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【丁香园】高级爬虫工程师面试面经技术面+HR面已拿offer

时间：2024-01-18 07:58:17

总结：丁香园一面（技术面）提问：1. 自我介绍2. 之前做的项目3. python多进程多线程的区别python生成器迭代器python装饰器python浅复制深复制python的数据结构python的sort排序，哪个函数说一下常用的python库mysql leftjoin rightjoin unionjoin的区别xpath取第一个和最后一个元素redis的数据结构git工具的使用，git add是啥，常用的命令有几百个中英文的新闻网站，怎么抓取反问：丁香园二面（HR面）

总结：

技术面时感觉自己八股文没有准备充分，好多问题没回答上来。但幸好在讲项目经历时准备比较充分，最后还是通过技术面，顺利拿到了offer~~。不过因为还是以python爬虫为主的岗位，以后更想做ETL数据开发。这次就当积累下面试经验了~~ 这波面试40分钟血赚阿2333

丁香园一面（技术面）

提问：

1. 自我介绍

2. 之前做的项目

3. python多进程多线程的区别

进程是资源分配的基本单位，线程是CPU执行和调度的基本单位；CPU上真正执行的是线程，线程比进程轻量，其切换和调度代价比进程要小；

多线程还是多进程使用场景

CPU密集型：程序需要占用CPU进行大量的运算和数据处理； I/O密集型：程序中需要频繁的进行I/O操作；例如网络中socket数据传输和读取等；由于python多线程并不是并行执行，因此较适合与I/O密集型程序，多进程并行执行适用于CPU密集型程序；

通信/同步方式：

进程：

通信方式：管道，FIFO，消息队列，信号，共享内存，socket，stream流；

同步方式：PV信号量，管程线程：

通信方式：位于同一进程的线程共享进程资源，因此线程间没有类似于进程间用于数据传递的通信方式，线程间的通信主要是用于线程同步。

同步方式：互斥锁，递归锁，条件变量，信号量

其他

线程间对于共享的进程数据需要考虑线程安全问题，由于进程之间是隔离的，拥有独立的内存空间资源，相对比较安全，只能通过上面列出的IPC(Inter-Process

Communication)进行数据传输；

系统有一个个进程组成，每个进程包含代码段、数据段、堆空间和栈空间，以及操作系统共享部分，有等待，就绪和运行三种状态；

一个进程可以包含多个线程，线程之间共享进程的资源（文件描述符、全局变量、堆空间等），寄存器变量和栈空间等是线程私有的；

操作系统中一个进程挂掉不会影响其他进程，如果一个进程中的某个线程挂掉而且OS对线程的支持是多对一模型，那么会导致当前进程挂掉；

如果CPU和系统支持多线程与多进程，多个进程并行执行的同时，每个进程中的线程也可以并行执行，这样才能最大限度的榨取硬件的性能；

线程和进程的上下文切换

进程切换过程切换牵涉到非常多的东西，寄存器内容保存到任务状态段TSS，切换页表，堆栈等。简单来说可以分为下面两步：

页全局目录切换，使CPU到新进程的线性地址空间寻址；

切换内核态堆栈和硬件上下文，硬件上下文包含CPU寄存器的内容，存放在TSS中；

线程运行于进程地址空间，切换过程不涉及到空间的变换，只牵涉到第二步；

python生成器迭代器

迭代器：是访问集合元素的一种方式，是一个可以记住遍历的位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

iter()用于生成迭代器对象，next()用于获取迭代器的下一个元素生成器：是一种一边循环一边计算的机制，在循环的过程中不断推算出后续的元素，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

具体来说，使用了 yield 的函数被称为生成器，跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，可以说生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

python装饰器

Python的装饰器本质上是一个嵌套函数，它接受被装饰的函数(func)作为参数，并返回一个包装过的函数。这样我们可以在不改变被装饰函数的代码的情况下给被装饰函数或程序添加新的功能。Python的装饰器广泛应用于缓存、权限校验(如django中的@login_required和@permission_required装饰器)、性能测试(比如统计一段程序的运行时间)和插入日志等应用场景。有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的代码，增加一个函数的重用性。