① Python後端開發工程師面試
第一步：自我介紹
第二步：公司介紹
第三步：技術基礎
第四步：項目介紹
第五步：待遇
自我介紹，簡單直接，姓名，籍貫，大學，工作經歷
示例如下：
你好，面試官，我叫XX，來自XX，本科畢業於XX，主修XX專業，有X年工作經驗，在上一家公司擔任python後端開發工程師的職位。
公司名稱是XX、公司主要做外包軟體、都有軟體定製/商城定製、前端2個後端2個運維1個
主要是根據你簡歷中填寫的技術，根據我的簡歷中所寫的，總結幾點如下：
字典的查詢流程：
不可變對象可哈希， str ， fronzenset ， tuple ，自己實現的類，要重載 __hash__ 方法。
dict內存花銷大，但是查詢速度快，自定義的對象或者python內部的對象都是dict包裝的。
dict的存儲順序和元素添加順序有關，添加順序可能改變已有數據的順序。
集合：是一個可以存放任意數據類型的可變無序的映射集合。
set和dict類似，set的核心也是散列表，但是表元只包含值的引用。 由於散列表的特性，set的元素不能重復，且無序。 內部由哈希實現，查找的時間復雜度為O(1)，所以性能很高，實現了魔法函數 __contains__ 可以使用in來查找。 set的去重是通過兩個函數 __hash__ 和 __eq__ 實現的。
（1）淺拷貝
定義：淺拷貝只是對另外一個變數的內存地址的拷貝，這兩個變數指向同一個內存地址的變數值。
淺拷貝的特點：
（2）深拷貝：
定義：一個變數對另外一個變數的值拷貝。
深拷貝的特點：
Python GC主要使用引用計數（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，通過「標記-清除」（mark and sweep）解決容器對象可能產生的循環引用問題，通過「分代回收」（generation collectio n）以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。
GIL全稱 Global Interpreter Lock ，中文解釋為全局解釋器鎖。它並不是Python的特性，而是在實現python的主流Cpython解釋器時所引入的一個概念，GIL本質上就是一把互斥鎖，將並發運行變成串列，以此來控制同一時間內共享數據只能被一個任務所修改，從而保證數據的安全性。
GIL保護的是解釋器級別的數據，但是用戶自己的數據需要自己加鎖處理。
既然有了GIL的存在，一個進程中同一時刻只有一個線程能夠被執行，無法利用cpu的多核機制，導致多線程用於I/O密集型，多進程用於計算密集型，如金融分析等。
死鎖：兩個或兩個以上的進程或者線程在執行過程中，因為爭奪資源而造成的互相等待現象，若無外力的作用，都將一直處於阻塞狀態，這些互相等待的進程或者線程就被稱為死鎖。
解決方法，使用遞歸鎖（RLock）
這個RLock內部有一個Lock和一個counter變數，counter記錄著acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發生死鎖
可以直接認為是linux，畢竟搞後端的多數是和linux打交道。
那麼如何避免粘包問題呢? 歸根結底就是一句話, 明確兩個包之間的邊界.
UDP不存在粘包問題，是由於UDP發送的時候，沒有經過Negal演算法優化，不會將多個小包合並一次發送出去。另外，在UDP協議的接收端，採用了鏈式結構來記錄每一個到達的UDP包，這樣接收端應用程序一次recv只能從socket接收緩沖區中讀出一個數據包。也就是說，發送端send了幾次，接收端必須recv幾次（無論recv時指定了多大的緩沖區）。