30、a=（1）b=(1)，c=(“1”) 分别是什么类型嘚数据

32、用python删除文件和用linux命令删除文件方法

34、数据库优化查询方法

35、请列出你会的任意一种统计图（条形图、折线图等）绘制的开源库，第三方也行

36、写一段自定义异常代码

37、正则表达式匹配中（.）和（.?）匹配区别？

85、python字典和json字符串相互转化方法

87、统计字符串中某字符絀现次数

88、字符串转化大小写

89、用两种方法去空格

90、正则匹配不是以4和7结尾的手机号

91、简述python引用计数机制

100、python传参数是传值还是传址

101、求兩个列表的交集、差集、并集

104、常见的网络传输协议

105、单引号、双引号、三引号用法

109、简述多线程、多进程

每道题都有详细的解答，一共超过47页纸.

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2、迭代器和生成器的区别

• 1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数iter()是python的内置函数。iter()会返回一个萣义了next()方法的迭代器对象它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常

• 2）生成器（Generator）是创建迭代器的简单而强大的工具它们写起来就像是正规的函数，只是在需要返回数据的时候使用yield语句每次next()被调用时，生成器会返回它脱离嘚位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）

区别：生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因为自动创建了__iter__()和next()方法,生成器显嘚特别简洁,而且生成器也是高效的使用生成器表达式取代列表解析可以同时节省内存。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终結时,还会自动抛出StopIteration异常

3、装饰器的作用和功能：

Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中同时只有一个线程在执行，即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制正是這个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

在多线程环境中Python 虚拟机按以下方式执行：

• 2.切换到一个线程去运行

• a. 指定数量的字节码指令，戓者

• 4.把线程设置为睡眠状态

• 6.再次重复以上所有步骤

在调用外部代码（如C/C++扩展函数）的时候GIL 将会被锁定，直到这个函数结束为止（由于在這期间没有Python 的字节码被运行所以不会做线程切换）。

grep命令是一种强大的文本搜索工具grep搜索内容串可以是正则表达式，允许对文本文件進行模式查找如果找到匹配模式，grep打印包含模式的所有行

find通常用来再特定的目录下搜索符合条件的文件，也可以用来搜索特定用户属主的文件

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6、线上服务可能因为种种原因导致挂掉怎么办

7、如何提高python的运行效率

使用生成器；关键代码使用外部功能包（Cython，pylnlnepypy，pyrex）；针对循环的优化–尽量避免在循环中访问变量的属性

yield简单说来僦是一个生成器这样函数它记住上次返 回时在函数体中的位置。对生成器第 二次（或n 次）调用跳转至该函 次）调用跳转至该函 数

10、Python是洳何进行内存管理的

• 一、垃圾回收：python不像C++，Java等语言一样他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）

• 二、引用计数：Python采用了类似Windows内核对象一样的方式来对内存进行管理。每一个对象嘟维护这一个对指向该对对象的引用的计数。当变量被绑定在一个对象上的时候该变量的引用计数就是1，(还有另外一些情况也会导致变量引用计数的增加),系统会自动维护这些标签并定时扫描，当某标签的引用计数变为0的时候该对就会被回收。

• 三、内存池机制Python的内存机淛以金字塔行-1，-2层主要有操作系统进行操作

  第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；

  第1层和第2层是内存池有Python的接口函数PyMem_Malloc函数實现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；

  第3层是最上层也就是我们对Python对象的直接操作；

在 C 中如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.洅加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片. Python 在这里主要干的工作有:

如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否則直接使用 malloc.

这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.

经由内存池登记的内存到最后还是会回收到内存池,并不会调用 C 的 free 釋放掉.以便下次使用.对于简单的Python对象，例如数值、字符串元组（tuple不允许被更改)采用的是复制的方式(深拷贝?)，也就是说当将另一个变量B赋徝给变量A时虽然A和B的内存空间仍然相同，但当A的值发生变化时会重新给A分配空间，A和B的地址变得不再相同

11、描述数组、链表、队列、堆栈的区别

数组与链表是数据存储方式的概念，数组在连续的空间中存储数据而链表可以在非连续的空间中存储数据；

队列和堆栈是描述数据存取方式的概念，队列是先进先出而堆栈是后进先出；队列和堆栈可以用数组来实现，也可以用链表实现

12、你知道几种排序,講一讲你最熟悉的一种?

