标签：pos 来源 完成 统一资源定位器 非阻塞 权限 dns解析 物理 port
数据库： B树就是 B-树 B&B+都用到了磁盘块的概念，每块大概4k，利用了磁盘的预读和同一数据块内很有可能一起用到 Redis端口6379
事务四大特性（ACID）原子性（不可再分 要么都发生 要么不发生）、一致性、隔离性、持久性
数据库隔离级别：读取未提交数据=脏读,可以读取其他事务提交的数据 大多数默认级别,不可重复读-MySQL默认,可重读=幻读 InnoDB默认，串行化 读写阻塞。并行依次降低，安全性提高。
innodb和myisam区别：MyIsam-允许没有主键 表锁 不产生死锁 读快 不支持事务操作，外键以及行级锁 保存表行数count直接返回行数 支持全文索引 存储数据文件 索引/数据文件分离 索引文件保存数据地址； InnoDB-没主键或非空唯一索引它会自动生成一个用户不可见的主键 不保存表的行数，count()会遍历整个表，但是加上where俩引擎都一样 不支持全文索引 写较快 并发高 索引和数据一起存在表空间-数据记录本身被存于主索引的叶子节点上 行锁，并发高，可能死锁 表数据文件就是主索引-叶节点包含完整数据记录，数据按照主键聚集，所以InnoDB必须有主键，没有也会 自生成长度6字节的 辅助索引先检索主键再根据主键找到数据 设计主键时长度不能过大因为辅助索引都引用主索引，过大引起辅助索引过大 使用单调的字段，非单调在插入新数据时会为了维持其特性而频 繁分裂调整。
后者查询快-叶子节点不保存数据，占用空间小，分布集中。前者相反，所以占用更多扇区，更多IO。插入也是后者快，前者需要检测主键重复，尽可能也要按顺序来。
查询语句不同元素（where、jion、limit、group by、having 等等）执行先后顺序：from-join-where-group by-having-select-order by
使用explain优化sql索引：先开启慢日志查询，找到慢的SQL再执行explain。id type(ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system)至少range key ref extra
SQL优化：减少数据请求量 不要* 减少与数据库交互，最好批量操作 用limit 缓存 避免隐式转化导致索引失效 拆分大SQL为小SQL。
索引失效：% 索引列计算 左原则 查询条件有函数 组合索引有null 查询条件中有！=，<>,is null is not null 查询条件字符串不带引号
字段设计优化：一定要根据需求设计，比如varchar char的选择 前者变长但有额外信息 后者固定适合定长字段如UUID 使用简单数据结构-str变数字 IP变整型 列设置not null-索引列需要额外空间保存 时间用TIMESTAMP，DATETIME可读性高空间小 不建议外键约束，影响性能，用业务逻辑约束。主键自增，不宜过大。
索引优化：多列索引比多个单列索引好 在order by where经常搜索 范围搜索上创建索引 主键创建唯一索引 外键建立索引 经常改的/大量重复/记录少不建 限制单表索引数量一般少于5
数据量大之后分库分表：垂直 水平分表 主从复制分库
数据库的主从复制：binlog 线程（将主服务器上的数据更改写入二进制日志（Binary log）中）、I/O 线程（从主服务器上读取二进制日志，并写入从服务器的中继日志（Relay log））和 SQL 线程（读取中继日志，解析出主服务器已经执行的数据更改并在从服务器中重放（Replay））读写分离：主从服务器负责各自的读和写，极大程度缓解了锁的争用 从服务器可以使用 MyISAM，提升查询性能以及节约系统开销
B+索引数据结构，和B（B-）树的区别：B树是比平衡二叉树多分枝，每个索引节点都会有Data域。B+树的俩个特点：数据存在叶子结点，叶子结点由指针连接
为什么选择B+：因为B树不管是叶子节点还是非叶子节点都会保存数据，这样在非叶子节点保存的指针数量就会变少，响应的树高就会增大，I/O数就变多，性能变低。
聚集和非聚集索引：共同点-内部都是B+，高度都是平衡，叶节点存放所有数据。不同点：叶节点是否存放一整行数据。聚集是按照数据的物理存在划分的，索引的顺序和数据的物理顺序保持一致。
非聚集强调逻辑分类-先去索引表查位置 再去取记录。
主索引：key是主键的索引
数据库三范式，根据某个场景设计数据表（可以通过手绘ER图）第一：列的原子性 即不可再分-也要看需求，必要再分（如地址 若城市查询率很高 则需要再分地址字段为省、城市、县）
第二：必有主键 没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键 第三：非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖
