一、Python中单下划线和双下划线的区别
1、_xxx 不能用于’from module import *’ 以单下划线开头的表示的是protected类型的变量。即保护类型只能允许其本身与子类进行访问。
2、__xxx 双下划线的表示的是私有类型的变量。只能是允许这个类本身进行访问了。连子类也不可以
3、__xxx___ 定义的是特列方法。像__init__之类的
二、类变量 和 实例变量
1、类变量可以使用className.类变量和self.类变量两种方式访问。
2、如果使用self.类变量的方式访问并重新赋值后，这个变量就会成为实例变量和self绑定，实际上就变成了一个实例变量，实例变量会屏蔽掉类变量的值。
3、类变量是共享的，最好使用类名的方式来访问类变量。
4、类变量通过sel访问时，就会被转化成实力变量，被绑定到特定的实例上。
5、实例变量(self)的形式对类变量重新赋值后，类变量的值不会随之变化。
6、实例变量对每一个对象是不可见的，每一个对象拥有着可能不同的值。
三、new和init的区别
__new__是一个静态方法,而__init__是一个实例方法.
__new__方法会返回一个创建的实例,而__init__什么都不返回.
只有在__new__返回一个cls的实例时后面的__init__才能被调用.
当创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__.
四、单例模式
使用new方法
class Singleton(object):
def __new__(cls, *args, **kw):
if not hasattr(cls, '_instance'):
orig = super(Singleton, cls)
cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)
return cls._instance
class MyClass(Singleton):
a = 1
共享属性
创建实例时把所有实例的dict指向同一个字典,这样它们具有相同的属性和方法.
class Borg(object):
_state = {}
def __new__(cls, *args, **kw):
ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)
ob.__dict__ = cls._state
return ob
class MyClass2(Borg):
a = 1
装饰器版本
def singleton(cls, *args, **kw):
instances = {}
def getinstance():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kw)
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass:
...
import方法
# mysingleton.py
class My_Singleton(object):
def foo(self):
pass
my_singleton = My_Singleton()
# to use
from mysingleton import my_singleton
my_singleton.foo()
五、copy, deepcopy()
赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{
1,完全切片方法；
2,工厂函数，如list()；
3,copy模块的copy()函数
}
深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}
import copy
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始对象
b = a #赋值，传对象的引用
c = copy.copy(a) #对象拷贝，浅拷贝
d = copy.deepcopy(a) #对象拷贝，深拷贝
a.append(5) #修改对象a
a[4].append('c') #修改对象a中的['a', 'b']数组对象
print 'a = ', a
print 'b = ', b
print 'c = ', c
print 'd = ', d
输出结果：
a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
b = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c'], 5]
c = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
d = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']]
六、Python垃圾回收机制
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
七、关于 is 与 ==
is是对比地址,==是对比值
八、如何在一个function里面设置一个全局的变量
#解决方法是在function的开始插入一个global声明：
def f()
global x
九、单引号，双引号，三引号的区别
答：单引号和双引号是等效的，如果要换行，需要符号(\),三引号则可以直接换行，并且可以包含注释
如果要表示Let’s go 这个字符串
单引号：s4 = ‘Let\’s go’
双引号：s5 = “Let’s go”
s6 = ‘I realy like“python”!’
"""
这里的东西不会被转义
"""
这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了
十、匿名函数
def multipliers():
return [lambda x : i * x for i in range(4)]
print [m(2) for m in multipliers()]
输出 [6, 6, 6, 6]
十一、队列
Queue.Queue()对多线程是安全的,对多进程是非进程安全的
multiprocessing.Queue()对多进程是安全的
十二、logging
logging 是线程安全的, 但是非多进程安全
可使用ConcurrentLogHandler,自动创建一个.lock文件，通过锁的方式来安全的写日志文件
十三、IO密集型任务、计算密集型任务
多线程适合IO密集型任务
多进程适合计算密集型任务
十四、高并发解决方案
https://www.google.com/search?q=python高并发解决方案
twisted->tornado->gevent，能扯到golang,erlang更好
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