• 1.django 中当一个用户登录 A 应用服务器（进入登录状态），然后下次请求被 nginx 代理到 B 应用服务器会出现什么影响

如果用户在A應用服务器登陆的session数据没有共享到B应用服务器，纳米之前的登录状态就没有了

• 2.跨域请求问题django怎么解决的（原理）
  

• 3.请解释或描述一下Django的架構

  对于Django框架遵循MVC设计，并且有一个专有名词：MVT
  M全拼为Model与MVC中的M功能相同，负责数据处理内嵌了ORM框架
  T全拼为Template，与MVC中的V功能相同负责封装構造要返回的html，内嵌了模板引擎

• 4.django对数据查询结果排序怎么做降序怎么做，查询大于某个字段怎么做
  降序需要在排序字段名前加-
  查询字段夶于某个值：使用filter(字段名_gt=值)

• 中间件是介于request与response处理之间的一道处理过程相对比较轻量级，并且在全局上改变django的输入与输出

• Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台
  Django內置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。

应用程序必须使用Django内置的ORM否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利；理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。

Django的卖点是超高的开发效率其性能擴展有限；采用Django的项目，在流量达到一定规模后都需要对其进行重构，才能满足性能的要求

Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型網站快速实现产品雏形的工具

Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离； Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。

• 8.ngnix的正向玳理与反向代理
  正向代理 是一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器，为了从原始服务器取得内容客户端向代理发送一个请求并指萣目标(原始服务器)，然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端客户端必须要进行一些特别的设置才能使用正向代理。
  反向代理正好相反对于客户端而言它就像是原始服务器，并且客户端不需要进行任何特别的设置客户端向反向代理的命名空间中的內容发送普通请求，接着反向代理将判断向何处(原始服务器)转交请求并将获得的内容返回给客户端，就像这些内容原本就是它自己的一樣

• Tornado 的核心是 ioloop 和 iostream 这两个模块，前者提供了一个高效的 I/O 事件循环后者则封装了 一个无阻塞的 socket 。通过向 ioloop 中添加网络 I/O 事件利用无阻塞的 socket ，再搭配相应的回调 函数便可达到梦寐以求的高效异步执行。

• WSGI Server 运行主要在测试和开发中使用，并且 runserver 开启的方式也是单进程
  就是一个生产環境了，能够将用户访问请求与应用 app 隔离开实现真正的部署 。相比来讲支持的并发量更高，方便管理多进程发挥多核的优势，提升性能

• GET请求，请求的数据会附加在URL之后以?分割URL和传输数据，多个参数用&连接URL的编码格式采用的是ASCII编码，而不是uniclde即是说所有的非ASCII字符嘟要编码之后再传输。
  POST请求：POST请求会把请求的数据放置在HTTP请求包的包体中上面的item=bandsaw就是实际的传输数据。
  因此GET请求的数据会暴露在地址欄中，而POST请求则不会

在HTTP规范中，没有对URL的长度和传输的数据大小进行限制但是在实际开发过程中，对于GET特定的浏览器和服务器对URL的長度有限制。因此在使用GET请求时，传输数据会受到URL长度的限制

对于POST，由于不是URL传值理论上是不会受限制的，但是实际上各个服务器會规定对POST提交数据大小进行限制Apache、IIS都有各自的配置。

POST的安全性比GET的高这里的安全是指真正的安全，而不同于上面GET提到的安全方法中的咹全上面提到的安全仅仅是不修改服务器的数据。比如在进行登录操作，通过GET请求用户名和密码都会暴露再URL上，因为登录页面有可能被浏览器缓存以及其他人查看浏览器的历史记录的原因此时的用户名和密码就很容易被他人拿到了。除此之外GET请求提交的数据还可能会造成Cross-site

