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我想学习编程，但是不知道该怎么开始。
我建议最好是从基础入手，而不是一开始就进行可视化编程。虽然如今国内绝大多数pc都是使用的windows，但是毕竟这知识这个世界的冰山一角。扎实的基础自然会更有用处。编程其实重要的是程序思维，然后是算法和数据结构。这些都是超出语言的，就是说不管是学c学java学delphi还是别的什么，这一部分都是一致的。因此培养这部分的知识可以说是一本万利的事情。初学肯定是通过语言熟悉思想熟悉算法和数据结构，到一定的时候就是纯粹的思想和算法数据结构的学习，便已经脱离程序语言了。经历过这些阶段，换一种语言不过是重新了解一下描述的方式，就像你了解了中文思维，山东话和四川话的差别就不会太大；了解了拉丁语的思维，整个语系的语言都不过是简简单单的记忆工作，应用就好。入门的语言，理论上是怎么方便学哪个，看那个顺眼学哪个。当然这里面还是有不同的推荐的。一般来说我比较推荐pascal、c/c++、java。并不是因为这三个东西很通用很有前途，而是它们实在是严整而有规则（c/c++还显得稍微的宽松了一点），而严谨的语法要求和明确的概念区分是有利于编程思维的形成和算法数据结构的学习的。同样的因为这个理由我不推荐vb，而并不是因为它功能不强大（事实上vb在windows环境中是相当牛的语言）另外一个建议是，如果学c，不要一开始就用vc。ms提供的很多东西很方便，有很多很简单的实现方法，但是它们不标准。vc与ansi
c标准是有很大的差距的。首先一个不遵循标准的c/c++程序是不通用的，换个编译器说不定就不被承认了。所以我非常推崇gcc，理由之一是它完全符合
ansi
c标准，无论它的c还是c++编译器都很严整，功能上一点也不缺乏（有人说gcc不能做图形界面的程序，这一点完全错误，到处都有的qt库和gtk库都能做出很好的界面），另外一个理由便是它免费，毕竟稍微大一点的软件企业就不会屈从与微软的编译器和平台，而一个免费的c编译器无疑可以创造更多的利益；就算要转vc，标准的c程序也是几乎不要作任何改动的。当然，这一切的前提是，你真的很想很好的学编程，做一个这方面的精英。如果只不过是兴趣，或者只是想拿一个ms的工程师认证然后在国内企业找份诸如设计vf、vb程序之类的工作，那完全可以忽略我上面的话，去找个认证培训班，认认真真听听课，好好完成练习，从vb或者vc入手，考好认证是很不会太难的。毕竟现在很多很好的大学里都从来不缺乏计算机的课程，不会缺少算法或者编译原理的课程，不会没有计算机科学的研究院，而那里面出来的人一般都具备了很好的基础知识，会更加容易成为前面所说的精英。
go数据库有哪些官网
go数据库有sql2go官网。
用于将 sql 语句转换为 golang 的 struct. 使用 ddl 语句即可。例如对于创建表的语句: show create table xxx. 将输出的语句，直接粘贴进去就行。toml2go网。用于将编码后的 toml 文本转换问 golang 的 struct。
非关系型数据库（NoSQL）：
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。
一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动。
2021年最受程序员欢迎的开发工具TOP 50名单出炉-
对于每一个开发者而言，开发工具就相当于他们的武器，选择一个合适的工具能够帮助我们在工作时事半功倍，在互联网逐渐发展成熟的今天，越来越多的开发工具供我们选择，但其中总有一些更好用的，如何选择成为了一大难题。
从而颁布了2021年StackShare第八届顶级工具奖，快来看看有没有你青睐的开发工具吧。
年度最佳新兴工具
1.FastAPI
FastAPI 是一个使用 Python3.6+ 构建 Web API 的高性能框架。根据框架创建者的说法，FastAPI 性能与 NodeJS 或 Golang 相当。
2.GitHub Copilot
作为一款 AI 结对编程工具，Copilot 的主要定位是提供类似 IntelliSense/IntelliCode 的代码补全与建议功能，但在实际表现上有望超越同样由微软合作伙伴 OpenAI 开发的 Codex AI 系统。
3.FiglamFigma
Figma 是一个 基于浏览器 的协作式 UI 设计工具，从推出至今越来越受到 UI 设计师的青睐，也有很多的设计团队投入了Figma 的怀抱，
4.Logtail
Logtail是日志服务提供的日志采集Agent，用于采集阿里云ECS、自建IDC、其他云厂商等服务器上的日志。本文介绍Logtail的功能、优势、使用限制及配置流程等信息。
5.Coder
开发人员工作区平台·
6.Charts.csscss
Charts.css 是用于数据可视化的开源 CSS 框架，帮助用户理解数据，帮助开发人员使用简单的 CSS 类将数据转换为漂亮的图表。·
7.Counter
简单并且免费的网络分析·
8.React Query
React Query是一个库，可为任何类型的异步数据提供ReactJS状态管理功能。根据他们的官方文件，·
