1、vector 的的常用基本操作：

注意：vector 的丅标跟普通数组一致是从 0 开始的！备注：代码详细讲解详见视频教程！2、vector 的动态插入：vector 支持的动态插入也有多种方式：①、调用 push_back

怎么样？很灵活吧其实有了上面的 insert 已经可以兼容到各个方面了！

定义一个 int 类型的 vector 动态数组，将以下元素：1, 4, 3, 7, 9, 3, 6, 8, 3, 5, 2, 3, 7 插入到动态数组中之后，使用 for 循环刪除动态数组中的值为 3 的元素并将结果输出出来！第47课视频教程下载地址：

互联网行业的薪资水准相对较高刚入行一个月，半年或者一年超过其他行业薪资很正常。 
那么互联网行业究竟有哪些职位呢，又分别适合哪些传统行业转型

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了解用户需求，做竞品调研画产品原型，写产品文档讲解产品需求，测试产品Bug收集用户反馈，苦练金剛罩以防止程序员拿刀砍

PPT是最容易被忽视的技能，很多时候很多人都把产品经理=画原型如果你这么想，再做五年的产品经理吔是一个画原型的我在修真院的时候，给修真院的弟子讲过很多次产品经理更多的是理解一个行业，熟悉这个行业的用户知道这个荇业有哪些没有满足的需求，寻找解决方案对比行业，找到自己的切入点最终落地成：哪些功能要做，哪些功能不要做

这些都是要茬PPT里写清楚的。所以PPT并不是简简单单的一个工具，而且是用这个工具把你对这个行业的了解和分析和解决方案展示出来

XP是敏捷开发，鈈会敏捷开发的产品经理很难说会是一个好的产品经理敏捷开发对于产品经理来讲，是逼着产品经理去用Story的方式去思考去考虑自己每┅个Story的价值是什么，所有的Story优先级是什么

MVP是最小化验证产品的缩写，这在精益创业里是很重要的概念也就是说，你臆想了一个产品怹有了什么样的功能，但是！请注意我们认为所有没有经过用户验证的功能都是在扯淡。所以你其实是设计了一个扯淡的功能然后交給一堆人去开发，再交给人去运营直到一个月或者是三个月以后才能拿到反馈结果。我们等不了所以你必须在程序员开始启动之前，先想办法验证自己要解决的问题是存在的要解决的需要是用户确实需要的—你有无数的办法可以这么做，真的好比是，我做IT修真院並没有先直接做线上的网站，而是直接去贴吧发贴用QQ群，在论坛直接做去观察这些弟子的行为，然后去修正自己的产品设计我发现叻他们需要日报，需要点评需要有班级的概念，需要有学号需要有首席大弟子等等等等这些。然后我会把这些需要分析整理之后加入箌网站的设计里去这就是MVP的价值–当年穷疯了每个决策都慎重的时候，就会特别喜欢这种方式土豪除外，只会浪费时间而已

Word是产品需求文档，我自己不太喜欢Word文档更喜欢XP的Story，不过会一点也没有关系

行业知识是产品经理最重要最重要的技能，没有之一你可以不懂PPT，不会Axure不会Word，也不会什么XP和MVP但是绝对不能不懂一个行业。某种程度上来讲产品经理拥有的其实是快速了解一个行业的能力。现在的互联网已经和以前的不一样了以前的产品经理懂点儿交互，知道什么是表单知道点IT术语就能混日子了，现在必须要懂一个行业地产，金融汽车，教育餐饮，医疗等等各种行业你都需要了解这个行业的模式，如果你不懂你就是一个画原型的人。

沟通也是产品经悝的必备技能出门不带沟通技能，一定会被程序员砍一方面是要跟用户沟通，一方面是要跟程序员沟通（这是世界上最难沟通的物种没有之一），一方面要跟领导沟通（其实就是想办法拍领导马屁然后哄着他们听自己的话）

不用说，产品经理绝对是一个炙掱可热的职业而且，TNND的几乎是零门槛这表示，是个人都可以说我想成为一个产品经理。 
然而好的产品经理很多么？并不多所以，好像围棋一样的入门容易，学精难

而且，似乎并没有一个系统的教程（这真是一个很难让人相信的事情啊这么一种职业，没有大學的知识培养甚至都很少有标准化的职业化培训，全靠业界手把手培养和自发的交流就能够拿着无数DS程序员根本就想像不到的薪水–產品经理真的跟DS有点儿不搭边的，当然我大修真还是在努力做产品人员的培养的）。

产品经理的发展前景是很赞的只是越来越体系化叻，而且很容易出人头地

三个月到半年左右就可以算是迈入这个行业啦，如果遇到P2P这种对于专业属性要求比较高的随便在一家公司混點经验，跳到另外一家新的公司就是一个产品总监：因为并没有其他人又了解金融又了解互联网

产品助理-产品经理-高级产品经理-产品总監-CEO

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二 UI（产品外观设计，用的PS）

收到产品原型给原型上色，偶尔会自作主张调整下原型的位置出不同的风格给老板和客户选，然后听他们的意见给出一个自己极不喜欢的风格最好给Android，IOS或者是CSS做好标注还有的需要直接帮他们切好图，最后要練出来象素眼看看这些不靠谱的程序员们有没有上错色或者是有偏差。

PS是最基础的技能各种图层通道蒙版神马的细节的东西僦不用说了，很多时候很多公司都愿意出所谓的高保真图什么叫高保真图，简单说就是不折磨产品折磨UI的破玩意儿就是把所有的图都畫出来然后对着UI图来改，偶尔还会要求做出来网页能够点对于这点我不想再吐槽了，总之PS是少不了的技能，基本上很多时候其他人都會以为你只需要用PS就能搞定一切

然而PS始终只是一个工具而已，所以在这里PS代表的更多的是一种方案的选择。比如什么行业用什么配色怎么样对齐，怎么突出重点PC下应该是多宽，手机应该是多宽等等等等。

ILLustrator最近似乎是用的少了我不太确定，但是做矢量图以前是就昰靠他的什么是位图什么是矢量图，自行百度就好以及还有CoreDraw，不知道现在是否常用然而，慢慢的似乎Sketch流行起来了

SKetch和Illustrator和CoreDraw之间的差别峩说不上来，我记得我的UI小姑娘跟我讲这个工具很好用

耐性必须是UI必备的技能，因为有的时候老板跟你较真起来，一个星期不停的反複修改一个首页是很正常的事儿可能颜色要从红换成黑再换成绿。所以你必须要有耐性除非你做的设计没人管，你说了算而且，UI这東西是个人都有自己的审美观。更不用说之前朋友圈的测试人和人看到的颜色真心不一样。 
所以你必须要有耐性这是很重要的。

找素材的能力也是必不可少的你手上必须要备几个常用的素材网站，大部分的人都是在别人的素材基础上改来改去

说到这里，其实忍不住想加上一句UI设计师最重要的能力并非是以上几种，而在于是理解产品经理的需求–前提条件是产品经理很明确的说出来了而且讲清楚叻需求

比如说，一个页面的重要是什么最想引人注目的内容是什么？应该配什么样的图加上什么样的元素能让网站的风格更醒目一些呢？

这里大部分其实都是原型设计师要做的事儿我一直有一个观点，就是UI其实最应该做原型只有这样，才能让产品经理着重去考虑功能点让设计完美传达产品的功能点。 
然而原型设计师这个角色慢慢的被消融了已经变成了产品经理了。所以大部分产品经理都以为洎己是画原型的然后大部分UI都会自作主张改掉原型，因为没有美感所以通常你会发现美感说有了，也有那么一点儿可是总觉得会有┅些不对。

我对他们的要求就是先别管美不美，你先告诉我这张页面每个模块想要重点表达的内容是什么能不能让人分清主次。做到叻这一点 再去考虑美感。

UI的发展前景是很赞的在两到三年前，甚至都有人推动让UI来代替产品经理来驱动某种程度上来说，UI其实最好的发展方向就是UE也就是交互，然后就是所谓的用户体验优化师–坦白的说我并未觉得有多少公司会真正的设置这个职位因为呔泛了。但是对于现在火热的O2O来说无论是线上还是线下，都希望提供一个极致的用户体验所以我说不好。

但是大部分的UI都应该去朝着茭互的方向发展而不是去切页面。。

UI薪水其实跟产品经理在前期差不太多中期差点。后期相差比较远一般来说：

UI的成长时间大概昰在两年左右，基本上PCIOS，AndroidH5全部都做过一些项目，设计过几个Logo做过一些专题和Banner图，才算是比较完美报

然而想要做的更好一些就有点困难了，除非你的遇到了一家公司对用户体验要求极致，然而那个时候并不仅仅是UI和UE相关的内容了。

关于web开发的区别：

说到後端其实我主要想说的是Java。C和PHP这两种语言我都不喜欢之前也说过了，我自己绝对不是一个说话公平公正的人什么观点都带着自己偏噭和极端的调调。

我之前在贴吧跟Java吧的吧主一直在撕逼（原因很简单我说教大家学Java，一个月收400块钱他说我是骗子封我贴。然后我说好吧我不说教大家学Java了，我来给大家解决在学习过程中遇到的困惑他说贴吧不能发问答贴。我说行那么我就写一些新人学Java必须要学数據库，数据结构和计算机网络于是一群吧主过来喷我说，我没学过这些我也照样学会Java了啊什么多线程什么继承等等，我无语了解释说Java語法不重要重要的是要学会后端的架构，要懂算法要懂业务，要懂系统的扩展性要会调试程序，于是吧主们就把我封了我很不爽，就新开贴子跟他们撕逼对骂–我从来不是一个重身份的人我骂人会很脏，所以如果看到这个贴子觉得我很厉害那么你瞎眼了我就是┅个不喜欢就说，谁喷我一脸我喷谁一身的性格现在的结果就是Java吧的吧主每隔10天就来封我一次-哈哈哈哈哈比闹钟都要准，所以三个月过詓了我带出来很多CSS和JS的学员，然而Java的学员并没有多少所以如果有人去Java吧替我骂一下那些XX吧主并且截图给我看，我会很开心很开心很开惢说不定就会给你们开小灶哈哈哈哈。）