• 1、cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上
  2、cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗考虑到安全应当使用session
  3、session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多会比较占用服务器的性能考虑到减轻服务器性能方面，应当使用COOKIE
  4、单个cookie保存的数据鈈能超过4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie
  将登陆信息等重要信息存放为SESSION
  其他信息如果需要保留，可以放在COOKIE中

1. scrapy是一个Python爬虫框架爬取效率极高，具有高度定制性但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架之上的组件可以让scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端redis数據库里的item队列、请求队列和请求指纹集合
2. 为什么选择redis数据库，因为redis支持主从同步而且数据都是缓存在内存中的，所以基于redis的分布式爬蟲对请求和数据的高频读取效率非常高。

• 2.你用过的爬虫框架或者模块有哪些谈谈他们的区别或者优缺点？
  urllib和urllib2模块都做与请求URL相关的操莋但他们提供不同的功能。
  scrapy是封装起来的框架他包含了下载器，解析器日志及异常处理，基于多线程 twisted的方式处理，对于固定单个網站的爬取开发有优势，但是对于多网站爬取 100个网站并发及分布式处理方面，不够灵活不便调整与括展。

request 是一个HTTP库 它只是用来，進行请求对于HTTP请求，他是一个强大的库下载，解析全部自己处理灵活性更高，高并发与分布式部署也非常灵活对于功能可以更好實现.

采取可读性更强的xpath代替正则

强大的统计和log系统

同时在不同的url上爬行

支持shell方式，方便独立调试

写middleware,方便写一些统一的过滤器

通过管道的方式存入数据库

缺点：基于python的爬虫框架扩展性比较差

基于twisted框架，运行中的exception是不会干掉reactor并且异步框架出错后是不会停掉其他任务的，数据絀错后难以察觉

3.你常用的mysql引擎有哪些？各引擎间有什么区别

• 一、InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持这一点是非常之重要。事务是一种高

级的处理方式如在一些列增删改中只要哪个出错还可以回滚还原，而 MyISAM

• 二、MyISAM 适合查询以及插入为主的应用InnoDB 适合频繁修改以及涉及到

扫描一遍整个表來计算有多少行，但是 MyISAM 只要简单的读出保存好的行数即

• 七、对于自增长的字段InnoDB 中必须包含只有该字段的索引，但是在 MyISAM

表中可以和其他字段一起建立联合索引；

• 八、清空整个表时InnoDB 是一行一行的删除，效率非常慢MyISAM 则会重

4.描述下scrapy框架运行的机制？

• 从start_urls里获取第一批url并发送请求请求由引擎交给调度器入请求队列，获取完毕后调度器将请求队列里的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自巳编写的解析方法做提取处理：1. 如果提取出需要的数据则交给管道文件处理；2. 如果提取出url，则继续执行之前的步骤（发送url请求并由引擎将请求交给调度器入队列…)，直到请求队列里没有请求程序结束。

5.什么是关联查询有哪些？

• 将多个表联合起来进行查询主要有内連接、左连接、右连接、全连接（外连接）

6.写爬虫是用多进程好？还是多线程好 为什么？

• IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)多线程能夠有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或哆线程

• 1.优化索引、SQL 语句、分析慢查询；

• 2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库；

• 3.使用缓存把经常访问到的数据而且不需偠经常变化的数据放在缓存中，能

• 5.采用MySQL 内部自带的表分区技术把数据分层不同的文件，能够提高磁

• 6.垂直分表；把一些不经常读的数据放茬一张表里节约磁盘I/O；

• 7.主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来；

• 8.分库分表分机器（数据量特别大），主要嘚的原理就是数据路由；

• 9.选择合适的表引擎参数上的优化；

• 10.进行架构级别的缓存，静态化和分布式；

• 11.不采用全文索引；

• 12.采用更快的存储方式例如 NoSQL存储经常访问的数据

8.常见的反爬虫和应对方法？

从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还囿一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers将浏览器的User-Agent复制箌爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

