135 python|第七部分：数据库
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了135 python|第七部分：数据库相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
使用: = 3.在终端查看存储记录 花样早餐 "host": "localhost", "port": 3306, "user": "root", "password": "123456", "database": "dict", "charset": "utf8"= = = = #用正则表达式获取( += ( data = [] fr = open( line data += re.findall( fr.close() data data = sql= __name_== dict = Dict() dict.insert_words() dict.close() print(row) data = fr.read() fw.write(image)cur.close()db.close()
python后端面试第七部分：项目部分--长期维护
################## 项目部分 #######################
1，你怎么测试自己的代码的？自测
2，开发使用windows还是Linux，虚拟环境的问题，一个项目一个虚拟环境，Python的多版本管理，
6. 有一个问答平台，每个用户对一个问题最多只能回答一次，同一个问题最多只能对一个答案点赞；1)设计合适的数据库结构；2)写出SQL获取点赞数最多的10个问题；
我平时也就用数据库查数据，在设计数据库上没有深入研究，因此的我答案就简单写了有哪些表，字段分别是什么，至于题中的条件限制，就交由后台的程序逻辑去处理，而不是在数据库设计层面去限制。因为是自己设计的表结构，SQL本身也就不难。
4.python适合的场景有哪些？当遇到计算密集型任务怎么办？
Python适合的场景1. 科学计算 2. 快速原型开发 3.网站. 4. 脚本。 实际上在各个方向上它都有挺多应用，前列几项算是比较火的吧。计算密集型任务模块用C/C++做。多进程，多线程也可以稍微提高些。
5.python高并发解决方案？我希望听到twisted->tornado->gevent，能扯到golang,erlang更好
安全
web安全相关
1.sql注入是怎么产生的，如何防止？
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，
最终达到欺骗服务器执行恶意SQL命令的目的。
如何防止：
1.永远不要信任用户的输入。对用户的输入进行校验，可以通过正则表达式，或限制长度；对单引号和
双"-"进行转换等。
2.永远不要使用动态拼装sql，可以使用参数化的sql或者直接使用存储过程进行数据查询存取。
3.永远不要使用管理员权限的数据库连接，为每个应用使用单独的权限有限的数据库连接。
4.不要把机密信息直接存放，加密或者hash掉密码和敏感的信息。
5.应用的异常信息应该给出尽可能少的提示，最好使用自定义的错误信息对原始错误信息进行包装
6.sql注入的检测方法一般采取辅助软件或网站平台来检测，软件一般采用sql注入检测工具jsky，网站平台就有亿思网站安全平台检测工具。MDCSOFT SCAN等。采用MDCSOFT-IPS可以有效的防御SQL注入，XSS攻击等。
2.xss如何预防？html escape后能否避免xss?
密码技术
1.什么是分组加密？加密模式有哪些？ecb和cbc模式有什么区别？为什么需要iv向量？
2.简单说说https的过程？
http 运行在TCP 之上，数据明文传输。HTTPS 运行在SSL/TLS之上，SSL/TLS运行在TCP之上，是加密协议，因此HTTPS传输
的已经是加密的数据，加密采用对称加密。但对称加密的密钥用服务器方的证书进行了非对称加密。
SSL/TLS中使用了非对称加密，对称加密以及HASH算法。
http://www.cnblogs.com/binyue/p/4500578.html
HTTPS一般使用的加密与HASH算法如下：
非对称加密算法：RSA，DSA/DSS
对称加密算法：AES，RC4，3DES
HASH算法：MD5，SHA1，SHA256
3.对称加密与非对称加密区别？
对称加密是指加密和解密使用的密钥是同一个密钥，或者可以相互推算。
对称加密的优点是算法简单，加解密效率高，系统开销小，适合对大数据量加密。
缺点是解密加密使用同一个密钥，需要考虑远程通信的情况下如何安全的交换密钥，如果密钥丢失，
所谓的加密解密就失效了。
非对称加密和解密使用的密钥不是同一密钥，其中一个对外界公开，被称为公钥，另一个只有所有者知道，
称作私钥。
用公钥加密的信息必须用私钥才能解开，反之，用私钥加密的信息只有用公钥才能解开。
4.如何生成共享秘钥？ 如何防范中间人攻击？
后端工程师的一年经验总结
这一年里走过一些弯路，也碰到一些难题，也受到过做为一名开发却经常为系统维护和发布当救火队员的苦恼。遂决定梳理一下自己所学的东西，为大家分享一下。
经过一年意识到以前也有很多认识误区，比如：
偏爱收集，经常收集各种资料视频塞满一个个硬盘，然后心满意足的看着容量不行动。
不重基础，总觉得很多基础东西不需要再看了，其实不懂的地方很多，计算机程序方面任何一个结果都必有原因，不要只会用不知道原理，那是加工厂出来的。现在ide查看代码那么方便，ctrl+点击就进入了JDK查看实现细节。
好高骛远，在计算机基础不牢固的情况下，总想着要做架构，弄分布式，搞大数据之类。