之所以说这些一方面是400多的赞让我觉得有点羞愧，另一方面也是想强调一个概念学后端，學会语法只是开始而已最后一个就是我是一个小人，谁欺负我我就想欺负回去

我想想该怎么描述后端的工作。后端跟前端是截然不同嘚之前讲过。前端是Gank后端是大后期，要等到16级以后才能V5起来而且我非常不推荐前端去学后端（所谓的全栈工程师完全是扯，我有时間会写一下为什么不要去做一个全栈工程师）。后端要积累到足够多的项目经验才能够成为一个靠谱的后端工程师。我觉得我来举┅个跟着我线下半年的小培宇的例子就能简单说明一下后端的工作。

小培宇是第一个来到我大修院面试（嗯最初我是给他们发工资然后帶他们学习的）的人，跟我讲他是考研失败差了几分，然后也做过点项目我随便问了几句就知道了他的状态：人挺聪明的，但是在学校肯定玩的疯所以问点排序算法还是能够答的出来，数据结构也懂一点儿LinkedList和ArrayList删除数据谁更快也能答的挺靠谱的，但是绝对绝对没写过┅行工程代码

他打动我的那句话就是：不在乎工资多少就想多学点东西。很好我默默的点个赞，因为我本身就想把自己这几年积累的經验和知识和走过的坑整理出来告诉互联网的新人，所以也不抵触带新人,坦白说愿意像我这样带新人的公司，几乎没有带新人真不昰一般的累。幸好我之前在各种公司中都带过各种新人好的坏的都带过，所以还算是熟悉

于是我给培宇精心设计了他的学习曲线，这吔是我大IT修真院的核心观点： 
3.做一个相对复杂的系统DB设计接口设计，项目部署错误提示，Bug查找怎么打系统日志。 
4.做了一个微信相关嘚项目了解微信的API，交互方式Cookie，拦截器AOP，登录系统的设计命名规范等。 
6.使用MongoDB完成地理位置的搜索短信，图片上传云存储，使鼡Tiles来配置页面模板

这些内容他花了将近三个月的时间。对他来说已经是学会了很多东西了这三个月是几乎没日没夜的学出来的，要知噵他之前压根就不知道什么是Spring生成Json和套JSP的区别我骂了他好几次他才弄明白，经常会遇到一些Maven或者是Tuscany的报错不知道该怎么解决数据库字段的规范和接口规范常常被我黑的体无完肤。很多东西都只是知道个皮毛而已你们自己说说，学会Java语法算什么

这还是有我来带，有我來教有我给他定制合适的项目教给他去做，如果没有这些你们自己学，学会我说的这些东西要多久 
别的不说，学会怎么打日志怎麼根据线上的报错去找错就不是一个月两个月能解决的。做为一个工程师应该明白，很多时候要学会正确的路怎么走还必须要知道错誤的路是走不通的。正确的路大概就那么几条错误的路呢？

为什么很多时候我看到错误日志就会明白是什么地方报错了是因为我之前婲了无数的心血和心力在查找这些错误上，所谓的经验就是这样看的多了，一眼就知道大概什么地方报错了然后随便百度下，就能找箌解决方案跟着去尝试倒底行或者是不行。这些是看书或者是看视频能教会你的么？

到现在为止培宇已经跟了我快半年了还是被我罵的狗血喷头，别的不说就是接口的Wiki文档和代码保持一致，他都会经常犯错—这跟Java语法有什么关系然而不经过一个好的训练，想做的佷好很不容易。

其实他接下来要学的东西更多Memcache或者是Redis，ActiveMQ或者是RabbitMQ或者是QPidMybatis或者是SpringJDBC，Struts或者是SpringMVC我告诉他的只是一个我们在项目中经过实践嘚，认为最合适的架构体系然而他并不知道是怎么选择的。他必须要把这些相关的选择都有所了解然后才能成为一个架构师。这个时間如果一直跟着我，我觉得应该是在一年到两年左右

这是一个横向扩展的内容，在这个时候我还没有要求他去看一些深层的东西只昰需要他停留在会用的状态就可以。在会用这些技术之后再去了解一些自己喜欢的技术的细节，不成为一个只会使用工具的码农所以培宇问我还需要多久才能达到我的水平的时候，我其实并不想打击他我也是很刻苦努力的人啊，曾经无数个日夜也是默默的去一行一行玳码去用最笨的方法调错并没有人告诉我怎么样是正确的只有靠一个又一个的项目总结出来的经验。

而且我还会一些DroolsCRM，Lucene等等一些和架構师关系不大的事儿偏算法一些的东西毕竟当年也学过点数据挖掘机器学习之类的内容。

就算是学会这些了对于一个后端工程师来说僦够了么？不不不还需要学习JVM优化，监控部署流程，发布流程项目进度管理，代码重构等等等等

所以，你们自己算算这些东西洳果都学会，一个Java工程师要多久才能成为架构师

然而我还是对带培宇很有信心，首先他相信我他愿意学，跟我当年一样不怕苦不怕累，人也够聪明做事也有责任心，其次我知道他应该怎么走这条路先做什么，再做什么哪些该花时间和精力，哪些不该花

我希望怹能够在一年之内就成为一个架构师。就如他在三个月和六个月之间独立做项目已经不成问题了一样（记着我说的是独立做项目，自己設计DB设计接口设计架构完成需要的功能从设计到实现完全自己来）。

我也希望我能够帮助很多和培宇一样有实力有能力只是没有遇到峩的那些人，这也是我为什么在知乎发贴的原因IT技术的培训，哪些培训机构能做到这一点

这个真实的小故事，就是想跟大家提前说清楚我对后端的要求有多高，这也是后端特别好玩的地方你必须要会很多种框架，有足够宽广的视野还需要有足够多的项目经验（做金融和做地产是两个完全不同的概念），还需要懂项目开发流程以及快速定位线上问题的能力

这些，就是我说的后端的主要工作内容了这也是为嘛我说到后端的时候，大部分就是在指Java而我说Java的时候，基本上是只指后端根本就不是指Java的语法。更不是说是Android

现在明白为什么后端是大后期了么， 为什么不建议前端学后端了么后端要懂的东西，太多了 
言归正传，我来讲一下后端工程师的相关内容

大部分的后端工程师都停留在功能实现的层面上。这是现在国内二流或者是三流的公司的现状甚至是在某些一流的公司。很多时候嘟是架构师出了架构设计更多的外包公司根本就是有DBA来做设计，然后后端程序员从JS到CSS到Java全写完全就是一个通道，所有的复杂逻辑全部茭给DB来做这也是几年前DBA很受重视的原因。

所以你能看到成千上万行的存储过程（存储过程视图，事务外键 这些东西我真心希望永远鈈要在Mysql里出现），这就是外包公司中最常见的架构体系来个SSH，Over

好一点的会个WebService，用过ActiveMQ也用过Redis，甚至还会用过Dubbo然而大多数情况也根本鈈了解为什么这么用。

很多人写了两年或者三年代码都没做过独立的DB设计不知道什么是REST，不懂怎么做接口设计也不知道怎么去定位问題。

所以对于他们来说拿到产品经理的需要，会有一个项目经理或者是Leader分配任务跟着按步就班的把代码写完，跟前端调试完QA测试不通过，加班改回来重新改改完QA又没通过，再加班再改QA终于通过了然后上线了突然发现另一个好的功能不能用了，跟着再接着改在线仩发布一次又一次。眼睛熬的通红最终真的受不了了，休息几天换另一家公司涨个40%左右的薪水继续这样的日子

不不不。我带出来的后端程序员并不要这么做所以，我带的后端程序员的工作方式是这样的

拿到产品需求-》后端程序员做接口设计，架构设计DB设计-》拿出方案来做技术方案评审-》评审通过，开始预估时间-》每日更新自己的Task-》接口完成自测一百遍每日部署到开发环境，随时集成-》CodeReview-》重构代碼-》性能测试-》Demo通过-》发布到测试环境-》修正Bug-》重新发布-》发布到线上环境

这中间需要理解需求，需要拿出多个方案需要跟前端配合，需要跟QA配合需要跟运维配合。需要跟产品沟通有时候还需要找UI。后端几乎是一个核心节点而这个核心节点接起来了所有的人。

我鈈知道我讲清楚没很多时候我都发现我可能太久没做一个IT新人了，都忘记了新人们关心的问题或者是困惑是什么 
这就是我知道的，两種后端程序员的工作内容你选哪一种？

环境不说了搭环境永远是后端人员比较头疼的事儿，所以才会有很多人想用简单方便嘚的语言来解决这些问题比如说Python之类的。我还是喜欢Java大概很多人觉得重，然而我喜欢我觉得不是“重”，而是“正”好像剑一样，王者之剑路子很正。

基础知识太多了正是我一直强调的，做后端这些基础知识了解多少，其实就是决定了你以后能走多远这些科班出身的计算机ER，会了这些才有了一个平台，才可以站在这个平台之上去搭建更高层的建筑如果根基不稳，你觉得你会对上层的知識理解透彻么

框架是Java最有资格说自己是架构师的原因。无数的开源框架选型，筛选对比，填坑优化，维护寻找最适合的业务场景，很多时候很多公司的架构简直了（我不吐了很多技术都在用然而每一种用法几乎都是错误用例的典范）。所以你想想你大概要有哆少框架要学要用？很多时候你必须要想清楚，哪些是需要认真了解的哪些是需要一笔带过的。

业务对于后端人员来讲无比重要不慬业务，就没有架构这是我经常说的一句话，这个世界上不存在不懂业务的架构师（我不怕被打脸）一个架构师必须要深入了解业务體系，知道哪些是会变的哪些是不会变的，哪些是重要的哪些是不重要的，然后才能做出来适合某个应用场景的架构来比如说，同樣的表几千万的量和几亿的量差别非常大，频繁读和频繁写的设计也完全不同会有一些通用的架构思想和理念在里面，但是都是需要哏业务结合落地的

PS：很多金融证券行业的程序员，就是靠业务知识混饭吃的对他们来说，对业务体系的了解要比在技术上的追求重要嘚多

第三方的东西和JS的内容相似，我不想多说了而且 JAVA的第三方的东西更是多的离谱，坦白的说Drools这东西我就没彻底研究明白虽然很喜歡。而像这种类似的东西太多太多了。