MySQL：单进程多线程，分三层：客户端 服务层 存储引擎
MySQL数据库备份：SELECT INTO OUTFILE 这种方法只能导出或导入数据的内容，而不包括表的结构。若表的结构文件损坏，则必须先设法恢复原来表的结构。LOAD DATA…INFILE 恢复数据
MySQL分区：物理分区，逻辑一个表。分类：hash分区-按活跃来 range-适合时间相关
redis和mysql什么时候同步：读，先读缓存，没有数据则读数据库，然后取出数据后放入缓存同时返回响应。更新，先删除缓存，然后再更新数据库。为什么删缓存？懒加载用到再写入缓存。为什么先删再更新？若反着来先更新再删除缓存，若删除失败则出现数据不一致，先删后更新，更新失败则访问数据为空
内连接、外连接、交叉连接、笛卡儿积等
死锁：当两个事务都需要获得对方持有的排他锁才能完成事务，导致循环锁等待。关键：两个 (或以上) 的Session加锁的顺序不一致。那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的 session 加锁有次序。
InnoDB提供wait-for graph算法，当检测到有向图是否出现环路，回滚一个事务。或kill线程，设置锁超时时间。预防：约定程序读表顺序一样 大事务拆成小事务 降低隔离级别
乐观锁悲观锁：排它锁：写锁，其他事务不可加锁 用法 select 后面加 FOR UPDATE 乐观锁：更新提交才检测 版本号 时间戳
Redis特点：持久化、丰富的数据类型，支持数据的备份即master-slave模式，性能高，操作原子性-MULTI和EXEC指令包起来
Redis数据类型，以及Redis底层实现：string计算；list消息队列 最近浏览；set共同好友；hash zset排行榜
实现：单线程（避免不必要的上下文切换和竞争条件 不用考虑锁）-多路复用IO模型。因为单线程所以在使用keys查看时会阻塞，若是在线上则不能用keys，用scan，无阻塞取但有重复，去重即可。
Redis缓存穿透/雪崩 穿透-查数据库没有的数据会一直请求，解决：查不到缓存空值或布隆过滤器
雪崩-许多key设置相同时间过期，即同时出现大面积缓存失效去访问数据库，解决：加随机数设置过期时间 加锁或者队列，不让大量线程去请求数据库
缓存预热：系统上线后，将相关数据加载到缓存系统。思路：写一个刷新缓存页面，去请求次数据 数据量不大可以自动加载 定时刷新缓存
如何使用Redis来实现分布式锁：SET NX 是将key的值设为value，当且仅当 key不存在，返回1说明拿到锁 返回0则没拿到；设置超时时间 万一突然宕机锁没有被释放
Redis的并发竞争问题如何解决：乐观锁，使用redis的命令watch进行监控key值，若exec执行事务时watch的key变了则事务失败
Redis 持久化的几种方式，优缺点是什么，怎么实现的：有AOF优先加载
RDB: SAVE/BGSAVE：前者是阻塞执行，后者是fork一个子进程不影响用户请求 前面是手动保存，一般配置参数：900-1（900秒内改一次则快照） 300-10 60-10000 在Redis中，这个自动保存RDB 的功能是默认开启的。优缺点：适合灾难恢复 大量数据比AOF快 需要避免过多丢失数据不适合快照 若fork子进程去执行，数据多时很占资源
AOF：默认关闭，设置（每秒默认 每个命令都写 操作系统决定）优缺点：有重写功能 减少冗余命令 比RDB大 执行时大量写入操作，效率低
选择：一般俩者都开 对数据要求不高，只开RDB 不能只开AOF，官方说有BUG，且载入慢比RDB慢。重启优先加载AOF 没有再去加载RDB。
Redis几种模式：主从复制不能用图状，用单链表式
主从复制：实现：输入slave of host port后，从节点保存主节点信息，主从建立socket连接，发送ping命令，权限校验，数据同步便完成建立，后面主持续写命令至从。 第一次时主做bgsave操作，并将后续的修改操作写入内存buffer，完成后把rdb文件复制到从且写入从内存，再将buffer同步到从节点。一般不会用，至少会是哨兵。
哨兵：解决高可用，独立的进程，在监听所有的Redis服务器是否正常运行，若主机宕机，令从机变为主机并通过发布订阅模式通知别的服务器，修改配置文件，让他们切换主机。
哨兵模式分俩部分，一是哨兵系统-不存数据，二是主从节点。配置：sentinel monitor master ip port n（n为master故障几个哨兵同意才故障转移） 启动：redis-sentinel conf_path
cluster集群/分区/分片：拓展性，数据量大时用。分片：将数据存在多个服务器 分类：范围分片（1-10 10-20）hash分片。
