Python网络编程篇

1. 简述 OSI 七层协议

是网络传输协议，人为的把网络传输的不同阶段划分成不同的层次。

七层划分为：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。

五层划分为：应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。

物理层：网线，电缆等物理设备
数据链路层：Mac 地址
网络层：IP 地址
传输层：TCP，UDP 协议
应用层：FTP 协议，Email，WWW 等

2. 三次握手、四次挥手的流程

都发生在传输层

三次握手：

TCP 协议是主机对主机层的传输控制协议，提供可靠的连接服务，采用三次握手确认建立一个连接。

TCP 标志位（位码）,有6种标示:SYN(synchronous建立联机) ACK(acknowledgement 确认) PSH(push传送) FIN(finish结束) RST(reset重置) URG(urgent紧急)

Sequence number(顺序号码) Acknowledge number(确认号码)

第一次握手：主机 A 发送位码为 syn＝1,随机产生 seq number=1234567 的数据包到服务器，并进入 SYN_SEND 状态，主机 B 由 SYN=1 知道，A 要求建立联机；

第二次握手：主机 B 收到请求后要确认联机信息，向 A 发送 ack number=(主机 A 的 seq+1),syn=1,ack=1,随机产生 seq=7654321 的包，并进入 SYN_RECV 状态；

第三次握手：主机 A 收到后检查 ack number 是否正确，即第一次发送的 seq number+1,以及位码 ack 是否为 1，若正确，主机 A 会再发送 ack number=(主机 B 的 seq+1),ack=1，主机 B 收到后确认 seq 值与 ack=1 则连接建立成功，两个主机均进入 ESTABLISHED 状态。

以上完成三次握手，主机 A 与主机 B 开始传送数据。

四次挥手：

因为 TCP 连接是全双工的，因此每个方向都必须单独进行关闭。这个原则是当一方完成它的数据发送任务后就能发送一个 FIN 来终止这个方向的连接。收到一个 FIN 只意味着这一方向上没有数据流动，一个 TCP 连接在收到一个 FIN 后仍能发送数据。首先进行关闭的一方将执行主动关闭，而另一方执行被动关闭。

1. 服务器 A 发送一个 FIN，用来关闭 A 到服务器 B 的数据传送。
2. 服务器 B 收到这个 FIN，它发回一个 ACK，确认序号为收到的序号加1。和 SYN 一样，一个 FIN 将占用一个序号。
3. 服务器 B 关闭与服务器 A 的连接，发送一个 FIN 给服务器 A。
4. 服务器 A 发回 ACK 报文确认，并将确认序号设置为收到序号加1。

3. 什么是C/S和B/S架构

B/S 又称为浏览器/服务器模式。比如各种网站，jupyter notebook 等。

优点：零安装，维护简单，共享性好。

缺点：安全性较差，个性化不足。

C/S 又称为客户端/服务器模式。比如微信客户端，Oracle 客户端等。

优点：安全性好，数据传输较快，稳定。

缺点：对 PC 机操作系统等有要求，当客户端较多时，服务器端负载较大。

4. TCP和UDP的区别

TCP 和 UDP 都是 OSI 模型中运输层的协议。TCP 提供可靠的通信传输，而 UDP 则常被用于广播和细节控制交给应用的通信传输。

UDP 不提供复杂的控制机制，利用 IP 提供面向无连接的通信服务。

TCP 充分实现了数据传输时各种控制功能，可以进行丢包的重发控制，还可以对次序乱掉的分包进行顺序控制。

TCP 应用：FTP 传输，点对点短信等。

UDP 应用：媒体流等。

5. 局域网和广域网

广域网（WAN，Wide Area Network）也称远程网（long haul network ）。通常跨接很大的物理范围，所覆盖的范围从几十公里到几千公里，它能连接多个城市或国家，或横跨几个洲并能提供远距离通信，形成国际性的远程网络。

局域网（Local Area Network，LAN）是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组。一般是方圆几千米以内。局域网可以实现文件管理、应用软件共享、打印机共享、工作组内的日程安排、电子邮件和传真通信服务等功能。局域网是封闭型的，可以由办公室内的两台计算机组成，也可以由一个公司内的上千台计算机组成。

6. arp 协议

ARP（Address Resolution Protocol）即地址解析协议， 用于实现从 IP 地址到 MAC 地址的映射，即询问目标 IP 对应的 MAC 地址。

7. 什么是 socket？简述基于 TCP 协议的套接字通信流程。

socket 是对 TCP/IP 协议的封装，它的出现只是使得程序员更方便地使用 TCP/IP 协议栈而已。socket 本身并不是协议，它是应用层与 TCP/IP 协议族通信的中间软件抽象层，是一组调用接口（TCP/IP网络的API函数）。