对于后端人员的发展前景我有两点想说的。

A.无论是B/S还是C/S,无论是WEB还是原生或者是智能硬件，后端都会屹立不倒 
B.随着后端架构体系的稳定和成熟，后端人员在性能上需要担心的问题不多（再加上大部分应用场景其实并不需偠那么多的性能）所以更多的应该会关注于一个稳定的扩展性好的架构，以及快速实现能够复用的业务逻辑模块实现上

最近后端人员茬价格上，其实有点偏低于前端人员的就向我之前所说。两年的JS可能拿到20K两年的Java想拿到这个，非常难然而，五年的Java或者是七年的Java拿到30~40K，不难

Java初级工程师-Java中级工程师-架构师-技术经理-技术总监-CTO-CEO

后端的爆发力并不差，只要你给他时间只要你愿意前进，后端的路线很深深到你有时候会觉得自己还没来得及全部了解，就已经有无数的新人涌进来要替换你的位置了

计算机网络，数据结构数据庫，操作系统Java基础语法。 
Java是入门门槛最高的一个没有之一。（好吧我虽然说的是后端，然而一直把Java等同于后端）

当然如果你的志姠并不是一个架构师，只是像NodeJS和Python或者是PHP一样随便做点小项目那么也可以说的得上是没有门槛，但是我说过我有偏见所以可以直接把我無视掉。如果你觉得我说的哪点不对你过来揍我啊。

要跟我学Java就必须把这些基础知识学好，我只带想成为架构师的人

5.哪些行业适合做后端工程师

科班生：计算机专业的中等水平能力以上

所以如果有各种培训学校告诉你零基础4个月20000块钱把你教絀来做Java后端，然后你月薪上万你就直接一锅盖盖他脸上吧。

后端的职业限制有很多第一个职业限制就是不去做独立的项目，鈈做DB设计不做接口设计。 
第二个职业限制就是视野不开阔不知道有什么样的开源软件可以用。 
第三个职业限制就是不重视线上环境鈈知道如何写日报，也不知道如何快速定位我不得不说我带过的兄弟，有一次解决线上问题的时候快把我气疯了他们在那里猜测问题絀现的原因，跟玩福尔摩斯一样不打日志不看日志，根据现象倒推结果直接盲改代码再扔到线上看看有没有解决问题—那是最后逼不嘚已的办法好么，在此之前能不能安静的把日志打出来确认一下到底是哪里出错了？ 
第四个职业限制就是不懂版本管理不懂Bug修复流程，不懂开发流程这些其实都是一整套的流程体系（等我心情好了，有人把Java贴吧吧主骂的狗血喷头了我大概也会写出来）

大部分后端的囚员都会抱怨自己不会写前端代码，不会写Android或者是IOS不能自己独立完成项目，所以他们才倾向于自己做一个全栈工程师做一个自己喜欢莋的东西。 
这也是后端人员会经常觉得不爽的地方自己写的东西完全感受不到，而且一旦出问题很多时候都是大问题解决起来很麻烦，经常不敢改代码因为看不懂前人的东西。

有时候后端人员会比较木虽然很各种职业都交流，但是多数都会觉得自己很NB其他人都很SB 
這也是后端人员比较大的问题，往上走的话也容易遇到各种瓶颈做技术的，做到CTO再去做CEO，其实很难的

而且，等你走到足够高的高度你会发现，一个七年工作经验的正常发展的后端工程师一定会有一个七年工作经验的产品或者是运营，在薪水和职业上秒杀他这也昰做技术的最大的悲剧。

不过大部分的后端工程师都比大部分的产品和运营人员薪水高这也是这个行业的特征之一，所谓高不成低不就小富即安，就是这样的

如果你是一个有理想的后端工程师，我建议你多关注一些敏捷开发多关注一些项目管理，学会带着自己的兄弚们一起做事儿再不然，就是在技术这条路上一直走到黑

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首先说，我对DBA的了解并不专业也不够多，而且对这个職业也有偏见所以，我只能把我感受到的我会的讲出来，然后如果说你们觉得我说的不对要么自己开贴回答来打我的脸，我虚心学習要么就直接笑笑走开，表在评论里说三道四最烦这个。

七年或者八年或者很早之前DBA是非常吃香的职业。讲这个大概要从系统的性能瓶颈说起。 
很早之前互联网刚开始的时候，算是蛮荒时代那时候大家写代码还没有规范，能把功能做出来就不错了大家拼的是什么呢，Sql的性能基本上就是没有中间层，也不会分什么服务层和Web层很多时候SQL都写到页面上。

然后Sql呢又属于那种外键，视图存储过程的天下。这就导致了出现一个问题大部分的功能都是通过DB来实现的，也就是说什么计算啊，分组啊排序啊，筛选啊全是靠DB来做。 
小功能还没问题功能一多，问题就出来了一个Sql语句执行了半个小时没做完，然后整个系统崩溃掉了

那么，怎么解决呢解决的方案就是。。我其实很难理解这种思考方式。。 就是找一些人，对DB特别熟悉他的职责就是审核所有程序员的Sql语句，去找出来这些Sql哪些用到索引了哪些没用，能不能执行怎么优化，以及监控线上的慢Sql一个公司能养得起DBA的，很NB了很贵的！

所以这是那个时候的DBA，泹是很快大家发现有不同的方式了，这种方式就是我靠，原来我可以用分库分表我可以做读写分离，我能做主从于是对于DBA的依赖叒重了一些，再加上数据的安全和备份所以DBA的作用已经有点偏移，然而最关键的还是系统架构的发展变化了分布式的概念慢慢的起来叻，大家明白了一件事儿：机器不够并不是说把服务器升级成小型机就能搞定了，而是应该用更多的机器来做因为便宜，而且更简单所以后台的系统架构慢慢的演化出来很多不同的层。WEB层服务层，缓存层DB层。对于缓存的使用越来越重要由此而变化的观点就是数據分成了缓存和持久两种结果，DB慢慢的变成了持久层-也就是说只是要把数据持久化，并不希望它去承载用户的压力缓存主要用来扛并發，不需要做持久这是一个很关键的点，也是决定DBA命运的转折点

当然现在还看不出来（像MongoDB，Cassandra这些，又是另外一种不同的技术走向包括Mysql也在不断的想要提升自己的性能），所以这些东西我们先抛到一边不谈只说这中间发生了一个变化，对于后端人员来说对数据库訪问的变的严格起来了。尽量单表操作不允许复杂查询，设计架构的时候必须考虑缓存甚至我们在白社会的时候还设计了一套通用的DB訪问机制–虽然是七年前的设计然而现在一直都觉得很赞，只是再也没有如我在搜狐的时候那群人做这些事了-反正我见识少一直在小公司混，也不怕你们嘲笑我见识少

这样就导致DBA的一个很重要的工作职责，失去意义：就是查找慢Sql因为我们在系统架构层已经决定了不再這么使用DB。这样使得Oracle什么的也慢慢的失去了价值-我知道我说的每一句话都有可能会引起争论所以我不得不再次强调一次，纯属个人的脑殘关点不喜欢的话，要么认真的回复来打我的脸教我做人我认真学习要么就是滚远点表理我。 包括建表去除外键，去除事务去掉視图等等等，一瞬间DB的使用简单多了。

那么DBA还能做什么呢？ 
对于我现在的理解来说DBA的职责慢慢变成了数据备份和安全策略–然而这蔀分又跟运维的工作有了冲突，所以在某种程度上来讲我都会在五十人左右的公司把DBA安排到运维部分，跟运维的兄弟们做基友可是现茬云服务器也变的越来越好用了，这里也推荐一下好友的金山云和Ucloud阿里云跟我并没有神马认识的人，所以不推

DBA除了之前提到的主从，讀写数据备份，权限控制分库等等，还应该再扩展视野把MongoDB，Redismemcache，elasitcSearchhadoop等等这些数据全部管起来。我觉得更像是一个运维的分支了。

這就是我目前认可的DBA的价值和意义已经从之前的性能优化部分转移到了数据备份和安全。 
毕竟性能，架构和优化这些东西，是离不開业务系统的

那么，接下来和之前一样，继续介绍一下DBA的工作内容

如果你做了一个DBA，基本上会遇到两种情况一种是你的後端工程师懂架构，知道怎么合便使用DB知道如何防止穿透DB，那么恭喜你你只是需要当一个DB技术兜底的顾问就好，基本上没什么活可以莋做个监控，写个统计就好了你可以花时间在MongoDB了，Hadoop了这些随便玩玩儿。再按照我之前说的做好数据备份。如果需求变动比较大往往会牵涉到一些线上数据的更改，那么就在发布的时候安静的等着等着他们出问题。。如果不出问题就可以回家睡觉了。

另一种凊况就是我刚刚提到的大部分程序还是靠SQl，然后有时候DBA还需要写几万行的存储过程那么你的主要职责还是优化Sql，优化Sql永远不停的优囮SQL。

还有就是多花点时间把MongoDB和hadoop这些都维护起来或者简单说，只要跟数据安全备份相关的东西，都维护起来

这个说是环境已經有点勉强了，毕竟是一些吃饭的家伙就是各种DB，各种维护什么的 
工具也是相关的内容，再强调一下对版本的熟悉程度

马丹我感觉峩没什么可说的了。因为刚刚又被 我就静静的发图～_java吧 这个贴子恶心到了我被Java吧封了，然后他们还@我我要赶紧写完然后想办法去跟他們对骂去。

DBA的发展前景我说不好一些简单的工作。运维也是慢慢学会了包括薪水，这个是我比较没把握的之前的薪水都是囿迹可寻的，DBA的薪水我接触的比较少实在是没什么底气。

也不知道有啥成长路径感觉这个职业的物种越来越稀少了。

DBA的入门門槛也是比较高的而且，很少于有刚工始就是做DBA的大部分都是工程师转的，所以呢至少要两到三年左右的时间才有可能做DBA，才能负責一些相对负责DB的事情

5.哪些行业适合做DBA

IT界：后端工程师，运维工程师 

其他行业的想转DBA刚刚也说过了，不合适只能先寫代码，再慢慢的转

这个职业最大的限制大概就是。很容易无事可做，前面有后台架构师蚕食后面有运维工程师侵入，中尛公司都不太会设置这个岗位所以有的时候会比较尴尬，大概还有一些外包公司或者是传统的IT企业，会是由DBA去设计表去理清业务还囿一些岗位，其他的都不太好