Redis 的数据淘汰策略 6种：已设置过期时间 最近最少使用/将要过期/任意数据 所有数据 最少使用/任意 禁止驱除数据
Redis过期键删除策略：1、定时删除-过期时创建一个定时器2、惰性删除-过期键不管，当再次访问时若过期则删除3、定期删-隔一段时间删除过期键。
Redis在项目中用：settings中配置 from django_redis import get_redis_connection pool = redis.ConnectionPool(host=‘localhost‘, port=6379, db=2)
redis_db = redis.Redis(connection_pool=pool)
URL URI区别：URI-统一资源描述符，用来唯一标识一个资源 URL-统一资源定位器，具体的URI，即可以标识该资源还可以定位该资源。URN-统一资源命名
HTTP协议:特点：1、简单快速-只需传方法路径2、灵活-传输的类型由Content-Type控制3、无连接-应答完毕断开4、无状态-指协议对事务没记忆能力，即俩次打开同一个页面无任何联系1.1开始默认长连接
Http的报文结构：Request请求行 请求头部 空行 请求数据 首部-Cache-Control缓存 accept-charset/encoding/language
Http长连接：本质是TCP长短连接。1.1开始默认长连接，设置实在响应头中加Connection:keep-alive，他会有一个保持时间即一次任务完成后连接不断开。长短取舍在于场景，长用在操作频繁 点对点，web网
站一般为短 因为有成千上万个用户 各自都占连接 资源浪费太大
TCP报文结构：序号Seq，确认号Ack，标志位-共6个Ack SYN-新连接标志 FIN-断开连接标志，窗口，指针，数据
TCP握手与挥手：Seq用来标识A到B数据包的序号，Ack确认号 等于Seq+1，SYN建立新连接，FIN断开连接 TIMEWAIT：断开连接时，最后客户端给服务端发送Ack后进入的状态，不直接断开的原因是
怕服务端没有接受到Ack就会继续给客户端发送之前的信息，正常情况TIMEWAIT会维持往返俩个传输的时间后进入close状态
HTTPs加密原理：数字证书-CA机构颁发的 里面有证书持有人及其密钥信息。数字签名-制作过程：CA对证书明文先hash（私钥加密很慢 hash后为固定长度 传输快）再用私钥加密得到签名，明文和数字签名 共同组成了数字证书。浏览器验证过程：拿到证书得到明文T，数字签名S，用CA机构的公钥对S解密得到S’，用证书里说明的hash算法对明文T进行hash得到 T’，若S’=T’则证书可信。
常见的hash MD5 除了可以加密，由于算法后得到固定的值，如用md5算法hash后可以得到固定的128位的值，这样加密解密就会快很多。
OSI七层网络模型太复杂，TCP/IP概念层常用：分为应用层-HTTP FTP SMTP DNS，传输层-TCP/UDP，网络层-IP，网络接口-。IP协议主要解决网络路由和寻址问题，TCP 协议主要解决如何在 IP 层之上可靠的传递数据包，使在网络上的另一端收到发端发出的所有包，并且顺序与发出顺序一致。
CDN实现原理：基于UDP。选择就近服务器请求资源是因为下面DNS解析时，访问到权威服务器他会就近原则返回就近的IP。总结：通过权威 dns 服务器来实现优质节点的选择，通过缓存来减少源站的压力。
DNS域名解析：本地缓存（浏览器 主机）-运营商DNS（本地local DNS）-域名一次从左往右域名对于www.taobao.com.，先去问负责。的根域名服务器 .com。。。返回ip-localDNS缓存并回复浏览器
cookie和session和token的关系：cookie自动放在每次的http 所以适合存放必须传的数据如身份信息 大小4k 可设置过期expires；session存在服务器，session_id存在cookie，较安全
token和cookie相似 登录后服务器返回给浏览器 再次访问放到headers中 可以防止攻击，与cookie区别：不会自动添加至headers且攻击者无法访问到token。保证cookie安全设置HttpOnly，js就访问不到。
session为什么更安全：第一先要攻破cookie 登录后cookie才有sessionID 而且加密 第二次访问第一次的就没用了
session是抽象概念，大家把每次的连接成为会话，而cookie是存在header里的。
常见攻击技术：XSS-注入js脚本获取cookie（过滤用户输入的特殊字符 cookie设置httponly）。DDoS：黑客通过向插件注入恶意代码，把你的机子当做傀儡机去不间断的请求另一个网页， 解决-引入第三方库时在页面写上hash值，若被劫持则与开发者写的hash值不一致。
