1、分别从前端、后端、数据库阐述web项目的性能优化
前端优化：
1、减少http请求、例如制作精灵图
2、html和CSS放在页面上部，javascript放在页面下面，因为js加载比HTML和Css加载慢，所以要优先加载html和css,以防页面显示不全，性能差，也影响用户体验差
后端优化：
1、缓存存储读写次数高，变化少的数据，比如网站首页的信息、商品的信息等。应用程序读取数据时，一般是先从缓存中读取，如果读取不到或数据已失效，再访问磁盘数据库，并将数据再次写入缓存。
2、异步方式，如果有耗时操作，可以采用异步，比如celery
3、代码优化，避免循环和判断次数太多，如果多个if else判断，优先判断最有可能先发生的情况
数据库优化：
1、如有条件，数据可以存放于redis，读取速度快
2、建立索引、外键等
2、列出常见MYSQL数据存储引擎
1、InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
2、MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比 较低，也可以使用。
3、MEMORY：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。
2、简述同源策略
同源策略需要同时满足以下三点要求：
1）协议相同
2）域名相同
3）端口相同
http:www.test.com与https:www.test.com 不同源——协议不同
http:www.test.com与http:www.admin.com 不同源——域名不同
http:www.test.com与http:www.test.com:8081 不同源——端口不同
只要不满足其中任意一个要求，就不符合同源策略，就会出现“跨域”
3、用两种方法去空格
>>> a = 'welcome to MuMu`s Home page'
>>> b = a.replace(' ','')
>>> b
'welcometoMuMu`sHomepage'
>>> c = a.split(' ')
>>> c
['welcome', 'to', 'MuMu`s', 'Home', 'page']
>>> d = ''.join(c)
>>> d
'welcometoMuMu`sHomepage'
4、int用法
>>> int('1.4')
Traceback (most recent call last):
File "<console>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1.4'
>>> int(4)
4
>>> int('4')
4
5、简述乐观锁和悲观锁
悲观锁, 就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制，乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量
6、Linux命令重定向 > 和 >>
Linux 允许将命令执行结果 重定向到一个 文件
将本应显示在终端上的内容 输出／追加 到指定文件中
> 表示输出，会覆盖文件原有的内容
>> 表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾
用法示例：
将 echo 输出的信息保存到 1.txt 里echo Hello Python > 1.txt
将 tree 输出的信息追加到 1.txt 文件的末尾tree >> 1.txt
7、简述乐观锁和悲观锁
Python中函数参数是引用传递（注意不是值传递）。对于不可变类型（数值型、字符串、元组），因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身；而对于可变类型（列表字典）来说，函数体运算可能会更改传入的参数变量。
8、求两个列表的交集、差集、并集
>>> a=[1,2,3,4]
>>> b=[4,3,5,6]
>>> jj1=[i for i in a if i in b]
>>> jj1
交集：[3, 4]
>>> jj2=list(set(a).intersection(set(b)))
>>> jj2
交集：[3, 4]
>>> bj=list(set(a).union(set(b)))
>>> bj
并集：[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> cj1=list(set(a).difference(set(b)))
>>> cj1
差集（相对于a）：[1, 2]
>>> cj2=list(set(b).difference(set(a)))
>>> cj2
差集（相对于b）：[5, 6]
9、生成0-100的随机数
>>> import random
>>> a=100*random.random()
>>> a
随机小数:47.56220877337418
>>> b=random.choice(range(1,100))
>>> b
随机整数:72
>>> c=random.randint(1,100)
>>> c
随机整数:53
10、单引号、双引号、三引号用法
1、单引号和双引号没有什么区别，不过单引号不用按shift，打字稍微快一点。表示字符串的时候，单引号里面可以用双引号，而不用转义字符,反之亦然。
'She said:"Yes." ' 或 "She said: 'Yes.' "
2、但是如果直接用单引号扩住单引号，则需要转义，像这样：
' She said:\'Yes.\' '
3、三引号可以直接书写多行，通常用于大段，大篇幅的字符串
"""
hello
world
"""
11、HTTP请求中get和post区别
1、GET请求是通过URL直接请求数据，数据信息可以在URL中直接看到，比如浏览器访问；而POST请求是放在请求头中的，我们是无法直接看到的；
2、GET提交有数据大小的限制，一般是不超过1024个字节，而这种说法也不完全准确，HTTP协议并没有设定URL字节长度的上限，而是浏览器做了些处理，所以长度依据浏览器的不同有所不同；POST请求在HTTP协议中也没有做说明，一般来说是没有设置限制的，但是实际上浏览器也有默认值。总体来说，少量的数据使用GET，大量的数据使用POST。
3、GET请求因为数据参数是暴露在URL中的，所以安全性比较低，比如密码是不能暴露的，就不能使用GET请求；POST请求中，请求参数信息是放在请求头的，所以安全性较高，可以使用。在实际中，涉及到登录操作的时候，尽量使用HTTPS请求，安全性更好。
12、简述多线程、多进程
进程：
1、操作系统进行资源分配和调度的基本单位，多个进程之间相互独立
2、稳定性好，如果一个进程崩溃，不影响其他进程，但是进程消耗资源大，开启的进程数量有限制
线程：
1、CPU进行资源分配和调度的基本单位，线程是进程的一部分，是比进程更小的能独立运行的基本单位，一个进程下的多个线程可以共享该进程的所有资源
2、如果IO操作密集，则可以多线程运行效率高，缺点是如果一个线程崩溃，都会造成进程的崩溃
应用：
IO密集的用多线程，在用户输入，sleep 时候，可以切换到其他线程执行，减少等待的时间
CPU密集的用多进程，因为假如IO操作少，用多线程的话，因为线程共享一个全局解释器锁，当前运行的线程会霸占GIL，其他线程没有GIL，就不能充分利用多核CPU的优势