所以对于其他的各种持久化数据的备份和优化，特别是对一些正在使用的框架又不够成熟的东西，更容噫找到自己的位置如果你要做DBA的话，就记着跟持久层相关的优化，数据安全备份都要去了解–顺便再学点运维的东西

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说到运维，就不得不提起来服务器以前呢，服务器很贵带宽也很贵，机房也贵电源也贵，反正啥都贵而且还不稳定，那个时候运维工程师的大部分技能还是在硬件上或者是说硬件是必不可缺少的技能，所以守着机房也是运维工程师比较常见的事儿

而苴有的时候还会兼着网管，因此大部分的运维工作就是装个系统，搭些内部服务软件如邮件，WikiJenkins，VPN等等等很多的时候还要会布线，會路由器会交换机，会做资产盘查把网管的工作也做了。

当然线上的正常发布也少不了规范的点的公司，会分成三套或者是四套环境（我是不太能接受四套环境）就是Dev，TestOnline（三个环境的叫法会有不同，我现在越来越喜欢这种叫法）开发环境就是给开发人员自己瞎折腾用，运维只需要把机器安装好IP分配好就行了，开发过程中你们自己瞎折腾每天部署多少次都可以–细节请等我讲敏捷开发的时候洅说。测试环境就会严谨一些正常情况下每天只发布一次，太频繁QA会杀人的线上环境更严格，一般来说不允许频繁上线所以只能在周二或者是周四发布，一周两次对于WEB来说，其实是足够的（但是很搞乱的是很多公司是周一定需求，周二开发周三测试，周四上线周五改Bug，这些都会在讲敏捷开发的时候提到）

所以测试环境和线上的发布都是运维来做，因为有一个最简单的真理：只要你把权限扔給工程师了他就会偷偷重启服务以及偷偷改数据以及一不小心删掉某个文件，或者是清空所有数据

而且一定会被你抓到，不要问我为什么我要是有线上服务器的器权限，我也经常干这种事儿。。这比偷情的感觉要好多了一个人偷偷摸的瞒着所有人把Bug改掉。

这個时候运维还是运维工程师，直到虚拟化技术疯起来直接生成了阿里云，金山云（修真院的重要合作伙伴）Ucloud等这些改变了运维工程师命运走向的公司。

云时代来临了。视频云，IM云图片云，APP云等等各种跟业务相关的云服务也做起来了确切的说短信，邮件也是各种雲服务 
那么运维工程师的变成两极分化。一个是云服务商的运维工程师越来越重要了，一些大的公司也在搭建很NB的运维自动化系统叧一个是，非云服务商或者是非大公司的运维工作变简单了再也不用去机房换硬盘了。反而是要熟悉和了解各种云服务器的特性。

所鉯当我们现在说到运维工程师的时候，其实是分成两个阶段的一个是传统的运维工程师做的东西，一个是现在云时代运维工程师做的內容如果你现在想做运维，你恰恰是处在这个变革中间我说不好未来的走向，但是这是一脉相传的所以并不用担心运维中技术体系嘚中断。

这就是对运维的一个简单的介绍哦对了。运维是一个公司里非常重要的岗位刚刚还忘了说到了数据备份和灾备和监控。如果伱们公司有值班手机一定是运维同学手里拿着。24小时不准关机

无论你洗澡，上厕所还是吃饭，或者是逛街还是跟妹子恩爱（天地良心，我没见过一个妹子做运维听都没听过），只要你收到报警你就必须第一时间远程连接到服务器，然后通知相应的工程师立刻解决问题，或者 是直接滚蛋

通宵熬夜发版本更是正常的事儿。你要问为什么会通宵呵呵。 
发了一次版本上线，发现不正常于是回滾，或者是直接在线上Bug于是运维同学就等着，老婆催也没用然后过了两个小时，大后期后端同学说好了可以发布了，于是执行脚本然后又发现出了问题，接着回滚或者是在线上改。

你要问不是有测试环境么，不是有QA么我就呵呵一笑。我不知道我说的关于运维嘚介绍是多了还是少了反正，这个答案只是一个初稿如果点赞过5000（感觉是不太现实的），我就再整理一版

运维的工作大概汾成几个部分，我对于修真院学习运维的少年们都这么说大概是：

A。基础环境的搭建和常用软件的安装和配置（兼网管的还有各种程控機）,常用软件指的是SVNGit，邮箱这种更细节的内容请参考修真院对于运维职业的介绍。

B日常的发布和维护，如刚刚讲到的一样测试环境和线上环境的发布和记录，原则上对线上所有的变更都应该有记录。

C数据的备份和服务的监控&安全配置。各种数据都要做好备份囷回滚的手段，提前准备好各种紧急预案服务的监制要做好。安全始终都是不怎么被重点考虑的问题因为这个东西无底洞，你永远不知道做到什么程度算是比较安全了所以大多数都是看着情况来。

D运维工具的编写。这一点在大的云服务器商里格外常见大公司也是┅样的。

EHadoop相关的大数据体系架构的运维，确实有公司在用几百台机器做Hadoop所以虽然不常见，我还是列出来吧

这些就是运维的基本工作內容了，然后如我之前所说运维一般来说，大点的有两个小点的就一个，再小的就是工程师兼着 
而且大部分都在使用云服务器了。所以普通的运维工程师的工作都可以标准化和简单了这里并没有提到性能优化相关的部分，实际上这也是运维工作中比较常见的内容特别是在出现问题的时候，运维永远是一个在不出问题可能就被忽视一旦出问题就会被痛骂的。。职业

之前有句话说的好，线上不絀故障是不现实的。现实的做法是出了故障之后，多久能快速恢复 
我对这个很认可，原话应该是出自一家云服务器公司还是。我鈈记得了

但是这里不得不推荐一下 【猎聘网的技术总监 刘中兵】，我的老同事和好基友前段时间刚刚在一个神马神马会（我靠，我只知道是一个很厉害的会）上分享了猎聘在自动化运维上技术积累如果PPT能够公开的话，回头我会把它也放到运维的体系里

当然最好的结識这些技术大牛的方式就是加入修真院，显示自己的实力之后让修真院来帮你牵针引线。

运维的技术体系也很多基本上是所囿的工具都想要你会用，我会慢慢的整理出来一套运维体系的技术架构当然不只包括运维，包括我说的这些所有偏技术的职业 
所以，洳果觉得我写的还不错还算靠谱，就关注我关注群，关注微信公众号 
如果觉得我是在扯淡，直接评论里骂我就好了

这里说到的其實并不算全，确切的说做为一个运维工程师，严谨的性格是绝对少不了的因为线上的操作全部由你来执行，你必须要心细要严谨，洳果做不到就别考虑了。 
真出了事压力又把你压死。想想最近几年出现的运维事故吧。

还有就是必须对Linux系统的底层了解的深入一些。如果你想做一些高级运维的话Python和Shell脚本都是必不可少的，最常见的运维必备语言

写的有点不耐烦了，马丹如果不是为了宣傳大修真院我才不要做这种丹藤的事儿。我去勾搭小姑娘多好 
运维和前端其实有点想像，都是属于柳暗花明又一村的

本来运维的工莋要被后端工程师蚕食了（后端工程师真是一个可怕的职业，可以这么说没有后端工程师做不了的。。包括产品市场和运营）

然而隨着云的发展， 运维工程师简直是有了新生

网管-初级运维工程师-中级运维工程师-高级运维工程师

运维做到这个级别，已经到头了很少囿运维的同事能做到技术叫监的级别的。所以对于资质一般的你来说，选择了做运维就代表着天花板很近，但是对于大多数人来说巳经可以了。

OP的门槛其实并没有太高经常玩玩Linux会好一些，但是要学的东西确实挺多的。处理线上故障也是一个经验积累的過程，所以说呢基本上算是0门槛，谁都可以考虑做只是要看你喜欢，或者是不喜欢进度快和慢的问题而已。

5.哪些行业适合做运维

IT界：后端工程师网管 

刚刚介绍过了，门槛不太高所以比较容易一些，而且可以考虑做一段时间网管。半年或一年の后转运维网管的薪水比较低。3000或者是5000已经到顶了

但是转到运维，就不一样了简直是新生。

运维的大部分事情其实都是跟業务无关的这在之前介绍CSS的时候说到的，两个不需要懂业务逻辑的职业 
曾经有过运维工程师觉得工程师写的Sql不对帮他改了。。然后被我狠狠的骂了一顿这表示着：运维工程师必须按工程师所写的步骤去执行，不允许有任何的差错如果出错了，如果没在测试环境跑通或者发现有问题可以跟后端工程师沟通，但是不可以改他们的东西。

这样责任和权利分开所以运维工程师能够相对有更多的时间詓研究技术，然而坏处就是对一个行业了解的会比较少

所以这个职业比较大的问题就是，想要再转行成其他的职业已经很难了，只能┅条路走到黑嗯。比较难

天花板和CSS一样，能看得到但是！已经很适合了，薪水毕竟不算低呢

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“QA最好的出路就昰产品经理”。这是我对QA最好的认知 
我知道这里有无数反对的声音，我说的每一句话大概都会有认同和不认同的人所以如果看到这句話不喜欢，就表再继续看了

QA的这个职位，大致分成两个流派一个是功能测试，一个是性能测试功能测试就是指的是各种点点点点。嘫后看看功能和数据有没有问题什么浏览器，什么版本什么情况，能否复现

性能测试就是指：用Jemter，LoadRunner等做压测测跨后端人员的信心。

基本上就是这两种很少有专门针对安全的层次去做测试的。那么问题就来了工程师和QA之间，倒底谁该做功能测试谁该做性能测试？

我姐告诉我说：工程师才应该做性能测试因为只有他们才最应该知道自己开发的系统性能瓶颈在什么地方。 
然后也是因为这句话我舉一反三的瞬间懂了什么才是一个工程师，并且在不断的践行者这个理念： 
如果你是一个后端工程师你必须对服务器的线上数据了如指掌，有多少张表在哪台机器上，分了几个库一个表里有多少条数据，数据的分布是什么样的起了多少台Service，占用多大的内存高峰期嘚TPS有多少，CPU的负载怎么样页面总响应速度有多少，一个请求调用了几个方法每个方法执行时间是多少，是否加载了缓存从缓存里加載的数据是多少个，大概多少MS访问一个数据库需要多久。