tcp为什么比udp安全：TCP面向连接 三次握手四次挥手 传输中间有确认号 重传机制等多种机制保证数据正确到达。UDP：无连接，只是简单的把数据丢进网络
TCP粘包问题（数据的无边界性）：客户端发送的多个数据包被当做一个数据包接收。也称数据的无边界性，read/recv函数不知道数据包的开始或结束标志，因为也没有任何开始或结束标志，只把它们当做连续的数据流来处理。
ajax（Asynchronous JavaScript And XML异步js和XML 这俩个都是语言）原理：获取数据后通过js操作DOM，DOM相当于人体的骨架。
web框架的底层协议：WSGI协议：定义一种server与application如何通信的规范，主要是解耦，WSGI server 负责从客户端接收请求，将 request 转发给 application，将 application 返回的 response 返回给客户端，WSGI application 接收由 server 转发的 request，处理请求，并将处理结果返回给 server。uWSGI和Gunicorn都是实现了WSGI server协议的服务器，Django，Flask 是实现了 WSGI application 协议的web框架，可以根据项目实际情况搭配使用。Django flask也实现了简单的 WSGI server用于调试，线上一定要用WSGI server。
uwsgi：与WSGI一样是一种通信协议，是uWSGI服务器的独占协议，用于定义传输信息的类型。
uWSGI：实现了WSGI协议、uwsgi协议、http协议等。属于应用服务器-处理动态资源，另外一种web服务器-只处理静态资源http协议 发送静态页面 如nginx
django：生命周期：用户输入URL，浏览器生成请求头请求体发给服务端，如果有nginx，处理后转给后台，经过django的wsgi，到中间件，映射路由表，匹配一条转给视图函数，逻辑处理后返回结果给前端，渲染呈现。
五个中间件：请求进来前-IP拦截，执行views前-修改请求，用render前，view抛异常前，view执行完准备返回前端前-修改。黑白名单，csrf，缓存，判断登录
FBV-基于函数，url匹配对应函数。CBV-基于类，请求包含url和method，url匹配后走dispatch反射找到类对应的方法执行。
orm：可执行SQL的：extra、raw、自定义SQL。F：操作数据中的某列，如可以给这列值加值。Q：复杂查询，支持& | ~not
django-csrf：全局中间件配置，亦可用装饰器，表单提交时要加入{%csrf%}。django-缓存：settings配置，可视图缓存，中间件全部缓存。
csrf:跨站请求伪造，先访问正常网站A获得A信任，再访问攻击网站B，B可能会在用户不知情下访问A，由于同域名可带上cookie，认证通过请求伪造。解决：1、检测请求来源-referer2、表单中加入token
懒加载：QuerySet被构造，过滤，切片，做为参数传递，都没查询数据库，后面的会：循环，切片，len，list，序列化
HttpResponse-传字符串。render-request、HTML文件、数据参数(字典 显示在前端的模板语言)。redirect(HttpResponseRedirect 类似)-调到指定的URL。reverse-指定处理函数。
路由中的name相当于给URL起个别名，如果用的是name，修改URL也没关系。
RESTful API设计：全称 资源表现层状态转化。规范：URI不能有动词用名词且是复数 资源具体操作类型用动词 协议用https 版本放入url，也可放入头信息 请求的无状态 资源描述-MIME 多级缓存：从浏览器（私有共有都有）-代理服务器-缓存服务器-应用服务器。如：https://developer.github.com/v3/pulls/reviews/ https://developer.linkedin.com/zh-cn/docs/rest-api
幂等性：其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同-主要是对系统内部（如System.getCPULoad()，返回值虽不一样，但幂等），不考虑网络。用在支付/交易-订单只能是一个，支付只能扣一次钱。注：patch不是幂等,http是。幂等承诺只要调用接口成功，外部多次调用对系统
Zookeeper：分布式协调服务。因为是在内存中，so每个节点最大存储1M。持久节点和临时节点
项目中作用：作为服务生产者和服务消费者的注册中心，去config写，执行返回至output。提供了文件系统和通知机制。
zookeeper原理和适用场景：其实只有俩个功能：1、读写2、watch。数据存在内存中，所以高吞吐量和低延迟。主备模式：Leader-发起投票更新系统状态、Follower-参与投票和Observer-拓展系统 提高读取速度，过半写成功策略