“TCP/IP 只是一个协议栈，就像操作系统的运行机制一样，必须要具体实现，同时还要提供对外的操作接口。
这个就像操作系统会提供标准的编程接口，比如win32编程接口一样。TCP/IP 也要提供可供程序员做网络开发所用的接口，这就是 Socket 编程接口。”

Server:

import socket
import threading
def tcplink(sock, addr):
    print('Accept new connection from %s:%s...' % addr)
    sock.send(b'Welcome!')
    while True:
        data = sock.recv(1024)
        time.sleep(1)
        if not data or data.decode('utf-8') == 'exit':
            break
        sock.send(('Hello, %s!' % data.decode('utf-8')).encode('utf-8'))    
    sock.close()    
    print('Connection from %s:%s closed.' % addr)
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 监听端口:
s.bind(('127.0.0.1', 9999))
s.listen(5)
print('Waiting for connection...')
while True:    
    # 接受一个新连接:    
    sock, addr = s.accept()    
    # 创建新线程来处理TCP连接:    
    t = threading.Thread(target=tcplink, args=(sock, addr))    
    t.start()

Client:

import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 建立连接:
s.connect(('127.0.0.1', 9999))
# 接收欢迎消息:
print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
for data in [b'Michael', b'Tracy', b'Sarah']:
    # 发送数据:    
    s.send(data)
    print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
s.send(b'exit')
s.close()

例子来源于廖雪峰的官网

8. 简述 进程、线程、协程的区别以及应用场景

进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。

线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。

协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。

多进程：密集 CPU 任务，需要充分使用多核 CPU 资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。

缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。

多线程：密集 I/O 任务（网络 I/O，磁盘 I/O，数据库 I/O）使用多线程合适。

缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。

协程：又称微线程，在单线程上执行多个任务，用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。

缺陷：单线程执行，处理密集 CPU 和本地磁盘 IO 的时候，性能较低。处理网络 I/O 性能还是比较高。

多线程请求返回是无序的，哪个线程有数据返回就处理哪个线程，而协程返回的数据是有序的。

9. 如何使用线程池和进程池

池的功能是限制启动的进程数或线程数。当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时，即无法一次性开启过多的进程数或线程数时，就应该用池的概念将开启的进程数或线程数限制在计算机可承受的范围内。

多进程

from multiprocessing import Pool
import osimport timeimport random


def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
def test_pool():    
    print('Parent process %s.' % os.getpid())    
    p = Pool(4)    
    for i in range(5):        
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    
    print('Waiting for all subprocesses done...')    
    p.close()    
    p.join()    
    print('All subprocesses done.')
    
    
if __name__ == '__main__':    
    test_pool()

output

Parent process 32432.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (15588)...
Run task 1 (32372)...
Run task 2 (12440)...
Run task 3 (18956)...
Task 2 runs 0.72 seconds.
Run task 4 (12440)...
Task 3 runs 0.82 seconds.
Task 1 runs 1.21 seconds.
Task 0 runs 3.00 seconds.
Task 4 runs 2.95 seconds.
All subprocesses done.

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用 func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args 为传递给 func 的参数列表，kwds 为传递给 func 的关键字参数列表；
close()：关闭 Pool，使其不再接受新的任务；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在 close 或 terminate 之后使用；

也可以使用 concurrent.futures 模块提供的功能来实现

def test_future_process():    
    print('Parent process %s.' % os.getpid())    
    p = ProcessPoolExecutor(4)    
    for i in range(5):        
        p.submit(long_time_task, i)    
    p.shutdown(wait=True)    
    print('Finish')

    
if __name__ == '__main__':    
    # test_pool()    
    test_future_process()

output

Parent process 29368.
Run task 0 (32148)...
Run task 1 (31552)...
Run task 2 (24012)...
Run task 3 (29408)...
Task 2 runs 0.52 seconds.
Run task 4 (24012)...
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 1 runs 1.81 seconds.
Task 0 runs 1.83 seconds.
Task 4 runs 1.69 seconds.
Finish

多线程

def sayhello(a):
    print("hello: " + a)
    start = time.time()    
    time.sleep(random.random() * 3)    
    end = time.time()    
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (a, (end - start)))
    
def test_future_thread():    
    seed = ["a", "b", "c", "d"]    
    start = time.time()    
    with ThreadPoolExecutor(3) as executor:        
        for i in seed:            
            executor.submit(sayhello, i)    
	end = time.time()    
    print("Thread Run Time: " + str(end - start))

output

hello: a
hello: b
hello: c
Task a runs 0.40 seconds.
hello: d
Task b runs 0.56 seconds.
Task d runs 1.70 seconds.
Task c runs 2.92 seconds.
Thread Run Time: 2.9195945262908936

