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2025-09-04 17:28:01
- 如何用Python进行网络编程（Socket）？
- PythonSocket编程中TCP与UDP的核心差异在于：TCP是面向连接、可靠的协议，适用于文件传输等需数据完整性的场景；UDP无连接、速度快，适合实时音视频、游戏等对延迟敏感的应用。选择依据是对可靠性与速度的需求权衡。
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2025-09-04 18:04:02
- Python有哪些常用的内置数据类型？
- Python常用内置数据类型包括：整数（int）、浮点数（float）、复数（complex）、字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）、布尔值（bool）和空值（None）。这些类型分为可变（如list、dict、set）和不可变（如int、float、str、tuple、bool）两类，选择合适类型能提升代码效率与可维护性。列表用于有序可变序列，元组用于有序不可变序列，字典通过键值对实现高效查找，集合用于去重和成员检测，字符串处理文本且不可变，
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2025-09-04 18:43:01
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2025-09-04 18:48:01
- 如何使用collections模块中的常用数据结构（defaultdict, Counter, deque）？
- defaultdict、Counter和deque是Pythoncollections模块中高效处理数据分组、计数和双端操作的工具。defaultdict通过自动初始化缺失键提升代码简洁性与效率；Counter专用于可哈希对象的频率统计，提供most_common等便捷方法，适合大数据计数但需注意内存消耗；deque实现O(1)复杂度的双端添加删除，相比list在频繁首尾操作时性能优势显著，尤其适用于队列、栈和滑动窗口场景。三者均能显著提升代码Pythonic程度与执行效率。
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2025-09-04 18:57:01
- Django 中的中间件（Middleware）及其作用
- Django中间件在请求-响应周期中扮演关键角色，它在请求到达视图前和响应返回客户端前进行全局处理，支持认证、安全、日志等跨领域功能。通过自定义中间件类并注册到MIDDLEWARE列表，开发者可灵活插入逻辑，实现如IP限制、性能监控等功能。其执行顺序遵循配置列表，请求正序、响应倒序，且可通过返回HttpResponse实现短路。最佳实践包括遵循单一职责、注意顺序、保持轻量、合理处理异常，并仅在必要时使用，以确保应用性能与可维护性。
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2025-09-04 20:26:01
- 什么是Python的GIL（全局解释器锁）？它对多线程有何影响？
- GIL是CPython解释器的全局锁，确保同一时间仅一个线程执行字节码，源于引用计数内存管理需线程安全。它使CPU密集型多线程性能受限，因多核无法并行执行；但I/O密集型任务可在等待时释放GIL，实现并发。绕过GIL的方法包括：使用multiprocessing实现多进程并行，采用asyncio处理异步I/O，调用能释放GIL的C扩展（如NumPy），或切换无GIL的解释器（如Jython）。
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2025-09-05 09:11:02
- ORM（如 SQLAlchemy, Django ORM）的工作原理与优缺点
- ORM是连接面向对象编程与关系型数据库的桥梁，通过将数据库表映射为代码中的类和对象，实现用编程语言操作数据而无需手动编写SQL。其核心机制包括模型定义、查询转换、会话管理与事务持久化，能显著提升开发效率、增强代码可维护性并支持数据库无关性。但ORM也带来性能开销、学习成本及N+1查询等问题，尤其在复杂查询、高并发场景下易成瓶颈。它适用于CRUD频繁、原型开发快、团队SQL能力参差的场景，但在报表分析、大数据批量处理时需谨慎使用。为避免陷阱，应关注生成的SQL、预加载关联数据、善用批量操作、结合原
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2025-09-05 10:29:01
- 如何理解Python的生成器和迭代器？
- 生成器和迭代器通过惰性求值实现内存高效的数据处理，适用于大文件、无限序列和数据管道。迭代器需实现__iter__和__next__方法，生成器则用yield简化创建过程，生成器函数适合复杂逻辑，生成器表达式适合简洁转换，二者均支持按需计算，避免内存溢出，提升性能与代码可读性。
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2025-09-05 13:54:02
- 如何用Python实现一个LRU缓存？
- 答案：LRU缓存通过字典和双向链表结合实现，字典提供O(1)查找，双向链表维护访问顺序，确保插入、删除和访问更新均为O(1)操作。每次get或put操作都会将对应节点移至链表头部，当缓存满时，尾部节点被移除，从而保证最久未使用项优先淘汰。虚拟头尾节点简化边界处理，而OrderedDict虽可替代实现，但自定义方式更利于理解底层机制。
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2025-09-05 16:12:01
- 如何解决背包问题？
- 动态规划是解决0/1背包问题的核心方法，通过构建dpi表示前i件物品在容量j下的最大价值，利用状态转移方程dpi=max(dpi-1,v[i]+dpi-1])逐层求解，最终得到dpn为最优解；该方法时间复杂度O(nW)，空间复杂度可优化至O(W)；相比贪心算法仅适用于分数背包、回溯法效率低下、分支限界法实现复杂，动态规划在保证最优解的同时具备较高效率，是处理0/1背包与完全背包的首选策略。
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