zookeeper watch机制
redis/zk节点宕机如何处理
消息中间件是如何实现的，技术难点有哪些：作用-应用解耦，异步消息，流量削锋。
celery：任务生产者，交给任务队列处理 任务调度器-独立进程，自带的任务生产者，读取配置文件 任务代理-作为消息队列，可为Redis 任务消费者-
堆 栈
硬链接和软连接区别：Linux里文件分为用户数据（即文件数据块，记录真实数据）和元数据（文件附加属性 大小 创建者 时间），元数据中的i-node号才是文件的唯一标识而非文件名，所以文件打开顺序是
filename=>i-node=>data block。若一个inode对应多个文件名，则这些文件称为硬链接，换言之硬链接就是同一个文件使用了多个别名，特点：文件有相同的inode data block，只能对已存在的文件创建，不
可对目录创建，删除一个不会影响别的。若文件用户数据块中存放的内容是另一文件的路径名的指向，则该文件是软连接，软连接是一个数据块特殊的普通文件。特点：它有自己的inode 文件属性 权限等，可
对不存在的文件和目录创建，删除软连接不影响被指向的文件，但删除源文件，则这些链接称为死链接。
发现磁盘空间不够，如何快速找出占用空间最大的文件？ du -sh:当前目录大小 du –max-depth=1 -h: find . -type f -size +100M
文件描述符表：内核为每个进程维护一个，表中记录单个文件描述符的相关信息，包括：控制标志-目前内核仅定义了一个close-on-exec 打开文件描述指针-指向打开文件表的地址。
打开文件表：全称打开文件描述表，表中条目为打开文件描述体，存储与一个文件打开的全部信息。包括：文件偏移量-调用read/write更新 访问模式-只读只写或读写追加覆盖 i-node-对象指针
i-node表：每个文件系统会为存储于其上的所有文件/目录维护一个i-node表，表中包括：文件类型-常规文件、目录、套接字 时间戳-创建更新时间等 访问权限 文件锁列表 文件大小等等
同步异步：指代码调用IO操作时，必须等待or不必等待操作完成才返回的调用方式。异步需要多线程、多CPU或非阻塞IO支持。同步IO必然是阻塞IO，异步IO必然是非阻塞IO。
阻塞非阻塞：指调用线程进程会不会被操作系统挂起。
总结：同步异步关注消息通信机制-同步主动等待调用结果并自己写读写数据，异步是调用发起后就返回，且没结果，有结果后通过回调函数来处理这个调用，由操作系统自己来读写数据。阻塞非阻塞关注程序在等待调用结果时的状态-阻塞是在得到结果前当前线程会被挂起，非阻塞在没得到结果前不会阻塞当前线程（但会时不时的check是否有结果返回）。
阻塞非阻塞是从线程角度看的-请求不能立即回答且要等待就是阻塞，否则是非阻塞。同步异步表示一种协作方式或者是进程之间的合作方式，按甲方请求一次乙方应答一次属于同步（同步IO中对同一个描述符的操作必须是有序的）。而甲方有需要就请求不管上次乙方是否应答，即请求应答不需要一致进行，这种是异步。同步是线性的，异步是并发的。
同步异步&阻塞非阻塞属于俩个范畴，异步不分阻塞非阻塞
响应时间：一个请求从开始到结束的时间。吞吐量：单位时间内系统能处理的请求数量，常用性能指标。QPS-每秒查询数，QPS = 并发数 / 平均响应时间。 TPS-每秒事务数 吞吐量常用指标 HPS-每秒HTTP数
kill用法，某个进程杀不掉的原因（进入内核态，忽略kill信号）
linux命令：scp-远程拷贝文件 scp 文件名 账号@remote_ip：目标路径，完毕需要输入密码。> & >>：覆盖&追加写入。抓包-tcpdump -i echo host and port网卡。Windows findstr=prep。
top看CPU free看内存。find 路径 -name/size/ 。tar xvf解包 cvf打包。history | grep zk-查看关于zk的历史命令。chmod 777 file_name文件主 其他 组成员。netstat -ano | grep port-查看端口占用。
cat xxx|less；ps -ef|grep zk kill-9。make 编译 make install-安装编译好的源码包。sudu apt-get install yum -y install/update。df -h磁盘剩余。tab 补全命令。
if test `find path -size -3k`; then cat path; else echo ‘file too big‘ ; fi：if 要对应 fi，test检测某个条件是否成立。
Linux上查看日志：less：比more强大 可以向前翻页 Shift+G到达文件底部 再通过?+关键字的方式来根据关键来搜索信息 grep的方式查关键字
