一、什么是WSGI,uwsgi,uWSGI

1、WSGI

WSGI：是python web应用程序与web服务器之间的通用标准接口。 它定义了web服务器和python应用程序之间的通信协议，使得不同的web服务器和python框架可以无缝集成。WSGI允许开发者使用统一的方式编写web应用程序，而不用关心底层的服务器实现细节。

为什么需要wsgi呢？
当请求时Web服务器需要和web应用程序进行通信，但是web服务器有很多种啊，例如最新的是nginx，专门提供http服务的；Python web开发框架也对应多种啊，例如django、flask、fastapi，专门开发web应用的；它们之间需要一个桥梁，所以WSGI应运而生，定义了一套通信标准。试想一下，如果不统一标准的话，就会存在Web框架和Web服务器数据无法匹配的情况，那么开发就会受到限制，这显然不合理的。

2、uWSGI

uWSGI：是一种web服务器软件，它实现了WSGI协议，并提供高性能的web服务。uWSGI可以作为一个独立的Web服务器运行，也可以作为一个与其他Web服务器（如Nginx、Apache等）配合使用的应用程序容器。它支持多线程、多进程、异步I/O等特性，能够处理大量并发请求，并提供了丰富的配置选项和插件机制。

3、uwsgi

uwsgi：是一种通信协议，它是uWSGI服务器与其他Web服务器（如Nginx）之间进行通信的协议。 uwsgi协议是uWSGI服务器与前端Web服务器之间传递请求和响应的标准格式，它定义了数据包的结构和字段含义。通过uwsgi协议，uWSGI服务器可以与前端Web服务器进行高效的通信，实现负载均衡、反向代理等功能。

因此，uWSGI 是一个 Web 服务器，可以通过 WSGI 协议与 Python 应用程序通信，并使用 uwsgi 协议进行通信。WSGI 是 Python Web 应用程序与 Web 服务器之间的接口规范，定义了应用程序和服务器之间的标准接口。 而 uwsgi 则是 uWSGI 服务器与应用程序之间的二进制通信协议。

二、python中为什么没有函数重载？

首先python是解释性语言，函数重载现象通常出现在编译型语言中。
其次python是动态类型语言，函数的参数没有类型约束，也就无法根据参数类型区分重载。
再者python中函数的参数可以有默认值，可以使用可变参数和关键字参数，因此即便没有函数重载，也要可以让一个函数根据调用者传入的参数产生不同的行为。

三、Python中如何跨模块共享全局变量?

在Python中，可以通过使用模块来实现跨模块共享全局变量。具体的步骤如下：

1、创建一个专门用于存放全局变量的模块，例如命名为global_vars.py。
2、在global_vars.py模块中定义全局变量，可以直接赋值或者使用global关键字声明。
3、在其他需要使用这些全局变量的模块中，通过import语句导入global_vars.py模块。
4、在其他模块中，可以直接使用global_vars.py模块中定义的全局变量。
下面是一个示例：

在global_vars.py模块中定义全局变量：

global_var = 10

在其他模块中使用全局变量：
main.py

import global_vars

print(global_vars.global_var)  # 输出：10

这样就可以在不同的模块中共享全局变量了。

四、内存泄露是什么?如何避免?

内存泄漏是指在程序运行时，申请的内存空间没有及时被释放，导致程序占用的内存不断的增大，最终可能导致系统崩溃或者变得缓慢。

Python中的内存泄漏原因可以归结为以下几种情况:

• 1.对象引用未释放:当一个对象不再被使用时，如果其引用计数没有归零，垃圾回收机制无法回收该对象所占用的内存。这种情况通常发生在循环引用的情况下，即两个或多个对象相互引用，导致它们的引用计数无法归零。为了解决这个问题，可以使用手动解除循环引用。

• 2.缓存对象未正确管理:在某些情况下，为了提高性能，程序会使用缓存来存储一些对象。如果缓存对象未正确管理，即没有适时地从缓存中移除不再需要的对象，那么这些对象将一直占用内存。解决这个问题的方法是在适当的时机清理缓存，或使用LRU(LeastRecently Used)等缓存替换算法。

• 3.大对象未释放:Python中的大对象(如大列表或大字典)在不再使用时可能会导致内存泄漏。这是因为这些对象的引用计数可能不会立即归零，从而延迟了垃圾回收的执行。为了避免这种情况，可以考虑手动释放大对象的引用，或者将其拆分为更小的对象来减少内存占用。

不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。
通过 Python 扩展模块gc 来查看不能回收的对象的详细信息。
可以通过 sys.getrefcount(obj)来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为 0来判断是否内存泄漏。

五、谈谈lambda函数作用?

(1)、lambda函数比较轻便，即用即扔，很适合需要完成某一项简单功能，但是这个简单的功能只在此一处使用，连名字都很随意的情况下;
(2)、lambda是匿名函数，一般用来给filter，map，reduce这样的函数式编程服务;
(3)、作为回调函数，可以传递给某些应用，比如消息处理等。

六、写一个函数实现字符串反转，尽可能写出你知道的所有方法。

方法1

name = "abcde"
print(name[::-1])

方法2

print(''.join(list(name)[::-1]))

方法3

def a(name):
    res = ''
    for i in range(len(name) - 1, -1, -1):
        res += name[i]
    return res


name = "abcde"
r = a(name)
print(r)

七、时间复杂度和空间复杂度

八、要求:设计一个装饰器函数，如果被装饰的函数返回字符串则将字符串每个单词首字母大写

class AA:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        res = self.func(*args, **kwargs)
        if isinstance(res, str):
            res=res.title()
            return res
        else:
            return res

@AA
def func123(s):
    return s

print(func123("qwe"))

九、按照题目要求写出对应的函数。

要求:写一个函数，传入的参数是一个列表(列表中的元素可能也是一个列表)，返回该列表最大的嵌套深度。
例如:列表[1，2，3]的嵌套深度为1，
列表[[1]，[2，[3]]]的嵌套深度为3。

思路：
首先判断传入的参数是否为列表，如果不是列表，则返回0，表示没有嵌套深度。
如果是列表，则遍历列表中的每个元素，对每个元素进行递归调用，计算其嵌套深度。
对于每个元素的嵌套深度，取最大值，并加1，表示当前列表的嵌套深度。
返回最大的嵌套深度作为结果。

def max_nested_depth(items):
    if not isinstance(items, list):
        return 0
    max_length = 0
    for item in items:
        depth = max_nested_depth(item)
        max_length = max(max_length, depth)
    return max_length + 1


# lst1 = [1, 2, 3]
# depth1 = max_nested_depth(lst1)
# print(depth1)  # 输出: 1

lst2 = [[1], [2, [3]]]
depth2 = max_nested_depth(lst2)
print(depth2)  # 输出: 3