料
ORCALE資料庫實現分頁查詢可以使用 row_number() 函式或者使用 rownum 虛列兩種方法。
第二種方法： 直接使用 rownum虛列
select * from
(select t.*,rownum as rowno from TABLE1 )
where rowno between 10 and 20
這兩種方法比較，顯然第二種方法比較好。因為不用 order by語句，會提高檢索資料的速度的，尤其資料量越大時，第二種方法快速檢索資料越明顯。
3 SQL注入是什麼。
SQL注入：利用現有應用程式，將 ( 惡意 ) 的 SQL 命令注入到後臺資料庫引擎執行的能力，這是 SQL 注入的標準釋義。
隨著 B/S模式被廣泛的應用，用這種模式編寫應用程式的程式設計師也越來越多，但由於開發人員的水平和經驗參差不齊，相當一部分的開發人員在編寫程式碼的時候，沒有對使用者的輸入資料或者是頁面中所攜帶的資訊（如 Cookie ）進行必要的合法性判斷，導致了攻擊者可以提交一段資料庫查詢程式碼，根據程式返回的結果，獲得一些他想得到的資料。
4資料庫的三正規化。
第一正規化 :確保每列的原子性 .
第二正規化 :在第一正規化的基礎上更進一層 , 目標是確保表中的每列都和主鍵相關 .
第三正規化 :在第二正規化的基礎上更進一層 , 目標是確保每列都和主鍵列直接相關 , 而不是間接相關 .
5什麼是事務， MySQL 如何支援事務。
MySQL事務主要用於處理操作量大，複雜度高的資料。比如說，在人員管理系統中，你刪除一個人員，你即需要刪除人員的基本資料，也要刪除和該人員相關的資訊，如信箱，文章等等，這樣，這些資料庫操作語句就構成一個事務！
在 MySQL中只有使用了 Innodb 資料庫引擎的資料庫或表才支援事務。
事務處理可以用來維護資料庫的完整性，保證成批的 SQL語句要麼全部執行，要麼全部不執行。
事務用來管理 insert,update,delete��句
一般來說，事務是必須滿足 4個條件（ ACID ）：：原子性（ Atomicity ，或稱不可分割性）、一致性（ Consistency ）、隔離性（ Isolation ，又稱獨立性）、永續性（ Durability ）。
6 MySQL主鍵和外來鍵的區別。
主鍵是能確定一條記錄的唯一標識，比如，一條記錄包括身份正號，姓名，年齡。身份證號是唯一能確定你這個人的，其他都可能有重複，所以，身份證號是主鍵 。
外來鍵用於與另一張表的關聯。是能確定另一張表記錄的欄位，用於保持資料的一致性。一個表可以有多個外來鍵。
7使用 ORM 和原生 SQL 的優缺點。
ORM框架：
物件關係對映，通過建立一個類，這個類與資料庫的表相對應！類的物件代指資料庫中的一行資料。
簡述 ORM原理：
讓使用者不再寫 SQL語句，而是通過類以及物件的方式，和其內部提供的方法，進行資料庫操作！把使用者輸入的類或物件轉換成 SQL 語句，轉換之後通過 pymysql 執行完成資料庫的操作。
ORM的優缺點：
優點：
提高開發效率，降低開發成本
使開發更加物件化
可移植
可以很方便地引入資料快取之類的附加功能
缺點：
在處理多表聯查、 where條件複雜之類的查詢時， ORM 的語法會變得複雜。就需要寫入原生 SQL 。
8.待續 ...
技能和專案
1裝飾器的寫法以及應用
#
裝飾器的應用場景：比如插入日誌，效能測試，事務處理，快取等等場景。
def
outer(func):
def inner(*args,**kwargs):
print(" 認證成功！ " )
result = func(*args,**kwargs)
print(" 日誌新增成功 " )
return result
return inner
@outer
deff1(name,age):
print("%s 正在連線業務部門 1 資料介面 ......" %name)
#
呼叫方法
f1("jack"
,18)
# 裝飾器呼叫方法，其實是把函式 f1 當成 outer 的引數
2生成器的寫法以及應用
#
如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？
#
這樣就不必建立完整的
list
，從而節省大量的空間。
#
在
Python
中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器（
Generator
）
def
fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
fib(8)
# 生成器呼叫方法，其實是
3 HTTP中常見的請求頭
Accept:瀏覽器端可以接受的媒體型別 , 萬用字元 * 代表任意型別
Accept-Encoding：瀏覽器申明自己接收的編碼方法 , 例如： Accept-Encoding: zh-CN,zh;q=0.8
Accept-Language:瀏覽器申明自己接收的語言 ,
Connection:如 Connection: keep-alive 當一個網頁開啟完成後，客戶端和伺服器之間用於傳輸 HTTP 資料的 TCP 連線不會關閉，如果客戶端再次訪問這個伺服器上的網頁，會繼續使用這一條已經建立的連線。
Referer：當瀏覽器向 web 伺服器傳送請求的時候，一般會帶上 Referer ，告訴伺服器我是從哪個頁面連結過來的，伺服器籍此可以獲得一些資訊用於處理。
User-Agent：告訴 HTTP 伺服器， 客戶端使用的作業系統和瀏覽器的名稱和版本 .