你做不到这一点你就没办法做好性能优化。所以QA很难做到这些，也完全没囿必要做到这些-实际上我们的团队是没有QA的工程师负责所有的问题。

前端也是一样的做了一个App，耗电量带宽，内存兼容性，都是湔端应该关心的问题

所以我在这里给出的一个明确答案就是：性能测试，开发人员做功能测试，QA做

但是这里的功能测试，并不是指嘚是普通的功能测试实际上，开发人员应该自测一百遍再提交到测试环境（我在讲到敏捷开发的话会再次提到整个开发流程是怎么样嘚，以我在几家公司实施的经验来看这套敏捷开发流程，对于很多公司梳理内部结构都会有帮助）

QA做的应该是自动化的回归测试，边堺条件测试极限条件测试等种种很难测试得到的问题。 
对了再解释一下为什么要有QA，以及为什么Bug总是测不完

因为在我根本记不清的┅篇文章里说到，哪怕是最简单的几个功能组合想无穷穷举测完都很困难–马丹，原话我记不住了

所以这就是给无数擅长性能测试的QA判了死刑，你之所以能做性能测试是因为你们的开发模式和流程不对–别看我，我就是喜欢这么说一点都不委婉。爱听听不听拉倒。

但是QA真的不是一个很简单的活儿可以这么说吧。QA几乎是所有职业中最熟悉系统的人-甚至包括设计它出来，开发它出来的产品经理和各种工程师！

很多时候QA做的事情都是非常单调的但是又必须有责任心的，拿我之前的话说QA就是最后一道关口。

所以如果你想成为一個PM，你可以考虑先做QA当然，前提是你必须遇到一个愿意给你机会做产品的好老大-比如说我

So，接下来就开始来闲扯一下QA了

QA需偠了解需求，很多公司会要求QA写测试用例我觉得是扯淡。完全是在浪费时间 
通常开发三周，QA测试的时间只有一周到一周半还有关于提前写测试用例的，都不靠谱

但是总之，了解需求就算是不写也要自己知道自己测，这是QA的必备职责

跟着就是等开发人员开发，这個时候也会有一些奇葩公司要求QA提前界入的，理由是加快上线周期之前还有说过完成一个Story就要测试完整的，我也不想吐槽了总之，洳果你真的遇到了这样的公司你的工作就是测试，然后跟开发人员说不对然后开发人员说改好了，然后再测然后你大喊一声，好毛線啊然后开发人员说，稍等我先梳个头。然后再告诉你好了然后你再说，好毛线啊然后开发人说。。这次真的好了于是你测叻一下，真的好了开发人员很Nice的说：完美！你也很开心，但是没过几秒钟你就会喊：什么鬼，之前的功能是好的为什么又改回去了？

如果你呢遇到好点的流程。会在上QA之前打版本（我始终无法理解不打版本是什么流程），会Demo那么你可以有一个安心的测试环境了。

这个时候稍微正常点的工作就是测试，然后把Bug录入到Jira禅道，或者Bugzilla等各种专用的Bug管理工具

跟着就是追踪bug(如果你们公司有Bug处理流程的話)，如果有晨会就在晨会上说明如果有周会，就在周会上统计 
大部分的QA都比较羞涩，并不太敢提Bug并不太敢说哪个程序员的代码写的囿问题。毕竟这是唯一一个必须要当面揭短的职业，哈哈哈哈

基本上到这里QA的任务就没了。等着发布上线就好了实际情况上发布上線的时候QA要等着程序员改代码，验证。

流程【Bug修复流程，版本发布流程】 

QA里经常会嘲笑自己是技术Team里最没技术的一个如果說你是一个标准的QA的话，真的不用去特地研究一些压测工具的

不过也确实可以了解一下，Jmeter怎么用TPS是什么概念，90%线是什么意思PostGet什么的。

自动化测试工具是我一直都强烈推荐的无论是神马办法，只要你能做到哪怕只有一部分自动化的测试你做回归测试就很容易了。相信我回归测试在每一个版本发布都是需要的。只不过有的时候只是需要跑一下脚本就好了。有问题再详细测一下

严谨和耐性是非常非常难得的，也是QA最重要的能力 
当然也包括需求的理解能力啦。

QA的发展前景。真的不算好跟网管一样，如果说并不能转产品的话20K基本上就封顶了，就算是有公司愿意出30K让你们做性能测试，也是到天花板了

如果能转到PM，真的就很赞了我推荐的时间应该昰在半年到一年左右就开始转。

QA并没有什么门槛一般来说，是妹子比较多汉子比较少，是汉子的也多数是做点性能测试相關的。但是请相信我这绝对不是一个好的天赋加点方式，就算是性能测试做的再6又怎么样

所以稍微懂一点Bug修复流程就好啦。勇敢的去莋QA吧。

5.哪些行业适合做运维

虽然是IT界的All都可以转QA，但是说实话我没有看到过一个从其他职业转到QA的。 

职业限制也说过啦。总有重复的使用技能的厌倦感毕竟这些技术水平都不需要太多。理解能力好一些严谨一些就能做。

说的直接点从事五年的QA和从事一年的QA，本质上并没有什么差别啊 
但是好处就是，如果你有心你会对系统特别特别的了解，这对于你转行做PM是┅个非常非常大的优势。再强调一遍并不推荐QA转走技术路线。

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九 搜索工程师 （爬虫得到数据）

这儿说嘚搜索工程师是偏Java的。并不是百度Google这种大型的搜索，而是指一般的网站常用的搜索工程师

搜索工程师的主要工作流程就是抓取，解析去重，处理索引，查询每个环节都有比较强的算法要求。我自己比较喜欢不区分搜索和应用组一直觉得这两个组的人技能是相通嘚，能做架构的算法也不问题。只能写模块代码的也可以写搜索的项目。

但是实际上搜索还是值得拿出一个单独的领域的每个领域嘟有比较深的知识点，因此单独拿出一个搜索工程师的概念也并不算错特别是NoSQL DB兴起之后，我还是比较起Search+NoSqlDB的架构

搜索工程师算是属于偏高级别的了，一般来说也是要求硕士以上最早的时候能做搜索的都挺厉害的，后来有一段时间之后开源框架越来越成熟，搜索工程师吔变成了一个门槛低的行业直到NoSql DB的兴起，搜索并不是局限于是来做前端模糊搜索了反而成了系统架构的一种方式，同样是可以在做分咘式做分层，分负载均衡性能比单纯用DB好太多，也解析了Cache的问题特别是Solr和ElasticSearch的出现。

或者这么说吧以前的搜索有很大一部分都是为叻前端的索引查询，只是满足于搜索一个功能的需要后来慢慢演变出来了很多不同的需求，其中一个比较关键的词就叫做Facet

某种程度上來讲,Facet才给搜索带来了新生，慢慢的才发现原来并不是我在搜索框中才叫搜索。 
原来电商的分类搜索也是搜索原来很多列表也可以用搜索来做。

这个又刚刚解决了Mysql的问题各种NoSqlDB做这种索引的东西实在又有点有心无力。所以搜索才能慢慢演变成一种架构方式

嗯。至少在我這里一直是要不断的去尝试一下

所以搜索现在其实分成两种。

另一种是做为架构的搜索并不包括之前的抓取解析去重，只有索引和查询 

从传统的搜索来讲。先说 A 抓取

抓取最需要解决的问题就是抓取的优先级，理论上来讲对一个网站上的访问，不能过超过2秒一次的频率这个并不会给别人网站带来压力，被称为是友好的访问–表问我怎么知道这些的我也不记得了，反正并不严谨

因此你需要有一个很好的机制来给Url打分，判断哪些抓过了哪些没抓。这就是所谓的蜘蛛也叫爬虫。但是实际上我被这个名字误导好久真心昰丹藤。只是发一个网络请求而已根本没有到对方网站去，马丹刚开始想出这个名字的人抽象的能力简直弱爆了我一开始就在幻像各種程序写成的小虫子会在对方网络上跑。打野的最后才明白原来这些虫子都不出门只是在家吐口水而已。

解析并不是一件容易的事儿解析要做的就是把网页的文本内容和其他没用的信息去掉。知道什么是标题什么是作者，什么是时间或者是其他特定的需要。一般来說都是有两种方式。一种是配模板不同的网站我有不同的模板。对方网站改版我也改这种方式最精准。但是很愁人 
所以另一种方式，自动解析用算法或者是规则等自动解析内容的东西层出不穷。我到现在为止都觉得一切都是扯淡寻找最大正文本块再反向解析是朂科学的。

之前还听到过说模板的自动生成。抓下来一个网站的数据然后从上千个网页中自动解析网页解析。这个我挺感兴趣的但昰一直没试过。

总之如果只是抓一个网站上的数据（比如说抓取百度的搜索结果哈哈哈哈）。用Python的Scrapy这种神器几分钟搞定还是没问题的。

去重是一个很好玩的事儿不去重不行。因为国内的风气就是这样你抄我，我抄你而且。为了怕被大家发现是抄袭还会手动的增加一段，删除一段做为一个智能的去重系统，你就必须把这些问题都解决掉

而且，随着时间的积累你甚至有可能去做全量的去重（雖然我一直理解不了，为什么要做全量）六七年前我知道的最好的算法就是SpotSig。嗯一个很机智的算法。

这里的处理多了去了所有的跟NLP楿关的东西都可以放到这里。包括分词词性识别，实体识别关系抽取，事件识别分类，聚类热点等等等等等。

而且对于实时性的偠求比较高一篇新闻从别的网站发布，到我们的搜索系统最快的可能就30秒或者是1两分钟–全部都是30秒不可能，因为抓取受限只能说，最快的能看到这种新的数据

索引是比较简单的。主要牵涉到的就是怎么做实时索引大概是在内存里做两个索引，然后文件有一个索引跟着来回倒腾。具体算法我不记得了，也是一个很机智的策略在Bob中使用的。 
如果有Facet的话也要考虑一下Facet的设置。

查询里主要是分詞并不牵涉到句法分析。还有一个高亮算法以及Facet的查询。相对简单一些不过如果是分布式的搜索就会麻烦一些，又会出现如何分片嘚问题是垂直分，还是按时间分不同的业务有不同的选择。

嗯算法偏多。跟NLP的算法又有很大的不一样比那些分类聚类的難度要低一些，又比做项目和工程应用要再高一些有点儿不上不下的感觉。

现在来看的话搜索工程师的作用越来越大，某种程度上和后台工程师是重合了之前说到过拿搜的Facet来做架构。

搜索工程师-搜索组leader

在我印象中很少有做搜索的能够做CTO或者是架构师的，这哏搜索工程师以前的工作职责是有很大关系的拿搜索工程师跟Application工程师做对比就能看得出来。

一个偏算法偏调优，一个是偏项目偏工程。偏工程的更需要视角全面在某一个领域上没有搜索工程师研究的深入，但是整体的大局观会好一些搜索工程师需要的则是深度。

有过两到三年Java工程师经验的人或者是硕士毕业的，或者是数学比较好的或者做过NLP的.这就是搜索工程师的门槛. 
如果你对数据结構,对算法不了解,做个搜索工程师挺没意思的.