9.vscode.dev
将VS Code引入浏览器，构建一个可以在浏览器中完全无服务器运行的开发工具。
10.BookStack
BookStack 是一个开源的、基于 Laravel + Vue.js 构建的知识管理和服务平台。具有简单但功能强大的所见即所得编辑器，允许团队轻松创建详细且有用的文档。·
11.ThunderClient
Thunder Client 为我们提供了一款轻量级、易用、整洁、简单的 Rest API 客户端扩展。·我们可以利用 Thunder Client 在编辑器内快速测试代码库的 API 端点，从而最大限度地减少页面的切换。它可以替代 Postman，作为常用的无脚本测试工具。
12.Quod AI
Quod AI Code Search是一个由人工智能驱动的Chrome扩展，可以自动从Git存储库或Jira问题中搜索代码。
它使用问题的标题和描述，并自动在你的Git存储库中找到匹配的内容。
13.Dendron
Dendron 是典型的开源社区编程思维的解决方案，虽然初看起来有一点学习曲线，但从根本上是给了使用者最大的自由发挥空间，同时又提供了最强大和最彻底的工具生态支持。·
14.Notion API
把概念和你每天使用的工具联系起来·
15.Github1s
只需1秒，就可以用VS Code方式来看GitHub代码。·
16.Ocean
容器的无服务器基础架构引擎·
17.Magic
快速构建应用程序，可定制，无密码登录
·
18.Jina
更简单的一种在云上构建神经搜索的方法，
19.Focalboard
一款开源、本地存储、免费的类 Notion 应用Focalboard 的自我定位是“Trello、Notion 和 Asana 的开源、自托管替代品”。·
20.zx
更好地编写脚本的工具（By Google）
21.OpenSearh
OpenSearch是阿里云开放搜索简称，为解决用户结构化数据搜索需求的托管服务，支持数据结构、搜索排序、数据处理自由定制。·
22.Querybook
一个可以发现、创建和共享数据分析、查询以及表的大数据IDE（通过Pinterest），
23.MangoDB
MongoDB是一款为web应用程序和互联网基础设施设计的数据库管理系统。MongoDB就是数据库，是NoSQL类型的数据库
24.TooIJet
Retool的开源替代品·
25.Kitemaker
Kitemaker是为团队而非经理创建的超快速问题跟踪器。为远程团队创建的Jira的快速替代方案·
26.Appflowy
Appflowy 是一款使用 Flutter 和 Rust 构建的开源笔记软件，它支持Windows、macOS和Linux，可以免费下载使用
27.Kubegres
Kubegres 是一个 Kubernetes Operator，用来部署并维护 PostgreSql 集群，提供开箱即用的数据复制和故障转移功能，简化 PostgreSql 集群生命周期管理，降低数据复制的复杂性
28.Lightning Web Components
Lightning Web Components,业内简称LWC,是Salesforce于Spring 19发布的一款新型Lightning Component，快速的企业级Web组件基础
29.Judo
用无代码构建原生应用体验
30.Apache APISIX
Apache APISIX Apache APISIX是一个动态、实时、高性能的API网关。提供了丰富的流量管理功能，如负载均衡、动态上游、canary释放、断路、认证、可观察性等。
31.Control
提供免费的加速、自动化安全性以及SOC2合规
32.Remix
专注于Web技术和现代 用户体验的框架
33.NocoDB
免费并且开源的Airtable替代方案
34.JetBrainsQodana
评估你拥有的、合同或购买的代码的完整性
35.TabnineAI
只能代码编写
36.Coolify
一个开源的，自适应的Heroku和Netlify的替代品
37.Penpot
开源设计和原型平台
38.Portman
Postman介绍：postman是一个开源的接口测试工具，无论是做单个接口的测试还是整套测试脚本的拨测都非常方便。
39.Devops Stack
持续部署Kubernetes环境
40.Slidev
面向开发人员的演示幻灯片
41.ReScript
ReScript 是一门针对 JavaScript 程序员的新语言，特别是对 TypeScript 和 Flow 的类型安全感兴趣的程序员。ReScript 的语法和 JavaScript 非常相似
42.Fig
自定完成终端
43.FlutterFlow
Flutterflow 是一个在线低码平台,使人们在视觉上以人们在视觉上构建本机移动应用程序。
44.Porter
运行在你自己的云中的Heroku
45.SigmaOS
在 SigmaOS 中，你会看到完全不同的浏览器布局，它更像是一个工作台
46.VictoeiaMetrics DB
快速、低成本的监控解决方案和时间序列数据库
47.CloudflarePages
JAMstack平台为前端开发者提供协作和部署网站的平台
48. Devbook
面向开发者的搜索引擎
