计算机专业面试题：业务上BUG一条及解答

背景

在计算机专业面试中，面试官可能会针对者的专业知识和技术能力提出一些实际。是一个业务上BUG的面试以及相应的解答。

在一家电商平台上，用户可以通过搜索关键词来查找商品。系统设计了一个搜索功能，用户输入关键词后，系统会返回匹配的商品列表。在测试过程中发现，当用户输入一些特殊字符（如：`*`、`%`、`&`等）作为关键词时，搜索结果会出现异常，部分商品信息被错误地包含在内，甚至导致整个搜索结果页面崩溃。

分析

这个BUG可能是由几个原因造成的：

1. 特殊字符处理不当：搜索功能可能没有对用户输入的关键词进行适当的特殊字符处理，导致这些字符被错误地解释为搜索逻辑的一部分。

2. SQL注入风险：搜索功能直接将用户输入的关键词拼接到SQL查询语句中，可能会存在SQL注入的风险，导致查询结果被恶意篡改。

3. 后端处理逻辑错误：后端在处理搜索请求时，可能存在逻辑错误，导致特殊字符被错误地解释。

解答

是对上述的解答步骤：

步骤一：特殊字符过滤

我们需要在用户输入的关键词中进行特殊字符的过滤。可以通过正则表达式来实现这一功能。是一个简单的示例代码：

python

import re

def filter_special_chars(keyword):

pattern = re.compile(r'[^\w\s]')

filtered_keyword = re.sub(pattern, '', keyword)

return filtered_keyword

# 示例

input_keyword = "hello*world"

filtered_keyword = filter_special_chars(input_keyword)

print(filtered_keyword) # 输出: helloworld

步骤二：防止SQL注入

为了避免SQL注入，我们需要确保用户输入的关键词不会直接拼接到SQL查询语句中。可以使用参数化查询或者ORM（对象关系映射）技术来实现。

是一个使用参数化查询的示例代码（以Python和SQLite为例）：

python

import sqlite3

def search_products(keyword):

conn = sqlite3.connect('ecommerce.db')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM products WHERE name LIKE ?", ('%' + keyword + '%',))

results = cursor.fetchall()

conn.close()

return results

# 示例

keyword = "hello"

results = search_products(keyword)

print(results)

步骤三：后端逻辑检查

在确认了特殊字符过滤和防止SQL注入后，我们需要检查后端处理逻辑是否存在错误。这需要通过代码审查和单元测试来完成。

是一个简单的单元测试示例（以Python的unittest库为例）：

python

import unittest

class TestSearchFunction(unittest.TestCase):

def test_search_products(self):

# 假设已经定义了search_products函数

results = search_products("hello")

self.assertTrue(all("hello" in product[1] for product in results))

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

通过上述步骤，我们可以有效地解决由于特殊字符导致的BUG，并确保搜索功能的稳定性和安全性。

在面试中遇到业务上BUG的时，者需要能够快速分析原因，并给出相应的解决方案。以上解答提供了一种可能的解决思路，但实际操作中可能需要根据具体情况进行调整。通过这个面试官可以评估者的技术能力和解决的能力。