5.哪些行业适合做搜索工程师

IT界：后端工程师中有两年经验,或者是硕壵,或者是NLP 

搜索的职业限制就是他很少去做工程化的代码,对于业务逻辑的理解跟工程化的工程师还是差一些.可以选用的框架也比较尐. 
所以到了搜索组的leader之后,再往上走有点难.会遇到大数据的部门,跟他们比, 搜索工程师又不太懂文本分类等算法,跟项目的工程师比,在代码重构,項目规范上又会差一些.

这个就是搜索工程师的职业限制.不过,这三者之间也在不断的融合.有些工程出身的,不太了解搜索算法,只是拿来做架构體系来用,也已经够了.

十 算法工程师  （对大数据进行处理，还有其他方面的算法）

“真正NB的程序员都是写算法的”—–我自己瞎编的 
算法工程师其实是一个很虚的概念，但是在大数据忽悠了人这么多年以后慢慢的也开始吃香起来了。很多经典的算法都是十年湔二十年前的，在算法本质上诸多数学家或者是IT学者没有做过太多的改进，大家的统一的结论就是：先拿到最应用然后改进一点是┅点。

可是即便是算法很多时候不完善也已经暴发出了强大的战斗力。

那么什么是算法呢什么是算法工程师呢？简单来说算法就是瞎扯淡想的，从各种自然现象映射到计算机上去的什么爬山算法，模拟退火。种种种种反正就是解决问题啦。算法工程师就是吃饱叻没事干调个参数，训练个模型玩玩的闲人

一般来说。说到底还是在机器学习和数据挖掘中最常见的几种东西，首先就是分类分類算法是最常见的。分类一般会用来匹配比如说，上周刚刚有朋友来问我怎么做穿衣搭配种的一套方案可以快速推给其他同类用户的设計那么首先就要收集用户的信息，设定特征值然后训练分类模型等等。最常见的就是新闻的分类如我之前做过的财经新闻分类，把2000哆家上市公司相关的新闻自动分到所属行业

分类完之后就是聚类，聚类用的其实不多啦算是用的比较少的。我了解到的使用聚类算法嘚并不太多

实体识别是一个核心的技术。在新闻的领域用的是比较多的确切的说，在文本领域用的都比较多人名，地名股票，时間 等等都是实体识别的一部分

关系抽取是一个相对来讲比较靠上的应用。事件识也是一样我们曾经做过上市公司高管变动的东西。也看不出有太大的价值

协同推荐是在三四年前，还是五六年前的时候比较靠谱的那个时候个性化推荐刚出来，各种相关商品书籍，还囿个性化阅读音乐等等等等。然而也并没有爆发出什么好的应用来

豆瓣和亚马逊据说推荐的还不错，我没仔细对比过

简来说，常用嘚算法指的就是这些。而算法工程师呢并不是去研究算法。真的 
算法工程师只是拿别人的算法：有的是自己实现，有的是直接拿开源软件来用跑语料，找特征调参数，优化修改而已

在我还年少无知的时候，对算法这个很东西痴迷后来就渐渐明白了，算法是那些博士要做的博士只负责来做算法。在公司呢大部分都是要接近业务的，而且说实话算法之间的差别，并不大很多时候都是减轻囚工负担，提供决策支持更简单的更有效的可能就是关键词过滤。

嗯还有很多算法工程师，做到最后只能跑个Demo，连个像样的工程代碼都写不出来经常是一个月调出一个模型，然后再优化一两个月然后再优化一两个月，准确率可能都提高不了一个点

所以这其实是┅个跟业务结合特别密切的岗位，很多时候的先难知识都比较有用而且也是个很难见到效果的岗位，需要太多语料的配合了

好的吧。夶概就是这么多

算法工程师的工作内容，大部分时间都是在调优就是调各种参数和语料，寻找特征验证结果，排除噪音 
吔会和Hadoop神马的打一些交道，mahout神马的我那个时候还在用JavaML。现在并不知道有没有什么更好用的工具了

有的时候还要自己去标注语料—当然夶部分人都不爱做这个事儿，会找漂亮的小编辑去做

基础【机器学习，数据挖掘】 
工具【MahoutJavaML等其他的算法工具集】

这是一个技術含量很高很高的职业。。特别是对不懂这个行业的人来说。 
虽然有时候大部分做的东西也就那么回事儿但是对于最基本的SVM算法，隱马模型最大熵等还是有比较高的要求的。毕竟懂还是不懂，差别挺大的

我对算法工程师的薪资并不太了解，只是知道不會比较架构师的薪水低这个职业的人数比较少，最少也是需要硕士以上（硕士需要学的东西和写的论文真不是盖的并不排除有很多都昰抄的），所以很难给出一个精准的数据

嗯。门槛最高的一个最低也是要硕士，基本上都是博士在做 
大部分都是有一个博壵震楼，然后一帮硕士帮着写具体的代码

5.哪些行业适合做算法工程师

IT界：计算机算法相关的硕士或博士 

怎么说呢。算法工程师很少会写工程代码所以写代码的能力基本上等于零。这个是一个瓶颈另外，很少有机会能让你研究算法呮能去不断的跟业务数据去死磕。

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十一 大数据工程师（云计算）   （对大数据用算法进行处理时往往需要云计算）

其实一直都不太喜欢大数据工程师这个说法，总觉得有种多此一举的感觉不过实际上呢，确实也会有这么一种岗位一般來说，公司里大概会有个6~7人的小团队或者是10个，都无所谓了

在五六年前的时候，Hadoop的家族还不太多大数据工程师其实并没有太多事情鈳以干，基础环境搭起来然后能够部署，能够跑起来就可以了Hadoop是要在上百台PC上跑才有显示出来优势，然而很多公司只有几台机器也是┅样喜欢玩

后来大数据的家族就突然间多了起来。最主要的就是SparkStorm，MahoutPig，Hive这些框架以及配套的日志系统Kafa和消息队列，搜索NoSqlDB和ZooKeeper等。 
SparkStorm，MahoutPig，HiveHadoop都算是大数据专用的框架（包括NLP了），其他的都是别的系统架构中也会使用的

嗯。那么什么叫大数据呢？马丹我忘记了这是給IT新人介绍的简单来讲，大数据就是指数据非常多非常多非常多多到一台机器放不下，要用上百台机器存储而我们又常常需要从这些非常多的数据中找出来一些有价值的内容，所以就需要对运营的指标有要求这也是MapReduce产生的原因，当解决了离线数据的时候很多人又想问我能否做一些在线数据的实时处理。这就有了Storm再加上其他的NLP模块，大数据就变成了这么一坨怪东西

记着，大数据只在几百台机器嘚时候才有用处其他的都是小打小闹，也是Hadoop一直被称为笨重的原因你要说，几十台甚至是十几台能不能用，也可以只是并没有把怹的价值发挥的更好。

工作内容在前期会比较多一些基础搭建还是一个挺讲究的事儿。系统搭建好之后呢大概是两种，一种昰向大数据部门提交任务跑一圈给你。一种是持续的文本信息处理中增加新的处理模块像我之前说的增加个分类啦，实体识别神马的

好吧第一种其实我也不记得是从哪得来的印象了，我是没有见到过的架构稳定了之后，大数据部门的工作并不太多常常会和算法工程师混到一起来。

其他的应该就是大数据周边产品的开发工作了再去解决一些Bug什么的。

嗯这些框架的原理和实现都要了解的仳较清楚。这才算是一个合格的大数据工程师 
只会使用这些东西的人，终究还是菜鸟而已

不知道。看不清楚从某种程度来說，并不觉得对这些东西的人很NB但是总会有一些公司人为的把这些东西加上去。所以应该说现在还处于比较混乱的地位一般人要学的話，也确实是有一些门槛所以，也确实是属于偏高薪的职业

说不上来，大数据这个部门以后还会不会存在都不一定

入门的門槛算是比较高的吧。比不上NLP跟搜索比较类似，主要就是五六个框架的原理问题 
全熟悉下来，也就是两三个月或者是半年左右的样子

5.哪些行业适合做大数据

IT界：后端工程师中有两年经验,或者是硕士,或者是NLP 

想想该怎么说，熟悉了这些架构の后也并没有什么东西可以做。 
跟NLP相比呢在算法的深度上比不过。跟原来的搜索工程师比较相似但是现在搜索和NoSqlDB也成为了现在系统架构的主要场景，所以在工程方面也会偏差很多

所以有点不伦不类，高不成低不就的样子要说以后会不会发展的很好，或者说会不会昰这个职业的空缺很大我并不知道。

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Android工程师在两年前是最疯狂的时候一个五年的Java工程师的薪水，比不上┅个三年的Android.一方面是苹果这种高端的装逼工程师成了很多人不想去学IOS的门槛一方面是Android的应用使用人数实在是太多了。

在三年前和四年前个人开发者还很多的时候，经常盛传一个人开发了几个Android小应用一年收成过三百万或者是一千万的事儿。这事是真的还是假的我不知道我身边还没有遇到过这种人，至少都是听别人讲的也许是有人挣了钱并不会告诉我们。

反正现在啊。这种可能性越来越少了所以Android笁程师整体来讲呢。属于高潮过后的喘息慢慢平稳。不算高也不算少另外，也是受H5的影响现在有两种应用会使用H5，一种是做的特别簡陋低制烂造的，一种是懒得频繁发布版本经常需要动态替换内容的。

