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京东数字科技控股股份有限公司11月招聘面试题面试题面试官常问到的一些题目整理如下：问题 Q1：什么是粘包？ socket 中造成粘包的原因是什么？ 哪些情况会发生粘包现象？可用的回答 ： 粘包：在接收数据时,一次性多接收了其它请求发送来的数据（即多包接收）。如： 对方第一次发送hello，第二次发送world，在接收时，应该收两次， 一次是hello，一次是world，但事实上是一次收到helloworld，一次收到空，这种现象叫粘包。 原因： 粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限，不知道一次性提取多少字节的数据所造成的。 什么情况会发生： 1、发送端需要等缓冲区满才发送出去，造成粘包 发送数据时间间隔很短，数据很小，会合到一起，产生粘包 2、接收方不及时接收缓冲区的包，造成多个包接收 客户端发送了一段数据，服务端只收了一小部分， 服务端下次再收的时候还是从缓冲区拿上次遗留的数据，产生粘包 解决方案： 一个思路是发送之前，先打个招呼，告诉对方自己要发送的字节长度， 这样对方可以根据长度判断什么时候终止接受 注意： 只有TCP有粘包现象，UDP永远不会粘包！ 问题 Q2：是否使用过functools中的函数？其作用是什么？可用的回答 ：python自带的 functools 模块提供了一些常用的高阶函数，也就是用于处理其它函数的特殊函数。换言之，就是能使用该模块对可调用对象进行处理。functools.cmp_to_key(func)functools.total_ordering(cls)functools.reduce(function, iterable, initializer)functools.partial(func, args, *keywords)functools.update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned, updated)functools.wraps(wrapped, assigned, updated)问题 Q3：参数如何通过值或引用传递？可用的回答 ：Python中的所有内容都是一个对象，所有变量都包含对象的引用问题 Q4：如何在Python中复制对象？可用的回答 ：要在Python中复制对象，可以尝试copy.copy() 或 copy.deepcopy() 来处理一般情况。copy.copy()浅拷贝，复制引用；copy.deepcopy()深拷贝，完全独立的对象问题 Q5：如何在Flask中访问会话？可用的回答 ：会话基本上允许您记住从一个请求到另一个请求的信息。在一个Flask中，它使用签名cookie，以便用户可以查看会话内容并进行修改。如果只有密钥Flask.secret_key，则用户可以修改会话。问题 Q6：说说什么是爬虫协议？可用的回答 ： Robots协议（也称为爬虫协议、爬虫规则、机器人协议等）也就是robots.txt， 网站通过robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。 Robots协议是网站国际互联网界通行的道德规范，其目的是保护网站数据和敏感信息、确保用户个人信息和隐私不被侵犯。因其不是命令，故需要搜索引擎自觉遵守。 问题 Q7：.什么是关联查询，有哪些？可用的回答 ：将多个表联合起来进行查询，主要有内连接、左连接、右连接、全连接（外连接）问题 Q8：如何在Python中实现多线程？可用的回答 ：Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好，Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL执行相关操作，然后将GIL传递到下一个线程。虽然看起来程序被多线程并行执行，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。有这些GIL传递都增加了执行的开销。这意味着多线程并不能让程序运行的更快问题 Q9：简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景？可用的回答 ： Python可迭代对象（Iterable） Python中经常使用 for 来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的 list , tuple 都是。 如果给一个准确的定义的话，就是只要它定义了可以返回一个迭代器的 _iter_ 方法， 或者定义了可以支持下标索引的 _getitem_ 方法，那么它就是一个可迭代对象。 Python迭代器（iterator） 迭代器是通过 next() 来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个 StopIteration 异常， 所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。 Python生成器（Generators） 生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用 yield 来替代 return ， 然后 yield 会自动构建好 next() 和 iter() 因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。 在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。 问题 Q10：迭代器和生成器的区别？可用的回答 ： 1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于 string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调 用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中 逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个 StopIteration异常 2）生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，只是在需 要返回数据的时候使用yield语句。每次next()被调用时，生成器会返回它脱离的位置（它记忆语句最后 一次执行的位置和所有的数据值） 区别：生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了iter()和next()方法,生成器显得特别简洁, 而且生成器也是高效的，使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态 的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出StopIteration异常 算法题面试官常问到的一些算法题

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