Cookie： Cookie 是用來儲存一些使用者資訊以便讓伺服器辨別使用者身份的（大多數需要登入的網站上面會比較常見），比如 cookie 會儲存一些使用者的使用者名稱和密碼，當用戶登入後就會在客戶端產生一個 cookie 來儲存相關資訊，這樣瀏覽器通過讀取 cookie 的資訊去伺服器上驗證並通過後會判定你是合法使用者，從而允許檢視相應網頁。
一般爬蟲的代理設定就在 User-Agent裡面
4 HTTP中常見的狀態碼
1開頭（資訊）
2開頭（成功）
200（ OK ）：請求成功
202（ Accepted ）：已接受請求，尚未處理
204（ No Content ）：請求成功，且不需返回內容
3開頭（重定向）
301（ Moved Permanently ）：被請求的資源已永久移動到新位置
301（ Moved Temporarily ）：被請求的資源已臨時移動到新位置
4開頭（客戶端錯誤）
400（ Bad Request ）：請求的語義或是引數有錯
403（ Forbidden ）：伺服器拒絕了請求
404（ Not Found ）：未找到請求的資源
5開頭（伺服器錯誤）
500（ Internal Server Error ）：伺服器遇到錯誤，無法完成請求
502（ Bad Getway ）：閘道器錯誤，一般是伺服器壓力過大導致連線超時
503（ Service Unavailable ）：伺服器宕機
5 Scrapy如何處理反爬蟲
- 隨機 user-agent
- 新增 Referer
- 延時處理
- 隨機代理 ip
6 Scrapy爬蟲程式中斷如何繼續
總之我們要想保證爬取資料的完整就要犧牲程式的效率。
1.把所有爬取過的 url 列表儲存到一個檔案當中，然後再次啟動的時候每次爬取要和檔案當中的 url 列表對比，如果相同則不再爬取。
2.在 scrapy 再次啟動爬取的時候和資料庫裡面的資料做對比，如果相同則不存取。
3.就是利用 Request 中的優先順序（ priority ）
7 Flask框架的優勢
一、整體設計方面
首先，兩者都是非常優秀的框架。整體來講，兩者設計的哲學是區別最大的地方。 Django提供一站式的解決方案，從模板、 ORM 、 Session 、 Authentication 等等都分配好了，連 app 劃分都做好了，總之，為你做盡量多的事情，而且還有一個 killer 級的特性，就是它的 admin ，配合 django-suit ，後臺就出來了，其實最初 Django 就是由在新聞釋出公司工作的人設計的。 Flask 只提供了一些核心功能，非常簡潔優雅。它是一個微框架，其他的由擴充套件提供，但它的 blueprint 使它也能夠很方便的進行水平擴充套件。
二、路由設計
Django的路由設計是採用集中處理的方法，利用正則匹配。 Flask 也能這麼做，但更多的是使用裝飾器的形式，這個有優點也有缺點，優點是讀原始碼時看到函式就知道怎麼用的，缺點是一旦原始碼比較長，你要查路由就不太方便了，但這也促使你去思考如何更合理的安排程式碼。
三、應用模組化設計
Django的模組化是整合在命令裡的，也就是說一開始 Django 的目標就是為以後玩大了做準備的。每個都是一個獨立的模組，為以後的複用提供了便利。 Flask 通過 Blueprint 來提供模組化，自己對專案結構劃分成不同的模組進行組織。
四、配置
Django的配置主要還是靠 settings.py 來做，當然為了 Development 和 Production 環境分離，還有一些方法來處理配置。 Flask 的配置很靈活，有多種方法配置，不同環境的配置也非常方便。
8待續 ...
其他雜項
1你在學校都學過什麼課程
...資料結構，軟體工程，軟體測試，計算機網路以及各種語言。。。
2知道 cpy 和 pypy 麼
CPython
當 從 Python官方網站下載並安裝好 Python2.7 後，就直接獲得了一個官方版本的直譯器： Cpython ，這個直譯器是用 C 語言開發的，所以叫 CPython ，在命名行下執行 python ，就是啟動 CPython 直譯器， CPython 是使用最廣的 Python 直譯器。
IPython
IPython是基於 CPython 之上的一個互動式直譯器，也就是說， IPython 只是在互動方式上有所增強，但是執行 Python 程式碼的功能和 CPython 是完全一樣的，好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但核心其實是呼叫了 IE 。
PyPy
PyPy是另一個 Python 直譯器，它的目標是執行速度， PyPy 採用 JIT 技術，對 Python 程式碼進行動態編譯，所以可以顯著提高 Python 程式碼的執行速度。
3週末有什麼打算
...作為一名肥宅，我只想在宿舍腐爛
4平時熬夜麼
...不熬夜啊，只是修仙而已
5為什麼學習 Python
...人生苦短，我用 Python
6你老家是山西的，你想在北京發展嗎
...不打算在北京發展，為什麼我要投北京公司的簡歷
7你還有什麼問題要問我的嗎
...為什麼 HR問的問題都這麼千奇百怪
8在學校的英語和數學怎麼樣
...只聽過雅蠛蝶和為什麼 1+1=2
9除了語言課，你在學校在哪一方面的專業課比較好
...打 LOL嗎，我亞索賊 6
10能說說瀑布模型開發嗎
...制定計劃、需求分析、軟體設計、程式編寫、軟體測試和執行維護等六個基本活動
11什麼是 OOP ，即面向物件程式設計思想
12如果你學的 Python ，突然有個小專案需要用到 java ，你會怎麼做
...我選擇刪除資料庫，然後跑路