这是一位有着五年 Python 经验的好友最近对 Python 岗位面试后的一篇经验总结，从 Python 就业方向到 Python 面试题。
Python 就业方向 ：
下面是 Python 面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司 Python 常问面试题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。
这些面试题分为 Python 基础和 Python高级，内容包含： 基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及 Python 函数 等知识点。
（一） Python 基础语法
（二） 文件操作
（三） 模块与包
（四） 数据类型
（五）企业面试题
（一） 元类
（二）内存管理与垃圾回收机制
（三）函数
（四） 面向对象
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上一篇文章介绍了什么是python 中的self，详情请参考：
Python面试高频问题：self到底是什么
简单的说self是类（Class）实例化的对象。
面试中还有一个问题经常被提及，那就是——什么是cls呢？
cls 是类（或子类）本身，取决于调用的是哪个类。
看下面的实例
输出：
我们也可以通过实例的方法调用class method,例如：
同样输出
输出：
使用cls 作为方法参数时，通常该方法需要由@classmethod 修饰，@classmethod修饰的方法表示的是类方法。这里需要注意cls就是一个标识，你可以把他写成abc，bcd都是可以的，只是出于习惯写成了cls。
既然cls是一个类，那么我们就可以使用他来进行实例化，具体代码如下:
输出：
可以看到通过obj1=cls()和obj2=cls()，成功创建了两个实例，分别是0x000000690A1E0C08和0x000000690A1E0C48，而这两个实例的类型都是MyClass3'
另外cls 还可以在python类中的方法 __new__里实现，通常定义为：
最后我们可以简单地总结一下self 和 cls：简单的说self是类（Class）实例化的对象。
cls 是类（或子类）本身。我们也可以方便地理解self表示实例的，cls则表示类的！
第一步：自我介绍
第二步：公司介绍
第三步：技术基础
第四步：项目介绍
第五步：待遇
自我介绍，简单直接，姓名，籍贯，大学，工作经历
示例如下：
你好，面试官，我叫XX，来自XX，本科毕业于XX，主修XX专业，有X年工作经验，在上一家公司担任python后端开发工程师的职位。
公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个
主要是根据你简历中填写的技术，根据我的简历中所写的，总结几点如下：
字典的查询流程：
不可变对象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己实现的类，要重载 __hash__ 方法。
dict内存花销大，但是查询速度快，自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的。
dict的存储顺序和元素添加顺序有关，添加顺序可能改变已有数据的顺序。
集合：是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合。
set和dict类似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性，set的元素不能重复，且无序。 内部由哈希实现，查找的时间复杂度为O(1)，所以性能很高，实现了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找。 set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的。
（1）浅拷贝
定义：浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝，这两个变量指向同一个内存地址的变量值。
浅拷贝的特点：
（2）深拷贝：
定义：一个变量对另外一个变量的值拷贝。
深拷贝的特点：
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
GIL全称 Global Interpreter Lock ，中文解释为全局解释器锁。它并不是Python的特性，而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念，GIL本质上就是一把互斥锁，将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，从而保证数据的安全性。
GIL保护的是解释器级别的数据，但是用户自己的数据需要自己加锁处理。
既然有了GIL的存在，一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行，无法利用cpu的多核机制，导致多线程用于I/O密集型，多进程用于计算密集型，如金融分析等。
死锁：两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的互相等待现象，若无外力的作用，都将一直处于阻塞状态，这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁。
解决方法，使用递归锁（RLock）
这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量，counter记录着acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁
可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.
UDP不存在粘包问题，是由于UDP发送的时候，没有经过Negal算法优化，不会将多个小包合并一次发送出去。另外，在UDP协议的接收端，采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包，这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包。也就是说，发送端send了几次，接收端必须recv几次（无论recv时指定了多大的缓冲区）。
存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例**
