keakon

@lolizeppelin json schema 校验完，你拿到的是一个没有任何类型信息的 dict ，后续需要使用到它的字段时，你需要手写 key ，编辑器也无法判断 value 的类型信息。你愿意花 10 分钟了解一下的话，可能就不会喜欢这种远古的 Python 代码了。

鉴于这帖的沟通比较费劲，后续信息我就不再回复了。

@LeeReamond
@noahlias
@InkStone
统一回复吧：

面试者不是没接触过就不能答，比如「虽然我没用过 Tornado ，但是如果是我来设计，我可能会这么这么实现」。
面试官也不是纠结标准答案，可以根据反馈引导面试者或者降低难度。你心目中知道你出这个题涉及到哪些知识，你围绕着把相关知识点问出来就行了，比如「 generator 是如何模拟实现 coroutine 的，它们的差异是啥？」、「协程是怎么调度的？」。
我没见过哪个面试是拿一份考题依次往下问，面试者依次说「没用过，不知道」的。

有没看过源码正好是筛选候选人的重要标准。不过涉及的一般是他自己的简历里提到的库或者重要的官方库。如果既不懂原理，又不看源码，那和只会 CURD 的调包侠有什么区别？

面试官并不需要确保面试者回答正确，而是考查他了解到了哪一步。
比如面试者回答了「 Model 应该需要元类来实现，但我想不起具体细节了」，我还会引导去问问「设置类或对象的属性值时为啥会触发校验」来判断是否了解 descriptor 。

FastAPI 有用 Pydantic 来做参数校验，它也有 BaseModel ，这就是挺常见的一种 ORM 之外的场景。这个场景下，你还能问 「 Pydantic 是怎么识别出这些属性的 type annotation 的？」、「 BaseModel 会不会引入一些坑和限制？」
还有单例之类的场景也会需要用到元类。如果面试者有用过的话，可以问问和其他单例模式的实现有啥区别。或者更进阶一点，当需要让一个抽象类的所有子类都实现单例模式时，应该如何正确声明 __call__ 方法的参数和返回值类型呢？

基本上这 2 题可以筛掉绝大部分水货：
1. Tornado 是如何在没有 async 语法的 Python 2 时代实现异步的？
2. ORM 框架的 Model 类是如何实现定义类属性，就可以约束实例的属性类型的？

不要用 Python 干这种事啊，换成 C 、Go 之类的去做，轻松快几个数量级。

因为去技校还有一技之长，找工作可以当厨师开挖掘机之类的。而你让他们读高中，就是玩 3 年。

Java 不够，Python 够

NPU 基本用不上，不支持大部分模型，且只能用 CoreML 开发，不支持 PyTorch 等其他所有 AI 框架