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2025-09-06 09:01:02
- 如何用Python进行图像处理（PIL/Pillow）？
- Pillow因其历史悠久、API直观、性能良好且与Python生态融合度高，成为Python图像处理首选库；它广泛应用于Web图片处理、数据增强、动态图像生成等场景，支持缩放、裁剪、旋转、滤镜、合成和文字添加等操作；对于大图像或复杂计算，可结合NumPy或选用OpenCV、Scikit-image以提升性能。
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2025-09-06 15:46:30
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2025-09-06 16:34:14
- 如何使用Python进行网络编程（Socket）？
- Python的socket模块是网络编程基础，支持TCP和UDP两种通信模式。TCP提供可靠、有序、有连接的数据传输，适用于HTTP、FTP等对数据完整性要求高的场景；UDP则为无连接、低开销、不可靠传输，适合实时音视频、在线游戏等对实时性要求高但可容忍丢包的应用。服务器端通过创建socket、绑定地址端口、监听、接受连接并收发数据来实现通信。处理并发连接主要有三种方式：多线程（适合I/O密集型、客户端数量适中）、多进程（适合CPU密集型任务）和异步I/O（基于asyncio，高并发、高性能，适
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2025-09-06 16:46:43
- 如何进行Django的数据库查询优化？
- 答案：Django数据库查询优化的核心是减少查询次数、控制返回数据量、提升查询效率。通过select_related和prefetch_related解决N+1问题，分别用于一对一/多对一和多对多关系；使用only和defer精确控制字段加载；用values和values_list减少模型实例创建开销；count和exists替代len和first避免全量查询；为常用查询字段添加数据库索引，但需权衡写入性能；在ORM表达受限时使用raw或原生SQL执行复杂查询或批量操作，但要注意安全与可移植性。
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2025-09-06 18:30:03
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2025-09-08 11:59:01
- 谈谈你对OLTP和OLAP数据库的理解，MySQL适用于哪种场景？
- OLTP注重高并发、低延迟的事务处理，适用于银行转账等实时操作；OLAP侧重复杂查询与大数据分析，用于决策支持。MySQL凭借ACID特性与高效写入，成为OLTP首选，但因行式存储、查询性能瓶颈，难以胜任大规模OLAP任务，通常需通过ETL将数据导入专用分析系统以实现高效洞察。
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2025-09-08 12:23:01
- 如何定位并分析MySQL中的慢查询？
- 答案：MySQL查询变慢主因是慢查询，常见原因包括索引缺失或不当、查询语句设计不佳、数据量大、服务器资源瓶颈及锁竞争。通过启用慢查询log并用mysqldumpslow分析，可定位耗时语句；结合EXPLAIN查看执行计划，重点关注type（如ALL全表扫描需避免）、rows（扫描行数）和Extra（如Usingfilesort表示需排序）等字段，判断是否需优化索引或重写查询。进一步可借助pt-query-digest深度分析慢日志，或通过SHOWPROCESSLIST实时监控运行中查询。优化策略
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2025-09-08 12:28:01
- 如何实现数据的“软删除”？
- 软删除通过标记而非移除记录实现逻辑删除，需添加is_deleted或deleted_at字段，将DELETE转为UPDATE，并在查询时过滤已删除数据，便于审计与恢复，但会增加存储开销并影响查询性能，需结合索引、分区、清理策略优化，适用于需保留历史数据的场景，不适用于数据量大、存储敏感或要求彻底删除的场景。
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2025-09-08 12:29:01
- 大表ALTER TABLE操作有哪些风险及平滑方案？
- 大表ALTERTABLE操作风险高，因可能引发服务中断、性能下降及数据损坏。其本质涉及表元数据修改或数据物理重排，耗时长且易致锁表，错误后回滚困难。为降低影响，可采用OnlineSchemaChange工具（如gh-ost、pt-online-schema-change），通过影子表机制实现平滑变更，仅短时锁定原表。若无法使用工具，可选择分批执行、延迟至低峰期操作，并制定完整预案，包括数据备份、回滚脚本与性能监控。推荐gh-ost，因其对数据库影响小且监控完善。监控需关注CPU、IO、锁等待、复
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2025-09-08 12:35:01
- 如何看待“去Oracle化”？MySQL在其中扮演什么角色？
- 去Oracle化是企业为摆脱厂商锁定、降低高昂成本、提升技术自主性而发起的战略转型，核心驱动力包括经济压力、云原生架构需求及对创新灵活性的追求；MySQL凭借开源免费、成熟稳定、生态丰富、云服务支持广泛等优势，成为替代Oracle的主流选择，在OLTP场景中表现突出；尽管迁移面临SQL语法差异、数据类型映射、事务隔离级别不同、存储过程重写等技术挑战，企业仍可通过评估规划、分阶段实施、工具辅助、代码改造、充分测试与团队培训等策略稳步推进，实现从传统数据库向更灵活、低成本、可扩展架构的演进。
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