python企业真题实战 - 广州锦行面试题
面试题：
- 数据分析的模块有深入了解过吗？
- 前端引用css的几种方式？
- MySQL与MongoDB的区别
- redis数据库怎么用？
- MySQL查询优化？
- 蜜罐怎么解释？
- 单线程做网络并发怎么实现？
- GIL对python的影响？
- 爬虫类库requests库的底层库原理？
参考答案：
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数据分析的模块有深入了解过吗？
答：数据分析的常用模块有Matplotlib、Numpy和Pandas。
Matplotlib是专门用于开发2D图标的，使用起来简单，以渐进、交互式方式实现数据可视化。
Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。
Pandas则是两者的整合，以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势，基于matplotlib，能够简便的画图，还有属于自己的独特数据结构。 -
前端引用css的几种方式？
答：行内式、嵌入式、外链式。在实际开发中，一般外链式使用的比较多，因为单个网页css样式存放在一起，方便维护。 -
MySQL与MongoDB的区别？
答：①两者都是开源的数据库系统，MongoDB属于文档型数据库，数据都存放在内存里，也可以说是内存型数据库；而MySQL是存放在存储引擎上的，所以能处理远超内存总量的数据；
②MongoDB是非关系型数据库的代表之一，而MySQL是关系型数据库的代表之一；
③MongoDB不支持事务，拥有弱一致性的特点，更能保证用户的访问速度，而MySQL支持事务，缺点是在海量数据处理与热数据时，效率会显著变慢； -
redis数据库怎么用？
答：redis一般使用在网站做缓存、及临时数据处理，例如网站日志、图片验证码、用户浏览历史等。 -
MySQL查询优化？
答：MySQL分为两种优化，数据表设计优化和MySQL查询语句优化。
①：表设计优化：a.对较频繁的作为查询条件的字段建立索引；
b.可以考虑结合使用内在型数据库，如Redis，进行混合存储，提升查询效率；
c.选择恰当的数据类型，如整型的选择；
d.可以做冗余字段设计（空间换时间的思想，属于一种反范式设计），减少join的操作。
②：查询语句优化：a.使用慢查询工具找出效率低下的SQL语句进行优化；
b.SQL语句尽量大写，对于小写的sql语句，通常数据库在解析sql语句时，通常会先转换成大写再执行；
c.尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE；
d.查询时使用select明确指明所要查询的字段，避免使用select *的操作。 -
蜜罐怎么解释？
答：蜜罐技术本质上是一种对攻击方进行欺骗的技术，通过布置一些作为诱饵的主机、网络服务或者信息，诱使攻击方对它们实施攻击，从而可以对攻击行为进行捕获和分析，了解攻击方所使用的工具与方法，推测攻击意图和动机，能够让防御方清晰地了解他们所面对的安全威胁，并通过技术和管理手段来增强实际系统的安全防护能力（百科）。 -
单线程做网络并发怎么实现？
答：使用Node.js标准库。单线程解决高并发的思路就是采用非阻塞、异步编程的思想，而Node.js结构中的libuv它为 Node.js 提供了跨平台，线程池，事件池，异步 I/O 等能力；
每个Node.js进程只有一个主线程在执行程序代码，形成栈，还维护了一个“事件队列“（Event queue），当有网络请求或其他异步操作到来时，都会被放入“事件队列”中；当主线程执行完毕后，会通过Vent Loop(事件循环机制)一个一个将事件取出，从线程池分配一个线程去执行；当有事件执行完毕后，会通知主线程，主线程执行回调，线程归还给线程池；而主线程不断检查事件队列中是否有未执行的事件，直至所有事件处理完毕。
nodejs之所以单线程可以处理高并发的原因，在于libuv层的事件循环机制，和底层线程池的实现。 -
GIL对python的影响？
答：解决多线程之间数据完整性和状态同步的全局解释器锁，是Cpython解释器中引入时特有的一种概念。
因为这把锁时全局有效，当其他线程需要执行时，就需要获取到GIL的许可才能有cpu执行的资源，这是GIL影响python性能的主要的原因。 -
爬虫类库requests库的底层库原理？
答：根据第一句话的翻译是请求的HTTP库。
待解决（有大佬为我解答一下吗？）。