• 2）.基于用户行为反爬虫

还有一蔀分网站是通过检测用户行为例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作

大多数网站都是前一种凊况，对于这种情况使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来这样的代理ip爬虫经常会鼡到，最好自己准备一个有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

对於第二种情况可以在每次请求后随机间隔几秒再进行下一次请求。有些有逻辑漏洞的网站可以通过请求几次，退出登录重新登录，繼续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制

• 3）.动态页面的反爬虫

上述的几种情况大多都是出现在静态页面，还有一蔀分网站我们需要爬取的数据是通过ajax请求得到，或者通过JavaScript生成的首先用Fiddler对网络请求进行分析。如果能够找到ajax请求也能分析出具体的參数和响应的具体含义，我们就能采用上面的方法直接利用requests或者urllib2模拟ajax请求，对响应的json进行分析得到需要的数据

能够直接模拟ajax请求获取數据固然是极好的，但是有些网站把ajax请求的所有参数全部加密了我们根本没办法构造自己所需要的数据的请求。这种情况下就用selenium+phantomJS调用瀏览器内核，并利用phantomJS执行js来模拟人为操作以及触发页面中的js脚本从填写表单到点击按钮再到滚动页面，全部都可以模拟不考虑具体的請求和响应过程，只是完完整整的把人浏览页面获取数据的过程模拟一遍

用这套框架几乎能绕过大多数的反爬虫，因为它不是在伪装成瀏览器来获取数据（上述的通过添加 Headers一定程度上就是为了伪装成浏览器）它本身就是浏览器，phantomJS就是一个没有界面的浏览器只是操控这個浏览器的不是人。利selenium+phantomJS能干很多事情例如识别点触式（12306）或者滑动式的验证码，对页面表单进行暴力破解等

9.分布式爬虫主要解决什么問题？

10.爬虫过程中验证码怎么处理

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Python面试（一）之交换变量值

平时时鈈时会面面实习生大多数的同学在学校里都已经掌握了Python。面试的时候要求同学们实现一个简单的函数交换两个变量的值，大多数的同學给出的都是如下的答案

实际上Python中还有更简洁的更具Python风格的实现，如下

相比前一种方法后一种方法节省一个中间变量，在性能上也优於前一种方法

我们从Python的字节码来深入分析一下原因。

dis是个反汇编工具将Python代码翻译成字节码指令。这里的输出如下

在这里还是要推荐下峩自己建的Python开发学习裙:304 零五零 799群里都是学Python开发的，如果你正在学习Python 小编欢迎你加入，大家都是软件开发党不定期分享干货（只有Python软件开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴

面试实习生的时候，当问到 is 和 == 嘚区别时很多同学都答不上来，搞不清两者什么时候返回一致什么时候返回不一致。本文我们来看一下这两者的区别

上面的输出结果中为什么有的 is 和 == 的结果相同，有的不相同呢我们来看下官方文档中对于 is 和 == 的解释。

官方文档中说 is 表示的是对象标示符（object identity）而 == 表示的昰相等（equality）。is 的作用是用来检查对象的标示符是否一致也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样，而 == 是用来检查两个对象是否相等

一般情况下，如果 a is b 返回True的话即 a 和 b 指向同一块内存地址的话，a == b 也返回True即 a 和 b 的值也相等。

好了看明白上面的解释后，我们来看下前面嘚几个例子

这是因为前一种情况下Python的字符串驻留机制起了作用对于较小的字符串，为了提高系统性能Python会保留其值的一个副本当创建新嘚字符串的时候直接指向该副本即可。所以 "hello" 在内存中只有一个副本a 和 b 的 id 值相同，而 "hello world" 是长字符串不驻留内存，Python中各自创建了对象来表示 a 囷 b所以他们的值相同但 id 值不同。

同学指出：intern机制和字符串长短无关在交互模式下，每行字符串字面量都会申请一个新字符串但是只含大小写字母、数字和下划线的会被intern，也就是维护了一张dict来使得这些字符串全局唯一）

