京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一个初级python web后端开发工程师的面试总结
先介绍下我的情况:通信背景,工作一年多不到两年。
之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很水:1是方向不对;2是行业有偏差)。
然后目前是在寻找python后端开发这一块的工作,使用的框架为django;
之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验,在感激之余,也想输出点什么,造福大家,因此就有了这篇水文,希望大家能够多多吸取我的经验教训,早日找到一份自己满意的工作!
面试的几家:北京的两家创业公司,规模均在40-50人之间;果壳(止步于电话面,拉钩投的);知乎(止步于电话面,论坛发帖后的内推);爱奇艺(拉钩上投的);杭州的网易(同学内推)。
面试这一轮下来,最大的感受就一个:平时一定要坚持每天都码点代码。就算再烂的项目,也要坚持上传github。。真的,只要你能坚持一周有5天以上都能持续上传Git,半年下来,面试官绝对对你刮目相看。
其他感受:不同的公司着重点都不一样,木桶原理,哪块都不能少。我就是因为平时只关注做自己的小博客系统,而没做其他的部分,导致爱奇艺倒在了手写代码上面…哎,忧伤。。平时多刷刷leetcode,看看剑指offer/面试金典,都是套路啊~~
面试这几家公司所遇到的面试/笔试题,目前还能记住的如下。虽然可能绝大部分都是基础,但希望大家不要只是看看就过去了,最好还是假装你被问到这个问题,你来把答案说出来或写出来:(不按公司分了)
Python语法以及其他基础部分
1.手写快排;堆排;几种常用排序的算法复杂度是多少;快排平均复杂度多少,最坏情况如何优化;
2.手写:已知一个长度n的无序列表,元素均是数字,要求把所有间隔为d的组合找出来,你写的解法算法复杂度多少;
3.手写:一个列表A=[A1,A2,…,An],要求把列表中所有的组合情况打印出来;
4.手写:用一行python写出1+2+3+…+10**8 ;
5.手写python:用递归的方式判断字符串是否为回文;
6.单向链表长度未知,如何判断其中是否有环;
7.单向链表如何使用快速排序算法进行排序;
8.手写:一个长度n的无序数字元素列表,如何求中位数,如何尽快的估算中位数,你的算法复杂度是多少;
9.如何遍历一个内部未知的文件夹(两种树的优先遍历方式)
网络基础部分
1.TCP/IP分别在模型的哪一层;
2.socket长连接是什么意思;
3.select和epoll你了解么,区别在哪;
4.TCP UDP区别;三次握手四次挥手讲一下;
5.TIME_WAIT过多是因为什么;
6.http一次连接的全过程:你来说下从用户发起request——到用户接收到response;
7.http连接方式。get和post的区别,你还了解其他的方式么;
8.restful你知道么;
9.状态码你知道多少,比如200/403/404/504等等;
数据库部分
1.MySQL锁有几种;死锁是怎么产生的;
2.为何,以及如何分区、分表;
3.MySQL的char varchar text的区别;
4.了解join么,有几种,有何区别,A LEFT JOIN B,查询的结果中,B没有的那部分是如何显示的(NULL);
5.索引类型有几种,BTree索引和hash索引的区别(我没答上来这俩在磁盘结构上的区别);
6.手写:如何对查询命令进行优化;
7.NoSQL了解么,和关系数据库的区别;redis有几种常用存储类型;
Linux部分
1.讲一下你常用的Linux/git命令和作用;
2.查看当前进程是用什么命令,除了文件相关的操作外,你平时还有什么操作命令;
(因为我本人Linux本身就很水,只会基本的操作,所以这部分面试官也基本没怎么问。。反正问了就大眼瞪小眼呗)
django项目部分
1.都是让简单的介绍下你在公司的项目,不管是不是后端相关的,主要是要体现出你干了什么;
2.你在项目中遇到最难的部分是什么,你是怎么解决的;
3.你看过django的admin源码么;看过flask的源码么;你如何理解开源;
4.MVC / MTV;
5.缓存怎么用;
6.中间件是干嘛的;
7.CSRF是什么,django是如何避免的;XSS呢;
8.如果你来设计login,简单的说一下思路;
9.session和cookie的联系与区别;session为什么说是安全的;
10.uWSGI和Nginx的作用;
(我发现基本不问django实现细节相关的东西。。或者问也问的很少,哎,之前准备的方向完全错了)
洋洋洒洒写了一个小时,发现还是有很多细节问题都已经忘了。。哎,自己的笔记做的还是不行。不过这些问题如果你能都答上来,起码我觉得你应该可以去试试面试初级web后端了,good luck!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16