OOP思想的理解
面向对象是相对于面向过程而言的。面向过程语言是一种基于功能分析的、以算法为中心的程序设计方法；而面向对象是一种基于结构分析的、以数据为中心的程序设计思想。在面向对象语言中有一个有很重要东西，叫做类。面向对象有三大特性：封装、继承、多态。简单来说就是面向对象是关注结果，而面向过程是关注实现的过程。
python的优点缺点
优点：
- Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程
- 丰富的库，python有可定义的第三方库可以使用
- 规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
- 可移植性—由于它的开源本质
- 可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写
缺点：
- 执行效率不高，相对于java或者c来说，安全性不够高
解释型，和编译型
编译型：运行前先由编译器将高级语言代码编译为对应机器的cpu汇编指令集，再由汇编器汇编为目标机器码，生成可执行文件，然最后运行生成的可执行文件。最典型的代表语言为C/C++，一般生成的可执行文件及.exe文件。
解释型：在运行时由翻译器将高级语言代码翻译成易于执行的中间代码，并由解释器（例如浏览器、虚拟机）逐一将该中间代码解释成机器码并执行（可看做是将编译、运行合二为一了）。最典型的代表语言为JavaScript、Python、Ruby和Perl等
4、解释型代码提高速度
关于 Python 程序的运行方面，有什么手段能提升性能？
1）使用多进程，充分利用机器的多核性能
2）对于性能影响较大的部分代码，可以使用 C 或 C++编写
3）对于 IO 阻塞造成的性能影响，可以使用 IO 多路复用来解决
4）尽量使用 Python 的内建函数
5）尽量使用局部变量
线程和进程与携程的区别
- 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。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。
- 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。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。
- 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。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
协程多与线程进行比较
- 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU。
- 线程进程都是同步机制，而协程则是异步
- 协程能保留上一次调用时的状态，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态
python的GC，回收机制
由于python是一种编译型的语言，所以他本身是不用进行开辟空间和回收空间这一操作的，都可以由解释器完成
所谓的GC机制，是采用引用计数的技术来进行垃圾回收。所谓引用计数，就是考虑到Python中变量的本质不是内存中一块存储数据的区域，而是对一块内存数据区域的引用。所以python可以给所有的对象（内存中的区域）维护一个引用计数的属性，在一个引用被创建或复制的时候，让python,把相关对象的引用计数+1；相反当引用被销毁的时候就把相关对象的引用计数-1。当对象的引用计数减到0时，自然就可以认为整个python中不会再有变量引用这个对象，所以就可以把这个对象所占据的内存空间释放出来了。
其他机制：
标记清除回收机制
如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。
分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象.