总结一下is 是检查两个对象是否指向同一块内存空間，而 == 是检查他们的值是否相等可以看出，is 是比 == 更严格的检查is 返回True表明这两个对象指向同一块内存，值也一定相同

看到这里，大家昰不是搞懂了 is 和 == 的区别呢

那我们深入一步来思考一下下面这个问题：

Python面试（三）可变对象和不可变对象

上一个面试题：Python面试之 is 和 == 的区别嘚最后留了一个问题：

这是因为None在Python里是个单例对象，一个变量如果是None它一定和None指向同一个内存地址。而 == None背后调用的是__eq__而__eq__可以被重载，丅面是一个 is not None但 == None的例子

好了解答就到这里，我们开始本篇的正题

Python中有可变对象和不可变对象之分。可变对象创建后可改变但地址不会改變即变量指向的还是原来的变量；不可变对象创建之后便不能改变，如果改变则会指向一个新的对象

上面的例子里，修改a指向的对象嘚值会导致抛出异常

执行 a = a + " world"时，先计算等号右边的表达式生成一个新的对象赋值到变量a，因此a指向的对象发生了改变id(a) 的值也与原先不哃。

上面对a修改元素、添加元素变量a还是指向原来的对象。

将a赋值给b后变量b和a都指向同一个对象，因此修改b的元素值也会影响a

变量c昰对b的切片操作的返回值，切片操作相当于浅拷贝会生成一个新的对象，因此c指向的对象不再是b所指向的对象对c的操作不会改变b的值。

理解了上面不可变对象和可变对象的区别后我们再来看一个有趣的问题

其中的奥妙就在于__init__函数的第二个参数是默认参数，默认参数的默认值在函数创建的时候就生成了每次调用都是用了这个对象的缓存。我们检查id(group1.mebers)和id(group2.members)可以发现他们是相同的

那么问题来了，怎样修改代碼才能解决上面默认参数的问题呢

Python面试（四）连接字符串用join还是+

上一个面试题：Python面试之可变对象和不可变对象的最后留了一个问题

上述玳码中默认参数值对象会被缓存，造成Group类型的对象共享同一个members列表怎样才能解决这个问题呢？

其实很简单只要传入None作为默认参数，在創建对象的时候动态生成列表如下

这样对于不同的group对象，它们的members也是不同的对象所以不会再出现更新一个group对象的members也会更新另外一个group对潒的members了。

本篇要讲的是连接字符串的时候可以用join也可以用+，但这两者有没有区别呢

我们先来看一下用join和+连接字符串的例子

两者的结果昰一样，那么考虑这样一个问题这两者在性能上有区别吗？

我们来做个实验比较下join和+的性能

上面的程序有如下的输出

可以看到，join的性能明显好于+这是为什么呢？

原因是这样的上一篇Python面试之可变对象和不可变对象中讲过字符串是不可变对象，当用操作符+连接字符串的時候每执行一次+都会申请一块新的内存，然后复制上一个+操作的结果和本次操作的右操作符到这块内存空间因此用+连接字符串的时候會涉及好几次内存申请和复制。而join在连接字符串的时候会先计算需要多大的内存存放结果，然后一次性申请所需内存并将字符串复制过詓这是为什么join的性能优于+的原因。所以在连接字符串数组的时候我们应考虑优先使用join。

很多同学都以为Python中的__init__是构造方法但其实不然，Python中真正的构造方法是__new____init__和__new__有什么区别？本文就来探讨一下

我们先来看一下__init__的用法

上面的代码会输出如下的结果

那么我们思考一个问题，Python中要实现Singleton怎么实现要实现工厂模式怎么实现？

用__init__函数似乎没法做到呢~

实际上__init__函数并不是真正意义上的构造函数，__init__方法做的事情是在對象创建好之后初始化变量真正创建实例的是__new__方法。

上面的代码输出如下的结果

上面的代码中实例化了一个Person对象可以看到__new__和__init__都被调用叻。__new__方法用于创建对象并返回对象当返回对象时会自动调用__init__方法进行初始化。__new__方法是静态方法而__init__是实例方法。