vim:u撤回 Ctrl+r恢复撤销 删除文本：x dd 5dd 复制粘贴：yy。tail -f。awk：grep出来 +这个选择列数 重定向到一个文本。free -h 。 curl 可以get post。
crontab:可以定时执行一个脚本，如果逻辑简单，可直接写入任务（-e 写入 -l 列出当前任务 -r 终止任务）
git:工作区 暂存区 本地仓库 远程仓库。git pull = fetch(下载远程仓库的变动至本地仓库)+merge(合并制定分支至当前分支)。git branch新建 -b新建并切换至该分支。status log。
git rebase：替代merge的操作，对多个commit合并，减少分支合并的记录。git reset-修改.git里的东西。
IO多路复用：select-在一个进程打开的FD有限，默认2048，去轮询每个FD是否准备好。epoll-FD没限制，采取事件的通知机制，一旦某个FD好了内核采取callback的机制。
布隆过滤器：一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 用于检索一个元素是否在一个集合中 优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难（hash碰撞 可以多次hash减少碰撞）。
正向代理（客户端代理）和反向代理（服务器端代理）
nginx：1、静态代理2、负载均衡：轮询 加权轮询-服务器性能不一 ip_hash（IP不变 每次都由一个机器处理） 随机 最小连接法（动态选择当前连接最少的处理） ***Sticky：session粘滞（分发和识别cookie 让同一个机器处理请求 默认标识名为route 需要增加nginx-sticky-module模块 设置：upstream字典里设置 sticky [name=route][domain=.foo.bar][path=/][expires=1h][hash=index|md5|sha1][no_fallback][secure] [httponly];）
3、限流：参数设置请求每秒不超过100个4、缓存：浏览器静态资源用expire 代理层缓存 5、黑白名单
原理：接受到一个http请求根据配置映射到响应模块。HTTP Request=>nginx core=>handler负责处理请求 生成相应内容=>filter1处理相应内容=>filter2=>n=>HTTP response
docker：一层一层的被封装，镜像（只可读）是初始，加一层变容器（最上一层可读可写），再加进程隔离空间。docker仓库是存放镜像的 docker run = create+start 相当于git pull = fetch+merge
什么是守护线程？有什么用？
上下文切换是什么含义：上下文管理器-含有__enter__和__exit__方法的对象
负载均衡为什么用到redis master和worker属于负载均衡？
gc垃圾处理：1、引用计数 会引起循环引用 so产生下面俩个方法：1、标记清除算法：用图论理解不可达理论2、分代收集
多线程、多进程、协程
threading.Thread(target=)：方法：在线程开始（thread.start()）之前，调用setDeamon（True）函数，设定线程的daemon标志，表明该线程不重要，主线程退出它就退出。start()开始线程活动 run()调用target join()等待，直到线程终结。
常用魔法方法：call-对象可call， init-对象实例化先new再init new-对象的创建，必须有返回值，返回实例化出的实例，一般调用object.new
Python dict:hash算法实现，会留三分之一空的，多了则扩容。若hash碰撞，Python采取开放寻址法（用不同的hash重新计算）即空间换时间 或者是一个链表，直到找到的key是需要的
hash算法：俩条件：对于输入的值会有固定长度输出 不同的输入可能输出一样
Python sort是在原位置排序 sorted是返回一个新列表，对原列表无影响
计算机英文单词准备，django https://blog.csdn.net/hairetz/article/details/4141043
PostgreSQL：相比较MySQL，没那么多坑，后者对text有限制，前者text都能存，后者可重复读隔离级别不能阻止并发还需要加锁，前者有隐藏的乐观锁version。前者数据类型丰富，可用字典、数组。
scrapy numpy pandas
标签：pos 来源 完成 统一资源定位器 非阻塞 权限 dns解析 物理 port
原文地址：https://www.cnblogs.com/luoyangyang/p/11397387.html