可以看出，由于是创建了限制为3的线程池，所以只有三个任务在同时执行。

10. 进程之间如何进行通信

def write(q):    
    print("write(%s), 父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))    
    for i in "Python":        
        print("Put %s to Queue" % i)        
        q.put(i)
        
def read(q):    
    print("read(%s), 父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))    
    for i in range(q.qsize()):        
        print("read 从 Queue 获取到消息： %s" % q.get(True))
        
def test_commun():    
    print("(%s) start" % os.getpid())    
    q = Manager().Queue()    
    pw = Process(target=write, args=(q, ))    
    pr = Process(target=read, args=(q, ))    
    pw.start()    
    pr.start()    
    pw.join()    
    pr.terminate()

output

(23544) start
write(29856), 父进程为(23544)
Put P to Queue
Put y to Queue
Put t to Queue
Put h to Queue
Put o to Queue
Put n to Queueread(25016), 父进程为(23544)
read 从 Queue 获取到消息：P
read 从 Queue 获取到消息：y
read 从 Queue 获取到消息：t
read 从 Queue 获取到消息：h
read 从 Queue 获取到消息：o
read 从 Queue 获取到消息：n

Python 的 multiprocessing 模块包装了底层的机制，提供了 Queue、Pipes 等多种方式来交换数据。

11. 进程锁和线程锁

进程锁：是为了控制同一操作系统中多个进程访问一个共享资源，只是因为程序的独立性，各个进程是无法控制其他进程对资源的访问的，但是可以使用本地系统的信号量控制。

信号量(Semaphore)，有时被称为信号灯，是在多线程环境下使用的一种设施，是可以用来保证两个或多个关键代码段不被并发调用。

线程锁：当多个线程几乎同时修改一个共享数据的时候，需要进行同步控制，线程同步能够保证多个线程安全的访问竞争资源(全局内容)，最简单的同步机制就是使用互斥锁。

某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为锁定状态，其他线程就能更改，直到该线程将资源状态改为非锁定状态，也就是释放资源，其他的线程才能再次锁定资源。互斥锁保证了每一次只有一个线程进入写入操作。从而保证了多线程下数据的安全性。

12. 什么是并发和并行

并行：多个 CPU 核心，不同的程序就分配给不同的 CPU 来运行。可以让多个程序同时执行。

并发：单个 CPU 核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行。

13. threading.local 的作用

ThreadLocal 叫做线程本地变量，ThreadLocal 在每一个变量中都会创建一个副本，每个线程都可以访问自己内部的副本变量，对其他线程时不可见的，修改之后也不会影响到其他线程。

14. 什么是域名解析

域名解析是指将域名解析为 IP 地址。也有反向的“逆解析”，将 IP 通过 DNS 服务器查找到对应的域名地址。

DNS 是域名系统 (Domain Name System)，域名系统为因特网上的主机分配域名地址和 IP 地址。用户使用域名地址，该系统就会自动把域名地址转为 IP 地址。

15. LVS 是什么及作用

LVS 是 Linux Virtual Server 的简写，意即 Linux 虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统，即负载均衡服务器。

LVS 工作模式分为 NAT 模式、TUN 模式、以及 DR 模式。

16. Nginx 的作用

Nginx 主要功能：1、反向代理 2、负载均衡 3、HTTP 服务器（包含动静分离） 4、正向代理

正向代理：某些情况下，代理用户去访问服务器，需要手动设置代理服务器的 IP 和端口号。

反向代理：是用来代理服务器的，代理要访问的目标服务器。代理服务器接受请求，然后将请求转发给内部网络的服务器(集群化)，并将从服务器上得到的结果返回给客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。

负载均衡服务器类似于 LVS
HTTP 服务器类似于 Tomcat 等。

17. keepalived 及 HAProxy

HAProxy 提供高可用性、负载均衡，以及基于 TCP 和 HTTP 的应用程序代理。

keepalived 是集群管理中保证集群高可用的一个服务软件，其功能类似于 heartbeat，用来防止单点故障。

18. 什么是 rpc

RPC 是指远程过程调用，也就是说两台服务器 A，B，一个应用部署在 A 服务器上，想要调用 B 服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。

19. 从浏览器输入一个网址到展示网址页面的过程

1. 浏览器通过 DNS 服务器查找到域名对应的 IP 地址
2. 浏览器给 IP 对应的 web 服务器发送 HTTP 请求
3. web 服务器接收到 HTTP 请求后，返回响应给浏览器
4. 浏览器接收到响应后渲染页面

20. 什么是cdn

CDN 的全称是 Content Delivery Network，即内容分发网络。CDN 是构建在网络之上的内容分发网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN 的关键技术主要有内容存储和分发技术。

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