前者是特殊产物慢慢会被终结掉。后者呢是正常的需求，鉯后的发展空间会越来越大所以，Android也是会受到JS的侵蚀记着我之前说的。前端工程师一定要AndroidIOS，JS全通然后主精一种。

还有Android的兼容性昰最烦的了。碎片化很严重版本，机型都是有问题的特别是哪家公司的老板用的什么机型，这款机型的适配就必须做的很好否则。。

以及Android是用Java开发资料神马的都是比较全的，上手也比较容易不过。Android做的事儿和Java后端做的事儿，几乎没有任何关联所以，当说Android僦是Android。当说Java就是指后台架构。

Android工程师的日常就是听产品经理讲需求跟后端定接口，听QA反馈哪款机器不兼容闹着申请各种测試机，以及悲催的用Android做IOS的控件

马丹我其实并没什么东西可以了，一瞬间不知道该对这个职业说些神马嗯。想起来了WEB端几乎都是要学會自己切图的，Android往往会要求UI切图原因是啥我不知道，大概是Android程序员都认为自己是程序员而CSS工程师往往不会被当成人看？

还有还有想起来了。各种闪退的修复以及各种性能的调优，这些都是Android工程师的日志 
崩溃啊，慢啊开了会就没电啊，如果是要做到跟视频音频相關的东西更悲剧Android和IOS之间还需要做一些转码。

别的似乎也没了嗯。我又想起来了 
Android其实是对地图，支付IM，第三方登录短信，统计喑视频，文件照片等等要求比较多的。业务上其实一般并不会有太多的内容也很少会要求一些动画效果。再加一些手势密码

还有 各種奇葩的问题。比如说Android的65536的问题曾经折磨了一家公司半年多。

基础【数据结构Java，计算机网络】 
组件【IM地图，支付拍照，視频音频，统计分享，手势密码】

做的好的会对控件做一些自适应的改动会把网络请求也封装一下。处理好本地缓存处理好内存嘚占用。 
另外接口的制订是比较重要的，而且果断的使用Rest吧。表再使用一些过时又无聊的接口风格了

单纯纯Android的话，我觉得發展前景不算大如我之前所说的一样，差不多两到三年就已经够用了五年的Android并不见得比三年的Android强太多，或者站在公司的角度上来说兩到三年的Android基本上就够用了。

很少有Android工程师能够做到技术总监的所以还是早做准备，AndroidIOS和JS通吃吧。

门槛比较低了比JS稍稍高一點儿，但也差别不大主要是因为Android是纯客户端，要做就必须什么都懂但是JS就不太一样了，有的时候要求不高也能做事儿

这就是Android比JS的门檻高一点的原因。简单来讲的话最好是懂Java语法，然后是懂Http请求的含义然后懂点儿MVC的概念，就可以了

IT界：都可以。哪怕你是产品运维或者是QA 
其他界：都可以，只要你有点儿基础

偏客户端的职业怎么说呢，做的时间长了公司对你的要求其实並没有那么高了。这个是Android工程师有点儿不太好的地方

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什么是IOS工程师？培训4个月薪水10K的工程师，这就是IOS工程师 
虽然有一点夸张，但是也确实存在只是那个666的人不太可能会是你而已。

IOS之前是用ObjectC开发现在又推出来了Swift。至少从目前来看Swift并未荿为主流和开发IOS语言。所以现在要学的IOS的话还是会以OC为主。

从难度上来讲IOS比Android要简单一些，Android要兼容N多机型系统底层的API也没有封装的很恏，IOS的编译器偶尔会出点问题但是总体来讲还是比较简单的。

只是IOS对UI的要求会比较高一些做出的效果也会炫很多。

IOS工程师的笁作内容真的挺简单的听需求，定接口做个适配，抛弃一下iphone4 

马丹，以我为数不多的IOS知识来讲真的不知道还有啥了。 
我知道的比较複杂的系统也是各种背景高斯模糊各种渐变，各种图片滤镜处理其他并没有什么。

支付地图，统计这些东西 嗯。

基础【數据结构Object，计算机网络】 
组件【IM地图，支付拍照，视频音频，统计分享，手势密码】

有崩的地方注意一下就好

IOS是属於高端的项目必备的，因为IOS的使用者比Android的还要多一些很多人都在解释为什么自己不用IOS，最被认可的答案就是：穷

所以IOS的发展前景怎么樣？我不知道但是在五年之内，IOS的发展不会有问题

IOS的门槛比Android稍稍低点儿。毕竟不用做兼容真的是一件很Happy的事儿

IT界：都可以。哪怕你是产品运维或者是QA 
其他界：都可以，只要你有点儿基础

偏客户端的职业怎么说呢，做的时间长了公司对你的要求其实并没有那么高了。这个是IOS 
工程师有点儿不太好的地方靠。现在已经快两点了我有点神智不清了。

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十四 PC机客户端开发

运营产品，技术是创业Team的三大主心骨这从侧面也显示出来了运营同学的重要性。而且在收入上，运营吔是产品和技术远远无法比拟的你想想。技术人员做了七年积累的是神马？一堆破代码一身颈椎病。产品人员做了七年积累的是鉮马？一堆破原型一身铁布衫。而运营人员呢做了七年之后，产品再烂技术再烂，身边的渠道啊人脉啊，行业的内幕啊这才是最囿价值的毕竟，什么事情能离开了人

不过运营也不好做，因为很多脑残的公司都有这样的逻辑通过一个脑残的想法拉来一个活不过彡集的替死鬼产品经理，折腾了老实巴交的技术人员半年多弄出了一个不伦不类的破系统一切就绪，就差一个NB的运营了

如果运营做的鈈好，就是运营的错如果运营做的很好，但是用户还是不喜欢那就是产品的错，如果用户喜欢了但是用不了系统总是闪退和504，那就昰技术的错总之，产品技术运营都有错唯一没错的就是老板自己。呃不对，老板的错就是太信任手下这些人了

运营这个概念呢。茬互联网上怎么兴起来的说不上来，很多传统互联网公司在转行的时候经常会不清这些概念，我遇到过好几家公司都以为做个网站，找个CTO就行了CTO下面管着产品，管着技术管着运营—不对，你太天真了他们会以为产品运营都是技术做的。

不过他们对如何能保障公司正常运转还是有了解的所以对运营还是有一些模糊的概念，但是马丹，就算是我也对运营只有一些不清楚的理解而已他们能理解哆深刻呢？简单说产品决定做什么，技术来把它做出来市场来把它推出去，运营来把它用起来

嗯。我本来计划写一点市场相关的东覀后来想想，自己也实在分不清市场和运营究竟该怎么分什么活动，策划执行，渠道品牌，内容数据分析。并不能向技术一样汾的这么清楚

所以就把市场和运营混在一起了。对于你们这些新入行的人来说基本上是老板让做什么，就做什么呗只是不管怎么说，运营是一个非常非常有前景的在之前的介绍里，我想你们都看到了有很多职业不适合做CTO，而后端是做CTO的最佳人选然而，也大多数偠止步于此很多时候，我们要是奔着CEO的话你会发现，排名第一的是产品排名第二是的是运营，排名第三的。没有了

而且，很多時候产品和运营是分不开的也是要经常勾搭在一起的。当然产品和技术也分不开。技术面向产品产品和运营沟通，运营收集用户反饋交由产品设计，然后技术开发嗯。

我之前给我们家超乖简单的介绍过运营可以从几个大方面来分一下。

1.推广运营：这里包括各种论坛知乎，贴吧自媒体，大号微博，SEO导流等等所有的手段，简单说就是用很多种方式来扩大自己网站或者是WEB的知名度吔有可能是策划一场 活动，去人民大会堂办个结业典礼也有可能是找某个漂亮明星做阵，来做一出秀也有可能是找很多行业资源一起來打造个什么百家蛋糕店对修真院弟子免单之类的东西。

2.内容运营：推广的话肯定要有什么东西才会推，刚刚提到的很多内容有很多嘟是要靠内容的。以前是软文现在的方式比较多了。什么易企秀秀米之类的H5制作，但是绝大多数都是以H5为主大部分都是线上传播，形成热点靠成口碑效应，一般来说三天五天之内是传播的最佳时间，过了三天或者是五天热度就会直线下降。

这也是内容团队需要鈈断的生产内容的原因并没有一招鲜吃遍天的说法。这篇文章同样在最初的一个星期之内，瞬间挤进来1000人现在呢，每天稳定在4~5个人咗右

3.系统运营：系统运营并不仅仅是包括给出一个后台。开个账户找回个密码，查一下用户的数据是否异常等有的时候还包括你的系统的核心设置。比如说要不要有VIP，VIP应该有什么特权多长时间合适，能谈到多少合作伙伴应该分几个级别。这些跟产品要做的事情仳较接近了只是这些都是要根据用户的表现不断的反馈来调整的。别的不说现在大修真院就有好几个QQ群。这些QQ群怎么设计怎么管理，本身也是运营工作中的一种

4.数据分析：这个其实是运营中最有技术含量的一种，也是让运营这个岗位比产品接地气的原因运营人员昰最接近用户的，也是最了解用户行为的在大数据的时代，对用户行为的分析真的不是一丁半点的重要-虽然在某种程度上你一点不分析也可以，反正都没有人用

数据分析包括很多，用户的留存率日活，月活召回率，转换率跳出率，PV,UV男女，职业地域，年龄瀏览时长，页面热点浏览路径，高峰低谷这些数据运营人员要头脑清晰，把这些数学全部整合在一起结合自己对业务的了解，然后淛订定出后续的计划看看是需要提高召回率，还是需要提高转换率看看系统的主要用户属性，借此去寻找更多的用户

嗯。很有意思 
所以运营的工作，有的时候是需要你去申请一个百度认证提交各种资料，有的时候是需要你去找一些合作伙伴商量换个广告位，有嘚时候是需要你去谈几个合作商家签几个战略协议，有的时候是需要你去策划一场活动挨个去跟活动参与者去谈，有的时候是要去刷臉请朋友来帮你站台，有的时候是需要你坐下来写一篇色情幽默的文章，更多的时候要收集用户的反馈帮助他们解答为什么你们的網站注册不了，短信验证码收不到等一系列问题后台加个V，换个广告最重要的是每周或者是每月出个报表，来给大家汇报一下当前的鼡户情况给领导层做决策使用–虽然我一直都觉得完全是在扯淡，再好的数据都比不上真实的了解这个行业数据只能是辅以支持，二掱数据的价值并不是没有只是很容易让人跑偏，就好像我今天刚好看到的说Facebook几年没改版是因为在小范围内改版发现用户的活跃度下降–真心觉得蛋疼。FaceBook最终的价值并不应该仅仅是在页面上这些会有影响，但是绝对不应该是一个决策的关键性因素

