Django面试题

面试题

在Django的ORM操作中，返回列表查询集的过滤器有哪些？

• order_by()：排序
• all() ：返回所有的数据
• filter()：返回满足条件的数据
• exclude()：返回满足条件之外的数据，相当于sql语句中where部分的not关键字

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在Django中，QuerySet的get和filter方法的区别，请从接收参数、返回内容以及异常三个方面来阐述？

方法	输入参数	返回值	异常
get	严格匹配	一个定义的model对象	当返回多条记录或者没有找到记录的时候都会抛出异常
filter	支持模糊匹配	查询集、支持链式操作	不抛异常

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在Django视图中，可以获取前端传过来的哪些参数？如何获取？

• form提交的参数

  • request.POST

• url路径参数

  • def get(request, some_param)

• 查询字符串参数

  • request.GET

• 请求头获取参数

  • request.META

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Redis数据库中有哪几种数据类型呢？

• string
• list
• hash
• set
• sorted set
• HyperLogLog
• Geo

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一、CSRF是什么？django中如何防护？

1.开启csrf

Cross-site request forgery (CSRF) is an attack that tricks a user into making unwanted actions on a website, where they are already authenticated, while they are visiting another site.

• 全局开启csrf防护

# 全局开启csrf防护
django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware    # 生成csrf cookie和判断csrf token是否正确

• 针对某一个函数视图开启csrf防护

  @csrf_protect
  def my_view(request):
      # 函数视图逻辑
      return render(request, "example.html")

• 针对某一个类视图开启csrf防护

  @method_decorator(csrf_protect)
  class MyClassView(request):
      # 类视图逻辑
      return render(request, "example.html")

• 在template模版中，使用{% csrf_token %}，去生成随机的csrf token(key为csrfmiddlewaretoken的隐藏字段)

2.关闭csrf

注释掉CsrfViewMiddleware中间件，添加csrf_exempt装饰器

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请简略描述一下Django的架构（提示：MVT）？

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什么是wsgi协议？

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请分析一下，django、flask、tornado这三个主流框架的优缺点？

请分析一下，Django ORM和原生SQL的优缺点？

	优点	缺点
Django ORM	快速开发、隐藏数据访问细节、避免不规范的SQL、简化迁移	影响性能、复杂查询效率低
RAW SQL	复杂查询更灵活	需要检查SQL是否有问题、SQL注入漏洞

Django ORM高级操作：

• Lazy load和Cache提升性能

• defer和only

• Django中使用原生SQL

  • News.objects.only('title').filter(tag_id=1).extra(where=['clicks>800'])

  • news = News.objects.raw('select id, title from tb_news')

  • 类似pymysql操作

    from django.db import connection  
      
    cursor = connection.cursor()   
    cursor.execute("select id, title from tb_news")  
    cursor.fetchall()

• select_related关联查询

• using 多个数据库时控制QuerySet在哪个数据库上操作---

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Django 从请求到响应发生了什么？

一、Django的启动

1、启动的服务器

开发、测试中：runserver

生产环境中：nginx + uwsgi

应用启动会做如下操作：

• 创建WSGIServer类的实例，接受用户请求
• WSGIHandler，处理用户请求和响应

2、WSGI

Python Web Server Gateway Interface (或简称 WSGI，读作“wizgy”)。WSGI不是服务器，也不用于与程序交互的API，更不是代码，而只是定义了一个接口，用于描述web server如何与web application通信的规范。

它允许开发者将选择web框架和web服务器分开。可以让不同的web服务器和不同的web框架配合在一起运行，选择一个适合的配对。

wsgi server 中会定义一个start_response函数，然后将用户请求信息environ和start_response传给框架

# 在wsgi server中会调用application方法，生成django框架中的一个应用实例
def application(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    return 'Hello World!'

def start_response(self, status_code, header):
    """
    生成响应头
    :param status_code: 响应状态码
    :param header:  响应头
    :return: 聚合之后的响应头
    """
    temp_header = '
'.join((str(k) + ': ' + str(v) for k, v in header))
    self.response_headers = 'HTTP/1.1 ' + status_code + '
' + temp_header + '

'  

二、请求到响应的整个过程

图一：

 