不重视性能，只求能实现功能，sql查询是不是可以优化，是否有算法妙用，大对象是否要清除。
不重视扩展性，模块之间紧密耦合，常用方法不提取成工具类，调用关系混乱等问题。
都是让简单的介绍下你在公司的项目，不管是不是后端相关的，主要是要体现出你干了什么；
你在项目中遇到最难的部分是什么，你是怎么解决的；
十万个人抢100个红包，怎么实现？然后又跟着这个继续问了一些问题；
说一下你最近看的三本书，介绍一下；
说一下你看的书中印象最深的东西，我说了看redis实现原理中有个跳跃表，竟然以前不知道，然后让我介绍一下，没说出来，尴尬了。自己不熟的东西还是不能说啊，不然分分钟打脸；
如果在内部进行技术分享，你会分享什么？
记不住了。。
主要按照我简历上的内容来问，比如画一下现在的结构图，用的主要表，怎么优化数据库等；
别的竟然想不起来了，好像主要就是问的项目的问题；
Python并发的解决方案
Twisted是一个事件驱动型的网络引擎，不同于单线程和多线程模式，这种模式不需要过多去关心线程锁的问题，当遇到高并发问题时候，采用twisted会很好解决数据共享的问题。
Tornado既是一个web server，也是web framework。就是说这个web框架有自己内置的web server，在写web时候可以用到它的高性能网络库，甚至有公司拿这个来做游戏的服务器，可以用它处理高并发问题。
Gevent是基于协程的Python网络库，基于libev的快速事件循环，基于greenlet的轻量级执行单元，API的概念和Python标准库一致。
sanic基于uvloop和httptools实现高并发异步网络框架
什么是敏捷开发？
敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。
107. 简述 jenkins 工具的作用?
Jenkins是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。
108. 公司如何实现代码发布？
1、开发人员提交代码更新，主要提交的字段包括“更新理由”，“svn代码路径”;
2、后端收到请求后，把此数据插入到数据库，标记此更新单为“等待预发布环境更新”的状态;
3、后台进程定时查询是否有等待预发布环境更新的更新单，如果有，读取svn路径，执行svn up更新代码操作,并标记此更新单为“预发布环境已更新，等待完成测试”;
4、开发人员或者测试人员通过预发布环境的域名来测试功能是否正常，如果不正常，作代码修改后提交svn，再到web发布后台点击“返回修改”，对svn路径或者不做任何修改再点击“重新提交”，然后更新单又一次回到”等待预发布环境更新“状态。循环3、4步骤，直至预发布环境测试通过为止;
5、在确认测试通过后，开发人员点击”测试通过“，这时更新单进入”等待审核状态“;
6、负责人确认可以发布后，点击”审批“按钮，这时更新单进入”审核通过，等待执行发布操作“的状态。这时,开发人员得到发布代码的授权;
7、开发人员点击”发布代码“按钮，更新单进入”已执行发布，等待系统完成发布“状态;
8、后台进程查询状态为”已执行发布，等待系统完成发布“的更新单，执行git发布命令。git命令大概为，进入预发布代码目录，执行git add .;git commit -m “更新原因”;git tag 上一次版本号+1，再进入已发布代码的目录,执行git pull同步预发布代码目录的更改。最后调用rsync命令同步代码到生产环境。
http://blog.jobbole.com/110304/
简述 RabbitMQ、Kafka、ZeroMQ的区别？
RabbitMQ
RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
Redis
Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。
ZeroMQ
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。
ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
110. RabbitMQ如何在消费者获取任务后未处理完前就挂掉时，保证数据不丢失？
略
111. RabbitMQ如何对消息做持久化？
https://www.cnblogs.com/xiangjun555/articles/7874006.html
112. RabbitMQ如何控制消息被消费的顺序？
https://blog.csdn.net/varyall/article/details/79111745
113. 以下RabbitMQ的exchange type分别代表什么意思？如：fanout、direct、topic。
https://www.cnblogs.com/shenyixin/p/9084249.html
114. 简述 celery 是什么以及应用场景？
Celery是由Python开发的一个简单、灵活、可靠的处理大量任务的分发系统，它不仅支持实时处理也支持任务调度。
http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/8796552.html
115. 简述celery运行机制。
略
116. celery如何实现定时任务？
略
117. 简述 celery多任务结构目录？
略
118. celery中装饰器 @app.task 和 @shared_task的区别？
略
以上是关于135 python|第七部分：数据库的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章