深入剖析计算机专业面试常见如何解决业务上的BUG

一、背景

在计算机专业的面试中，业务上的BUG解决能力是考察面试者实际操作能力和解决能力的重要指标。一个优秀的程序员不仅需要掌握扎实的理论基础，还需要具备在实际项目中快速定位和解决的能力。本文将针对一个常见的业务BUG进行深入剖析，并提供解决方案。

二、

假设我们正在开发一个在线购物平台，一个功能是用户可以通过搜索框搜索商品。在用户输入搜索关键词后，系统会返回匹配的商品列表。在实际使用过程中，我们发现当用户输入特殊字符（如&、%等）时，搜索结果会异常，导致部分商品无常显示。

三、分析

1. 输入验证不足：在用户输入搜索关键词时，系统没有对输入进行充分的验证，导致特殊字符被传递到后端，从而影响了搜索结果的正常显示。

2. 后端处理逻辑错误：在后端处理搜索请求时，对于特殊字符的处理逻辑可能存在错误，导致搜索结果出现异常。

3. 数据库查询：在数据库查询时，特殊字符可能导致SQL注入攻击，或者查询语句无确执行。

四、解决方案

1. 前端输入验证：

– 使用JavaScript对用户输入进行前端验证，确保特殊字符不被传递到后端。

– 可以通过正则表达式过滤掉特殊字符，或者使用HTML5的`contenteditable`属性限制用户输入。

javascript

function validateInput(input) {

const regex = /[^a-zA-Z0-9\s]/g;

return input.replace(regex, '');

}

document.getElementById('searchInput').addEventListener('input', function(e) {

e.target.value = validateInput(e.target.value);

});

2. 后端处理逻辑优化：

– 对接收到的搜索关键词进行编码，确保特殊字符不会影响搜索逻辑。

– 使用参数化查询或预编译语句来防止SQL注入攻击。

python

import urllib.parse

import sqlite3

def search_products(search_term):

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

cursor = conn.cursor()

encoded_search_term = urllib.parse.quote_plus(search_term)

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

results = cursor.fetchall()

conn.close()

return results

3. 数据库查询安全：

– 确保数据库查询使用参数化查询，避免SQL注入攻击。

– 对数据库进行安全配置，限制外部访问，并定期更新数据库管理系统。

sql

— 使用参数化查询

SELECT * FROM products WHERE name LIKE ?;

五、

在计算机专业的面试中，解决业务上的BUG是一个重要的考察点。通过以上分析和解决方案，我们可以看到，解决这类需要综合考虑前端输入验证、后端处理逻辑优化以及数据库查询安全等多个方面。作为一名计算机专业的毕业生，我们需要不断提升自己的技术能力和解决能力，以便在的工作中能够更好地应对各种挑战。