图二：

1、中间类中的顺序与方法

# 5个方法
process_request、 process_view、process_template_response、process_exception、process_response
for middleware_path in settings.MIDDLEWARE:
    ···
    if hasattr(mw_instance, 'process_request'):
        request_middleware.append(mw_instance.process_request)
    if hasattr(mw_instance, 'process_view'):
        self._view_middleware.append(mw_instance.process_view)
    if hasattr(mw_instance, 'process_template_response'):
        self._template_response_middleware.insert(0,mw_instance.process_template_response)
    if hasattr(mw_instance, 'process_response'):
        self._response_middleware.insert(0, mw_instance.process_response)
    if hasattr(mw_instance, 'process_exception'):
        self._exception_middleware.insert(0, mw_instance.process_exception)

中间件执行顺序：

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Mysql集群和负载均衡

一、为什么要使用数据库集群和负载均衡？

1.高可用

2.高并发

3.高性能

二、mysql数据库集群方式

三、使用docker安装PXC

1.拉取PXC镜像

docker pull percona/percona-xtradb-cluster:5.7

2.创建volume卷

docker volume create --name v1
docker volume create --name v2
docker volume create --name v3

3.创建network网络

docker network create --subnet=172.18.0.0/24 net1

4.运行PXC容器

# 创建node1
docker run -d -p 8002:3306 -v v1:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwe123 -e XTRABACKUP_
PASSWORD=qwe123 -e CLUSTER_NAME=PXC --name=node1 --net=net1 --ip 172.18.0.2 percona/percona-xtradb-cluster:5.7

# 创建node2
docker run -d -p 8003:3306 -v v2:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwe123 -e XTRABACKUP_
PASSWORD=qwe123 -e CLUSTER_NAME=PXC -e CLUSTER_JOIN=node1 --name=node2 --net=net1 --ip 172.18.0.3 percona/percona-xtradb-cluster:5.7

# 创建node3
docker run -d -p 8004:3306 -v v3:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwe123 -e XTRABACKUP_
PASSWORD=qwe123 -e CLUSTER_NAME=PXC -e CLUSTER_JOIN=node1 --name=node3 --net=net1 --ip 172.18.0.4 percona/percona-xtradb-cluster:5.7

四、为什么要使用Haproxy？

1.高性能

2.使用docker安装Haproxy

# 拉取haproxy image
docker pull haproxy

# 在虚拟机中创建保存haproxy配置文件的目录
mkdir -p ~/haproxy_conf/

# 创建haproxy.cfg配置文件
global
    #工作目录
    chroot /usr/local/etc/haproxy
    #日志文件，使用rsyslog服务中local5日志设备（/var/log/local5），等级info
    log 127.0.0.1 local5 info
    #守护进程运行
    daemon

defaults
    log    global
    mode    http
    option    httplog
    option    dontlognull
    timeout connect 5000
    timeout client  50000
    timeout server  50000

#监控界面
listen  admin_stats
    #监控界面的访问的IP和端口
    bind  0.0.0.0:8888
    #访问协议
    mode        http
    #URI相对地址
    stats uri   /
    stats realm     Global statistics
    #登陆帐户信息
    stats auth  admin:qwe123
#数据库负载均衡
listen  proxy-mysql
    #访问的IP和端口
    bind  0.0.0.0:3306
    #网络协议
    mode  tcp
    #负载均衡算法（轮询算法）
    #轮询算法：roundrobin
    #权重算法：static-rr
    #最少连接算法：leastconn
    #请求源IP算法：source
    balance  roundrobin
    #日志格式
    option  tcplog
    #在MySQL中创建一个没有权限的haproxy用户，密码为空。Haproxy使用这个账户对MySQL数据库心跳检测
    option  mysql-check user haproxy
    server  MySQL_1 172.18.0.2:3306 check weight 1 maxconn 2000
    server  MySQL_2 172.18.0.3:3306 check weight 1 maxconn 2000
    server  MySQL_3 172.18.0.4:3306 check weight 1 maxconn 2000
    option  tcpka

# 运行容器
docker run -it -d -p 8078:8888 -p 8036:3306 -v  /home/pyvip/haproxy_conf:/usr/local/etc/haproxy --name h1 --privileged --net=net1 --ip 172.18.0.5 haproxy

