系统设计三大要素

使用场景和限制条件

• 买这个系统是在什么地方使用的
• 用户估计多少，至少要能支撑多少用户
• 估算并发qps

数据存储设计

• 按需设计数据表，需要哪些字段，使用什么类型
• 数据库选型，是否需要持久化
• 如何优化，如何设计索引，是否可以使用缓存

算法模块设计

算法解决问题的核心。程序= 算法+数据结构。系统=服务+存储

• 需要哪些接口，接口如何设计
• 使用什么算法或模型
• 不同实现方式之间的优劣对比，如何取舍

面试经验

python就业

• python就业面广：爬虫、运维、数据分析、后端、AI等，找准兴趣
• 重视基础，淡化语言

面试准备

• 复习基础（算法+数据库+网络），查漏补缺
• 搜索意向公司面经，了解对方公司喜欢问什么
• 重基础，没事都刷题，很多公司越来越重视算法数据结构

简历投递

广泛撒网，重点捕鱼

• 多投递和面试一些公司，争取多拿几个offer
• 从易到难，可以先从小公司开始面试
• 了解对方所用到的技术和业务，了解面试重点

面试环节

坦然面对，友好交流

• 一般技术可能有三面（基础+项目）
• 很多公司基本都要手写代码
• 引导交流，察言观色，尽量找自己擅长的话题聊，实事求是，防止挖坑

面试之后

总结问题，查漏补缺。多复盘，多总结经验

• 总结经验
• 合理定位，面试时候一件很看运气的事，面不过不代表能力不行
• 扎实的基础+强悍的编码能力可以大幅提升面试成功率

居安思危

工作了就稳定了？

• 关注经济环境，尽量进入公司的核心业务
• 持续学习，保持职场竞争力
• 算法题不能丢下，长时间不练习手生

指北总结

python基础高频考点

• python特性：装饰器、生成器与协程、异常处理
• 常用内置模块：collections灯膜
• Cpython解释器：GIL，内存管理

算法和数据结构

学会手写算法题

• 常用的内置结构：list/tuple/set/dict，collections模块
• 常考算法：快排、归并、堆排序等高级排序算法
• 常考数据结构：链表，二叉树，栈，队列

编程范式

• 面向对象
• 装饰器模式
• 单例模式

操作系统

• top/kill/ps
• 线程和进程的区别
• 操作系统内存管理机制

网络

• TCP/UDP/HTTP
• 多路复用和并发编程
• python并发网络框架Tornado/Gevent/Asyncio

数据库

• Mysql基础和索引原理
• SQL语句编写
• 缓存，redis的使用和原理

web

• wsgi
• 网络安全 SQL注入/XSS/CSRF
• RESTful

系统设计

• 三要素：场景限制、数据存取设计、算法实现设计