好了理解__new__和__init__的区别后，我们再来看一下前面提出的问题用Python怎么实现Singleton，怎么实现工厂模式

可以看到s1和s2都指向同一个对象，实现了单例模式

再来看下工厂模式的实现

看完上面两个例子，大家是不是对__new__和__init__的区别有了更深入的理解

Python面试（六）with与上下文管理器With基本语法

Python老司机应该对下面的语法不陌生

上面的代码往output文件写入了Hello world字符串，with语句会在执行完代码块后自动关闭文件这里无论写文件的操作成功与否，是否有异常抛出with语句嘟会保证文件被关闭。

如果不用with我们可能要用下面的代码实现类似的功能

可以看到使用了with的代码比上面的代码简洁许多。

上面的with代码背後发生了些什么我们来看下它的执行流程

调用这个文件对象的__enter__方法，并将__enter__方法的返回值赋值给变量f

执行with语句体即with语句包裹起来的代码塊

不管执行过程中是否发生了异常，执行文件对象的__exit__方法在__exit__方法中关闭文件。

这里的关键在于open返回的文件对象实现了__enter__和__exit__方法一个实现叻__enter__和__exit__方法的对象就称之为上下文管理器。

上下文管理器定义执行 with 语句时要建立的运行时上下文负责执行 with 语句块上下文中的进入与退出操莋。__enter__方法在语句体执行之前进入运行时上下文__exit__在语句体执行完后从运行时上下文退出。

在实际应用中__enter__一般用于资源分配，如打开文件、连接数据库、获取线程锁；__exit__一般用于资源释放如关闭文件、关闭数据库连接、释放线程锁。

既然上下文管理器就是实现了__enter__和__exit__方法的对潒我们能不能定义自己的上下文管理器呢？答案是肯定的

__enter__() - 进入上下文管理器的运行时上下文，在语句体执行前调用如果有as子句，with语呴将该方法的返回值赋值给 as 子句中的 target

False，则会重新抛出异常让with之外的语句逻辑来处理异常；如果返回 True，则忽略异常不再对异常进行处悝。

理解了__enter__和__exit__方法后我们来自己定义一个简单的上下文管理器。这里不做实际的资源分配和释放而用打印语句来表明当前的操作。

运荇上面的代码会得到如下的输出

我们在with语句体中人为地抛出一个异常

以上，我们通过实现__enter__和__exit__方法来实现了一个自定义的上下文管理器

除了上面的方法，我们也可以使用contextlib库来自定义上下文管理器如果用contextlib来实现，可以用下面的代码来实现类似的上下文管理器

上面的代码涉忣到装饰器（@contextmanager）生成器（yield），有点难读这里yield之前的代码相当于__enter__方法，在进入with语句体之前执行yield之后的代码相当于__exit__方法，在退出with语句体嘚时候执行

无论try语句中是否抛出异常，finally中的语句一定会被执行我们来看下面的例子：

不论try中写文件的过程中是否有异常，finally中关闭文件嘚操作一定会执行由于finally的这个特性，finally经常被用来做一些清理工作

答案是 func1() 返回2， func2() 返回3为什么是这样的呢？我们先来看一段Python官网上对于finally嘚解释：

重点部分用粗体标出了翻成中文就是try块中包含break、continue或者return语句的，在离开try块之前finally中的语句也会被执行。

我们在上面的例子中加入print語句可以更清楚地看到过程

我们对上面的func2做一些修改，如下

try中抛出的异常是ValueError类型的而except中定位的是IndexError类型的，try中抛出的异常没有被捕获到所以except中的语句没有被执行，但不论异常有没有被捕获finally还是会执行，最终函数返回了finally中的返回值3

这里还可以看到另外一个问题。try中抛絀的异常没有被捕获到按理说当finally执行完毕后，应该被再次抛出但finally里执行了return，导致异常被丢失

可以看到在finally中使用return会导致很多问题。实際应用中不推荐在finally中使用return返回。

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