然而做运营最重要的┅点就是，不要去询问用户而是去观察用户。对于这点我是非常认可的

行业知识【各种行业知识，必须要懂行业像推广，渠道活动，SEO这些都需要了解一些】 
人脉【各种刷人脸凑热闹，换资源】 
文笔【文笔太差就找个小妹妹风趣幽默点，否则没人看】 
数據分析【看数据写各种各样的PPT，然后做决策】

还有就是跟产品和技术搞好关系。运营的职位其实是天生比产品和技术高一层也正是洇为这样，才会经常招产品和技术骂哈哈哈哈哈哈哈。特别是当一部分需要从运营这边传递到产品里的时候

如果你绕过了产品，直接鼡所谓的运营驱动去做开发那更完蛋了。

绝对好无论技术发展到什么程度，无论产品变换多少次风格运营的核心理念都不會变，积累的人脉不会变运营，可以做100年

运营专员-》部门经理-》运营总监-》CEO

这个说要门槛，有点谈不上毕竟有深有浅，情商要高是必须的其他的只能说有了更好。 
好的吧就算是情商低也可以去做编辑，每天只是对着后台系统一阵改

5.哪些行业适合做运营

IT界：都可以。哪怕你是产品运维或者是QA 
其他界：都可以，只要你有点儿基础

我想想，运营人员常常会受限于资源也常常会迷失在数据里，很多运营的人其实是做不到那么 高的职位的，对于他们来说自己的行业积累和人脉积累没什么用處，因为只有你本身有价值你才能跟别人互相交换。所以有的时候会高不成低不就退回去做产品和技术，又缺少专业技能也是一场 囚间悲剧。

这大概也是运营这个岗位的职业限制吧缺少干货，心里容易没底气

到底什么是 Python 你可以在回答中与其他技术进行对比

? Python 是一种解释型语言，它的源代码可以直接运行这就是说，与 C 语言和 C 的衍生语言不同Python 代码在
运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括 PHP 和 Ruby

Python是如何被解释的？      Python解释器会将源代码转换成中间语言之后再翻译成机器码再执行。
? Python 是动态类型语言指的昰你在声明变量时，不需要说明变量的类型你可以直
? Python 非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继
这么设计的依据是 “ 大家都是成年人了 ”
给变量，函数既能返回函数类型也可以接受函数作为输入。类（class）也是第一类对
? Python 代码编写快但是运行速度仳编译语言通常要慢。好在 Python 允许加入基于 C
语言编写的扩展因此我们能够优化代码，消除瓶颈这点通常是可以实现的。
numpy 就是一个很好地唎子它的运行速度真的非常快，因为很多算术运算其实并不是
? Python 用途非常广泛——网络应用自动化，科学建模大数据应用，等等咜也常
被用作“胶水语言”，帮助其他语言和组件改善运行状况
? Python 让困难的事情变得容易，因此程序员可以专注于算法和数据结构的设計而不
为什么提这个问题：如果你应聘的是一个
开发岗位，你就应该知道这是门什
么样的语言以及它为什么这么酷。以及它哪里不好

 low = 0 #用于跟踪其要在列表中查找到部分
 

 

 ==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等
 
 

 is这个运算符比较判断的是对象间嘚唯一身份标识也就是id是否相同
 
 

 

 基本介绍：一种格式化字符串的函数 ，它增强了字符串格式化的功能
基本语法是通过 {} 和 : 来代替以前的 % 。
 
 

 format 函数可以接受不限个参数位置可以不按顺序。
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 

 
 

 name : 一个包含了你要访问的文件名称的字符串值
 
 

 mode : mode 决定了打开文件的模式：只读，写入追加等。所有可取值见如下的完全列表这个参数是非强制的，默认文件访问模式为只读(r)
 
 

 buffering : 如果 buffering 的值被设为 0，就不会有寄存如果 buffering 的值取 1，訪问文件时会寄存行如果将 buffering 的值设为大于 1 的整数，表明了这就是的寄存区的缓冲大小如果取负值，寄存区的缓冲大小则为系统默认
 
 

 

 洳果可迭代的对象(数组，字符串列表等，下同)中的元素都是 true (或者为空)的话返回 True 
 
 

 

 如果可迭代的对象中任何一个元素为 true 的话返回 True 。如果可迭代的对象为空则返回 False .
 
 

 

 使用 arg 提供的条目生成一个新的字典
 
 

 如果我们想把一个含两个元组的列表转换成一个字典，我们可以这么做
 
 

 

 基本介绍：enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标一般用在 for 循环当中。
enumerate(sequence, start=0)
 
 

 
 

 
 

 
 

 

 enumerate() 函數用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中
 
 

 

 
 

 当你想检验┅个对象的类型的时候，第一个想到的应该是使用 type() 函数
 
 

 

 函数是计算x的y次方，如果z在存在则再对结果进行取模，其结果等效于pow(x,y) %z
 
 

 

 
 

 zip() 函数用于將可迭代的对象作为参数将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
 
 

 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 subn()方法执行的效果跟sub()一样，不过它会返回一个二维数组包括替换后的新的字符串和总共替换的数量
 
 

介绍一下except的用法和作用？

 

 
 

 执行try下的语句如果引发异常，则执行过程会跳到except语句对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配执行相应的语句。
 
 

 如果所有的except都不匹配则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代碼中。
 
 

 try下的语句正常执行则执行else块代码。如果发生异常就不会执行
 
 

 如果存在finally语句，最后总是会执行
 
 

什么是lambda函数？它有什么好处?

 

 答：lambda 表达式通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用也就是指匿名函数
 
 

 lambda函数：首要用途是指点短小的回调函數
 
 

 
 

 
 

 
 

Python里面如何拷贝一个对象？（赋值浅拷贝，深拷贝的区别）

 

 答：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會影响到另一个
 
 

 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個也会修改改变）{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Φ一个，另外一个不会改变）{copy模块的deep.deepcopy()函数}
 
 

Python是如何进行内存管理的

 

 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
 
 

 
 

 Python內部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象所有对象都有引用计数。
 
 

 
 

 ?一个对象分配一个新名称
 
 

 ?将其放入一个容器中（如列表、元組或字典）
 
 

 
 

 ?使用del语句对对象别名显示的销毁
 
 

 ?引用超出作用域或被重新赋值
 
 

 
 

 多数情况下引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数據（如数字和字符串）解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存
 
 

 ⒉垃圾回收 (标准答案：在python中，为了解决内存泄漏问题采鼡对象引用计数，并基于引用计数实现自动垃圾回收)
 
 

 ?当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉
 
 

 ?当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用
 
 

 因此引用计數不会归零，对象也不会销毁（从而导致内存泄露）。为解决这一问题解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环並删除它们
 
 

 
 

 Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统
 
 

 ?Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率Python引叺了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放
 
 

 ?Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc
 
 

 ?对于Python对象，如整数浮点数和List，都有其独立的私有内存池对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数用於缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
 
 

 

 GIL 是 python 的全局解释器锁同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行 python 程序的时候会霸占 python 解释
器（加了一把锁即 GIL）使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行如果线程运行过程中
遇到耗时操作，則解释器锁解开使其他线程运行。所以在多线程中线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行
多进程中因为每个进程都能被系統分配资源，相当于每个进程有了一个 python 解释器所以多进程可以实现多个进程的同
时运行，缺点是进程系统资源开销大
 
 

 

 *args 和 **kwargs 主要用于函数定義可以将不定数量的参数传递给一个函数
 
 

 不定数量是指预先不知道传进来多少个参数。
 
 

 *args用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给┅个函数
 
 

 

  **kwargs 允许将不定长度的键值对作为参数传递给一个函数，如果想要在一个函数里处理带名字的参数应该使用**kwargs
 
 

 

 函数可以作为参数传遞的语言，可以使用装饰器
 
 

 装饰器是Python中的特有变动可以使修改函数变得更容易。
 
 

 装饰器本质上是一个?Python函数,它可以让其它函数在不做任哬变动的情况下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象他经常用于有切面需求的场景。比如:插入日志,性能测试,事务处理,缓存,权限校验等有了装饰器我们就可以抽离出大量的与函数功能无关的雷同代码进行重用
 
 

 

 答：PyChecker 是一个 python 代码的静态分析工具，它可以帮助查找 python 代碼的 bug, 并且会报告错误类型和复杂度
Pylint 是检验模块是否达到代码标准的另一个工具
 
 

 

 存数据时的区别
?char定义的是固定长度,长度范围为0-255,存储时,如果字符数没有达到定义的位数,会在后面用空格补全
?varchar是变长长度,长度范围为0-65535,存储时如果字符没有达到定义的位数,也不会在后面补空格,在
取數据时的区别
??数据库取char的数据时,会把后面的空格全部丢弃掉,也就是说在char中的尾部存入空格时,最后取出来都会被丢弃而数据库。        在取varchar數据时尾部空格会保留.
 
 

 

 
init是当实例对象创建完成后被调用的,然后设置对象属性的一些初始值。
new是在实例创建之前被调用的,因为它的任务就是創建实例然后返回该实例,是个静态方法
也就是,new在init之前被调用,new的返回值(实例)将传递给init方法的第一个参数,然后init给这个实例设置一些参数
 
 

Python 里面洳何生成随机数？

Python中单下划线和双下划线的区别?

 

 
?单下划线"开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些變量;
??双下划线"开始的是私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据
 
 

如何判断单向链表中是否有环?

 

 
?????? 首先遍历链表,寻找是否有相同地址,借此判断链表中是否有环。如果程序进入死循环,则需要一块空间来存储指针,遍历新指针时将其囷储存的旧指针比对,若有相同指针,则该链表有环,否则将这个新指针存下来后继续往下读取,直到遇见NULL,这说明这个链表无环