# 进入haproxy容器，启动haproxy
docker exec -it h1 bash

# 加载haproxy配置文件
haproxy -f /usr/local/etc/haproxy/haproxy.cfg

3.使用Navicat登录haproxy

在数据库中创建一个没有任何权限的haproxy用户，密码为空，来测试mysql负载均衡是否正常。

CREATE USER 'haproxy'@'%' IDENTIFIED BY '';

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性能优化

一、celery异步

1.为什么要使用celery？

• 手机短信验证，一直等待
• 发送激活邮件，一直等待
• 上传文件，一直等待

2.celery是什么？

• 即插即用
• 异步任务队列
• 简单：易于使用和维护，有丰富的文档
• 高效：单个进程每分钟可以处理数百万个任务
• 灵活：几乎每个部分都可以自定义扩展

3.组成

• broker（中间人、任务队列）
• client（任务的发出者）
• worker（任务的处理者）

4.安装celery

# 进入项目虚拟环境中

pip install celery

5.异步发送手机短信验证码

# 在项目根目录创建celery_tasks/celery_main.py文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

from celery import Celery


# 为celery使用django配置文件进行设置
import os
# if not os.getenv('DJANGO_SETTINGS_MODULE'):
#     os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'dj_pre_class.settings'

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'dj_pre_class.settings')

app = Celery('dj_pre_class')  # 创建celery应用

app.config_from_object('celery_tasks.celery_config')  # 导入celery配置

# 导入任务
app.autodiscover_tasks(['celery_tasks.sms', ])

# 创建celery_tasks/celery_config.py文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

broker_url = "redis://127.0.0.1:6379/3"     # 存放broker消息队列
result_backend = "redis://127.0.0.1:6379/4"      # 存放执行结果

# 创建celery_tasks/sms/tasks.py文件

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import logging

from utils.yuntongxun.sms import CCP
from celery_tasks.celery_main import app


# 导入日志器
logger = logging.getLogger('django')


@app.task(name='send_sms_code')
def send_sms_code(mobile, sms_num, expires, temp_id):
    """
    发送短信验证码
    :param mobile: 手机号
    :param sms_num: 短信验证码
    :param expires: 云通讯验证码过期时间
    :param temp_id: 短信模版id
    :return:
    """
    try:
        result = CCP().send_template_sms(mobile, [sms_num, expires], temp_id)
    except Exception as e:
        logger.error("发送验证码短信[异常][ mobile: %s, message: %s ]" % (mobile, e))
    else:
        if result == 0:
            logger.info("发送验证码短信[正常][ mobile: %s sms_code: %s]" % (mobile, sms_num))
        else:
            logger.warning("发送验证码短信[失败][ mobile: %s ]" % mobile)

加载异步任务，发送短信验证码

# 在apps/verifications/views.py中

# 调用delay方法，使用celery 发送手机验证码
    celery_res = send_sms_code.delay(mobile, sms_num, constants.SMS_CODE_YUNTX_EXPIRES, constants.SMS_CODE_TEMP_ID)
    logger.info("发送验证码短信[正常][ mobile: %s sms_code: %s]" % (mobile, sms_num))

return to_json_data(errno=Code.OK, errmsg="短信验证码发送成功")

开启celery异步任务

# 进入虚拟环境，切换到项目根目录中

celery -A celery_tasks.celery_main worker -l info
 

二、缓存机制

1.为什么要使用缓存？

• 提升页面加载速度
• 不是所有的场景都适合缓存
• 访问频繁，更新不频繁

2.加载缓存提升网站主页访问速度

# 在dj_pre_class/settings.py中添加如下配置：

CACHES = {
    # 页面缓存技术
    "page_cache": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/5",
        'TIMEOUT': 120,  # 过期时间设为120秒
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
        }
    },

}

# 在apps/news/views.py中添加如下配置：

from django.utils.decorators import method_decorator
from django.views.decorators.cache import cache_page


@method_decorator(cache_page(timeout=120, cache='page_cache'), name='dispatch')
class IndexView(View):
    pass

@method_decorator(cache_page(timeout=120, cache='page_cache'), name='dispatch')
class NewsListView(View):
    pass


@method_decorator(cache_page(timeout=120, cache='page_cache'), name='dispatch')
class NewsBanner(View):
    pass