1.谈谈python的装饰器，迭代器，yield？

迭代器在内存中通常是一次性遍历的，也就是说，一旦遍历完所有元素，它就会停止工作，不可再用。
惰性计算：生成器按需生成数据，即只有在请求时才计算下一项数据，这样可以节省内存。

• 迭代器 是实现了 iter() 和 next() 方法的对象，适用于需要反复遍历数据的场景。
• 生成器 是一种简便的创建迭代器的方法，使用 yield 按需生成数据。生成器的优势在于内存效率，特别适用于处理大数据集或惰性计算的场景。

2. 标准库线程安全的队列是哪一个？不安全的是哪一个？logging是线程安全的吗？

• 线程安全的队列：queue.Queue、queue.LifoQueue、queue.PriorityQueue 是线程安全的队列；collections.deque 是不线程安全的。
• logging 模块是线程安全的：logging 模块已经考虑到了多线程环境，因此默认情况下是线程安全的。如果需要提高性能，可以使用 QueueHandler 和 QueueListener 来优化日志记录。

3.python适合的场景有哪些？当遇到计算密集型任务怎么办？

3.python高并发解决方案？我希望听到twisted->tornado->gevent

Gevent

• gevent 是一个基于协程的 Python 库，主要用于实现并发编程，特别适用于 I/O 密集型应用。它通过绿色线程和事件循环的机制，能够高效地处理大量的并发 I/O 操作（如网络请求、文件操作等）。

特点：

• 协程：使用轻量级的绿色线程来代替操作系统线程，避免了线程切换的开销。
• 事件循环：基于事件循环机制，处理 I/O 时能够异步切换任务，提高并发处理效率。
• 猴子补丁：通过 monkey.patch_all() 替换标准库中的阻塞操作（如 socket、time.sleep 等），让它们变为非阻塞操作。
• 适用场景：适合处理大量并发的 I/O 密集型任务，如 Web 服务、网络爬虫、实时数据处理等。

使用场景：

• 高并发的 Web 服务，如 REST API 服务器。
• 网络爬虫，能够同时从多个网站抓取数据。
• 实时数据流处理，适合与异步消息队列等系统集成。

Gunicorn

• Gunicorn 是一个高效的 WSGI 服务器，广泛用于部署 Python Web 应用（特别是与框架如 Flask、Django、FastAPI 等配合使用）。它是一个多进程服务器，通常与 gevent 或 eventlet 这样的异步库结合使用，以支持高并发。

特点：

• 多进程模型：Gunicorn 默认使用多进程（即每个请求由一个独立的进程处理），每个进程可以独立运行。
• WSGI 兼容：Gunicorn 是一个 WSGI 服务器，适用于任何符合 WSGI 标准的 Python Web 应用（如 Flask、Django、FastAPI 等）。
• 并发模式：通过与异步库（如 gevent 或 eventlet）结合使用，能够实现协程式并发处理。
• 适用场景：适用于大规模部署 Web 应用，支持多种并发模型，包括多进程、异步 I/O 等。

常见用法：

• 使用多个进程来处理请求（通过 workers 参数设置工作进程数量）。
  使用 gevent 或 eventlet 配合，启用异步 I/O 处理。
• 可以通过配置文件进行调优，支持多种部署方式。

4 .tcp/udp的区别？tcp粘包是怎么回事，如何处理？udp有粘包吗？

TCP (Transmission Control Protocol)

面向连接：TCP 是一种面向连接的协议，在数据传输前需要进行三次握手（handshaking）来建立连接。
可靠性：TCP 提供可靠的传输服务，确保数据包按顺序到达，不丢失，不重复，并且无差错。通过校验和、确认应答、重传等机制来保证数据的完整性。
流量控制：TCP 提供流量控制和拥塞控制，避免发送方超载接收方。
数据流：TCP 是面向字节流的，发送的数据不保留边界，接收方只能按顺序读取字节流。

UDP (User Datagram Protocol)

无连接：UDP 是一种无连接的协议，数据传输不需要建立连接，也没有握手过程。
不可靠：UDP 不保证数据的可靠到达，不提供数据重传、顺序控制或流量控制。因此，数据可能丢失、重复或乱序。
较小的开销：因为没有连接管理、确认应答和重传机制，UDP 的开销较小，适合实时应用（如视频通话、在线游戏等）。
数据包：UDP 是面向数据包的，每个数据包（称为数据报）有明确的边界。
总结

• TCP 提供可靠的连接和数据传输，但效率较低，适用于需要保证数据完整性和顺序的应用（如网页、文件传输）。
• UDP 提供快速的无连接数据传输，适用于对速度要求较高，但可以容忍部分数据丢失的应用（如视频流、DNS 查询等）。

粘包：由于 TCP 是面向字节流的协议，发送端发送的数据会被流式传输到接收端，接收端无法知道每个数据包的边界。结果可能会出现多个小数据包合并成一个大包，导致接收方无法准确区分不同的消息，这种现象叫做“粘包”。

1.2 解决粘包

定长包：每次发送固定长度的数据包，接收方知道每个数据包的长度，因此可以根据长度来拆分接收到的数据。缺点是每次都要定义固定长度，不灵活。

包头指定长度：每个数据包的头部可以存储数据包的长度信息。接收方通过读取包头的长度信息，知道当前消息的完整长度，从而正确地读取数据。

分隔符：可以在每个数据包之间添加特定的分隔符（例如换行符、空格等），接收方根据分隔符来分隔消息。缺点是分隔符可能会出现在实际数据中，导致消息拆分出错。

时间戳：给每个数据包加上时间戳，接收方根据时间戳来判断消息的边界，虽然这种方法不常见，但也可以解决部分问题。

1.3 UDP 不发生粘包

TCP 是面向字节流的，可能发生粘包和拆包问题。粘包是因为接收方无法准确区分消息的边界，可以通过定长包、包头指定长度、分隔符等方法来解决。
UDP 是面向数据包的，每个数据包独立传输，不会发生粘包问题。但在应用层，仍然需要通过某种协议来处理连续发送的数据包。

2.time_wait是什么情况？出现过多的close_wait可能是什么原因？
3.epoll,select的区别？边缘触发，水平触发区别？

三.存储 存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例
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redis相关
1.什么场景用redis，为什么mysql不适合？
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四.安全 web安全相关
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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？
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3.如何生成共享秘钥？ 如何防范中间人攻击？

五.杂
是否关注新技术啊？golang，rust是否了解？numpy,pandas是啥鸟？ 是否紧跟时代潮流？逛不逛微博，刷不刷知乎？