49.Front Matter
直接在VS Code中管理静态站点
50.Supacase UI
用于企业仪表的React组件库
以上可以说是集结了开发行业中的所有“神器”，不仅能助力程序员高效工作，也是今后走向开发岗位小伙伴们的加薪工具。小伙伴可以从中挑选适合自己的工具~
Python后端工程师面试题目有哪些
一.语言
1.推荐一本看过最好的python书籍？
2.谈谈python的装饰器，迭代器，yield？
3.标准库线程安全的队列是哪一个？不安全的是哪一个？logging是线程安全的吗？
4.python适合的场景有哪些？当遇到计算密集型任务怎么办？
5.python高并发解决方案？我希望听到twisted-tornado-gevent，能扯到golang,erlang更好
二.操作系统
可以直接认为是linux，毕竟搞后端的多数是和linux打交道。
1.tcp/udp的区别？tcp粘包是怎么回事，如何处理？udp有粘包吗？
2.time_wait是什么情况？出现过多的close_wait可能是什么原因？
3.epoll,select的区别？边缘触发，水平触发区别？
三.存储
存储可能包含rdbms，nosql以及缓存等，我以mysql,redis举例
mysql相关
1.谈谈mysql字符集和排序规则？
2.varchar与char的区别是什么？大小限制？utf8字符集下varchar最多能存多少个字符
3.primary key和unique的区别？
4.外键有什么用，是否该用外键？外键一定需要索引吗？
5.myisam与innodb的区别？innodb的两阶段锁定协议是什么情况？
6.索引有什么用，大致原理是什么？设计索引有什么注意点？
redis相关
1.什么场景用redis，为什么mysql不适合？
2.谈谈redis的事务？用事务模拟原子+1操作？原子操作还有其它解决方案吗？
3.redis内存满了会怎么样？
四.安全
web安全相关
1.sql注入是怎么产生的，如何防止？
2.xss如何预防？htmlescape后能否避免xss?
3.csrf是什么？django是如何防范的？
密码技术
1.什么是分组加密？加密模式有哪些？ecb和cbc模式有什么区别？为什么需要iv向量？
2.简单说说https的过程？
3.对称加密与非对称加密区别？
3.如何生成共享秘钥？ 如何防范中间人攻击？
五.杂
是否关注新技术啊？golang，rust是否了解？numpy,pandas是啥鸟？
是否紧跟时代潮流？逛不逛微博，刷不刷知乎？
可能你觉得我问的好细，但这好多都是平常经常遇到，并需要解决的，细节更能体现一个人。
如果你觉得小kiss，欢迎投简历给我yihaibo@longtugame.com，龙图游戏运营支持中心数据分析部招人；觉得有点问题，那还等什么，赶快来和我交流交流。
更新:讨论区挺热闹，有人说好简单，有人说好难，其实我觉得这只适合面试2~3年工作经验的后端工程师。真的没有问
很难的题目，只是可能你平时没有注意。
在这里我推荐几本书吧
python参考手册，绝对让你更上一层楼
图解密码技术，密码入门不二之选
mysql技术内幕第五版，有点厚当手册读读，要有耐心，高性能mysql也强烈建议读读
effective tcp/ip programming
为什么评论区有这么大差异？我想是个人经历不一样吧，如果是搞web的对操作系统这块和密码技术会偏弱，但如果是系统工程师或是游戏服务端这块会明显偏强。
六.后记
最近我也面试了不少童鞋，我发现能达到要求的真的少之又少，很多hr都说Python是最难招聘的岗位，我想是有道理的，这真的很值得我们去深思？
我想有一部分原因是Python这门语言造成的，会写Python的人很多，但写的好的人很少，大部分都把Python当做脚本来写，缺乏面向对 象，模式的思想。想想Java，大家都习惯了接口，实现分离，设计模式在Java中也喊了很多年，尤其是ssh三大框架一出，用着用着就理所当然的认为就 该这么做，虽然也有点坏处，但对企业级Java开发无疑是一大进步。
反观Python，尤其是生成器，协程，元类给Python注入了很大的灵活性，想写的Pythonic有不小难度，但其实Python高级特性就那么几个，干掉了也就没有了。
当你觉得Python遇到了瓶颈，不妨停下来好好想想。研究研究设计模式，想想重构，了解领域驱动设计，敏捷开发，再回来读读以前写的代码，当眼界变高了，代码也就美了。
当然思想的提高不是一朝一夕，模式，原则会经常让你纠结，纠结就会思索，思考就走出了自己的路，当然条条大路通罗马。
数据库等存储技术是研发工程师迈不过的坎，对关系数据库以mysql举例来说，你必须清楚的知道什么字段选择什么类型，类型字节大小，限制条件，这 东西也很容易理解，多想想即可，比如set类型，要支持交并等操作，1个字节只能存8个类别。数据类型搞定了，下面就是索引了，mysql索引种类？主 键，唯一索引，普通索引。索引类别，BTree索引，hash索引。索引的优缺点，mysql的索引查找原理，join原理(大部分都是nested loop)，以及一些特殊的情况，比如mysql子查询慢等。其实到这里研发工程师就差不多，当然你可以继续深入下去，比如读写分离，集群管理，甚至一些 参数调优。
