谈一下你对 uWSGI 和 nginx 的理解？
1.uWSGI 是一个 Web 服务器，它实现了 WSGI 协议、uwsgi、http 等协议。Nginx 中 HttpUwsgiModule 的作用是与 uWSGI 服务器进行交换。WSGI 是一种 Web 服务器网关接口。它是一个 Web 服务器（如 nginx，uWSGI 等服务器）与 web 应用（如用 Flask 框架写的程序）通信的一种规范。要注意 WSGI / uwsgi / uWSGI 这三个概念的区分。
WSGI 是一种通信协议。
uwsgi 是一种线路协议而不是通信协议，在此常用于在 uWSGI 服务器与其他网络服务器的数据通信。
uWSGI 是实现了 uwsgi 和 WSGI 两种协议的 Web 服务器。
2. nginx 是一个开源的高性能的 HTTP 服务器和反向代理：
- 作为 web 服务器，它处理静态文件和索引文件效果非常高；
- 它的设计非常注重效率，最大支持 5 万个并发连接，但只占用很少的内存空间；
- 稳定性高，配置简洁；
- 强大的反向代理和负载均衡功能，平衡集群中各个服务器的负载压力应用。
django 开发中数据库的优化?
- 设计表时，尽量少使用外键，因为外键约束会影响插入和删除性能；
- 使用缓存，减少对数据库的访问；
- 在 orm 框架下设置表时，能用 varchar 确定字段长度时，就别用 text；
- 可以给搜索频率高的字段属性，在定义时创建索引；
- Django orm 框架下的 Querysets 本来就有缓存的；
- 如果一个页面需要多次连接数据库，最好一次性取出所有需要的数据，减少对数据库的查询次数；
- 若页面只需要数据库里某一个两个字段时，可以用 QuerySet.values()；
- 在模板标签里使用 with 标签可以缓存 Qset 的查询结果。
Python 中三大框架各自的应用场景？
- django：主要是用来搞快速开发的，他的亮点就是快速开发，节约成本，正常的并发量不过 10000，如果要实现高并发的话，就要对 django 进行二次开发，比如把整个笨重的框架给拆掉，自己写 socket 实现 http 的通信，底层用纯 c，c++写提升效率，ORM 框架给干掉，自己编写封装与数据库交互的框架，因为啥呢，ORM 虽然面向对象来操作数据库，但是它的效率很低，使用外键来联系表与表之间的查询；
- flask：轻量级，主要是用来写接口的一个框架，实现前后端分离，提升开发效率，Flask 本身相当于一个内核，其他几乎所有的功能都要用到扩展（邮件扩展 Flask-Mail，用户认证 Flask-Login），都需要用第三方的扩展来实现。比如可以用 Flask-extension 加入 ORM、窗体验证工具，文件上传、身份验证等。Flask 没有默认使用的数据库，你可以选择 MySQL，也可以用 NoSQL。
其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug（路由模块），模板引擎则使用 Jinja2。这两个也是 Flask 框架的核心。 Python 最出名的框架要数 Django，此外还有 Flask、Tornado 等框架。虽然 Flask 不是最出名的框架，但是 Flask 应该算是最灵活的框架之一，这也是 Flask 受到广大开发者喜爱的原因。 - Tornado： Tornado 是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其非阻塞的方式和对 epoll 的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。
代码优化从哪些方面考虑？有什么想法？
- 优化算法时间
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是 O(n)和 O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 - 循环优化
每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用 Python 的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作。每一次你调用方法 str.upper，Python 都会求该方法的值。然而，如果你用一个变量代替求得的值，值就变成了已知的，Python 就可以更快地执行任务。优化循环的关键，是要减少 Python 在循环内部执行的工作量，因为 Python 原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。（注意：优化循环的方法有很多，这只是其中的一个。例如，许多程序员都会说，列表推导是在循环中提高执行速度的最好方式。这里的关键是，优化循环是程序取得更高的执行速度的更好方式之一。） - 并行编程
因为 GIL 的存在，Python 很难充分利用多核 CPU 的优势。但是，可以通过内置的模块 multiprocessing 实现下面几种并行模式：
多进程：对于CPU 密集型的程序，可以使用 multiprocessing 的 Process，Pool 等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
多线程：对于 IO 密集型的程序，multiprocessing.dummy 模块使用 multiprocessing 的接口封装 threading，使得多线程编程也变得非常轻松(比如可以使用 Pool 的 map 接口，简洁高效)。
分布式：multiprocessing 中的 Managers 类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。
不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
Django设置缓存
设置缓存：
缓存系统需要一些设置才能使用。 也就是说，你必须告诉他你要把数据缓存在哪里- 是数据库中，文件系统或者直接在内存中。 这个决定很重要，因为它会影响你的缓存性能，是的，一些缓存类型要比其他的缓存类型更快速。
你的缓存配置是通过 setting 文件的 CACHES 配置来实现的。这里有 CACHES 所有可配置的变量值。
Django HTTP 请求的处理流程?
Django 和其他 Web 框架的 HTTP 处理的流程大致相同，Django 处理一个 Request 的过程是首先通过中间件，然后再通过默认的 URL 方式进行的。我们可以在 Middleware 这个地方把所有Request 拦截住，用我们自己的方式完成处理以后直接返回 Response。
Tornado 的核心是什么？
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。