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1. hasattr ()、getattr ()、setattr () 函數(shù)是如何使用的？
- 要點(diǎn)
這三個函數(shù)用于對對象的屬性進(jìn)行檢查、獲取和設(shè)置操作，是 Python 中進(jìn)行對象屬性動態(tài)操作的重要工具。
-
hasattr()：用于檢查對象是否具有指定屬性或方法。 -
getattr()：用于獲取對象的屬性或方法，還可設(shè)置默認(rèn)值。 -
setattr()：用于設(shè)置對象的屬性值，若屬性不存在則創(chuàng)建。
python
class Book:def __init__(self, title):self.title = title# 創(chuàng)建 Book 類的實例
my_book = Book("Python Programming")# hasattr() 示例
print(hasattr(my_book, "title")) # 輸出 True，因為 my_book 有 title 屬性
print(hasattr(my_book, "author")) # 輸出 False，my_book 沒有 author 屬性# getattr() 示例
print(getattr(my_book, "title")) # 輸出 "Python Programming"
print(getattr(my_book, "author", "Unknown")) # 輸出 "Unknown"，因為 author 屬性不存在，返回默認(rèn)值# setattr() 示例
setattr(my_book, "author", "John Doe")
print(my_book.author) # 輸出 "John Doe"，成功設(shè)置 author 屬性
- 示例
這些函數(shù)在動態(tài)編程中非常有用，例如在編寫插件系統(tǒng)時，可以根據(jù)配置文件動態(tài)檢查和設(shè)置對象的屬性。
python
# 模擬插件系統(tǒng)
class Plugin:def __init__(self):self.enabled = Falseplugin = Plugin()
config = {"enabled": True}for key, value in config.items():if hasattr(plugin, key):setattr(plugin, key, value)print(plugin.enabled) # 輸出 True，根據(jù)配置動態(tài)設(shè)置了屬性
2. 寫出階乘函數(shù)reduce(lambda x,y : x*y,range(1,n+1))的結(jié)果。
- 要點(diǎn)
使用 reduce 函數(shù)結(jié)合 lambda 表達(dá)式可以簡潔地實現(xiàn)階乘計算。reduce 函數(shù)會對序列中的元素進(jìn)行累積操作，lambda 表達(dá)式定義了累積的規(guī)則。
python
from functools import reducen = 6
factorial = reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))
print(factorial) # 輸出 720，即 6 的階乘
- 示例
可以添加邊界條件處理，當(dāng) n 為 0 或負(fù)數(shù)時返回相應(yīng)結(jié)果。
python
from functools import reducedef factorial(n):if n < 0:return Noneif n == 0:return 1return reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))print(factorial(-1)) # 輸出 None
print(factorial(0)) # 輸出 1
print(factorial(5)) # 輸出 120
2. 什么是 lambda 函數(shù)？ 有什么好處？
- 要點(diǎn)
lambda 函數(shù)是一種匿名函數(shù)，語法簡潔，通常用于編寫簡單的、一次性使用的函數(shù)。其好處包括代碼簡潔、適合臨時使用和提高代碼可讀性。
python
# 普通函數(shù)定義
def add_numbers(a, b):return a + b# lambda 函數(shù)定義
add = lambda a, b: a + bprint(add(2, 3)) # 輸出 5
- 示例
lambda 函數(shù)常用于高階函數(shù)，如 map、filter 等。
python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 lambda 函數(shù)結(jié)合 map 計算每個數(shù)的平方
squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared_numbers) # 輸出 [1, 4, 9, 16, 25]# 使用 lambda 函數(shù)結(jié)合 filter 篩選出偶數(shù)
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 輸出 [2, 4]
3. 遞歸函數(shù)停止的條件是什么？
- 要點(diǎn)
遞歸函數(shù)是在函數(shù)內(nèi)部調(diào)用自身的函數(shù)，必須有停止條件，否則會導(dǎo)致無限遞歸和棧溢出錯誤。停止條件也稱為遞歸的基準(zhǔn)情況，是遞歸函數(shù)不再調(diào)用自身的情況。
python
def sum_numbers(n):if n == 0: # 停止條件return 0return n + sum_numbers(n - 1)print(sum_numbers(5)) # 輸出 15，計算 1 到 5 的和
- 示例
遞歸函數(shù)可以用于解決許多問題，如斐波那契數(shù)列的計算。
python
def fibonacci(n):if n <= 1: # 停止條件return nreturn fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)print(fibonacci(6)) # 輸出 8，計算第 6 個斐波那契數(shù)
4. 如何理解設(shè)計模式，簡要說明
- 要點(diǎn)
設(shè)計模式是軟件開發(fā)中針對反復(fù)出現(xiàn)的問題總結(jié)出的通用解決方案，有助于提高軟件的可維護(hù)性、可擴(kuò)展性和可復(fù)用性。常見的設(shè)計模式包括單例模式、工廠模式、觀察者模式和裝飾器模式等。
????? 1. 單例模式：確保一個類只有一個實例，并提供全局訪問點(diǎn)。
python
class SingletonLogger:_instance = Nonedef __new__(cls):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instancelogger1 = SingletonLogger()
logger2 = SingletonLogger()
print(logger1 is logger2) # 輸出 True，說明是同一個實例
??????? 2. 工廠模式：定義創(chuàng)建對象的接口，讓子類決定實例化哪個類。
python
class Dog:def speak(self):return "Woof!"class Cat:def speak(self):return "Meow!"class AnimalFactory:def create_animal(self, animal_type):if animal_type == "dog":return Dog()elif animal_type == "cat":return Cat()factory = AnimalFactory()
dog = factory.create_animal("dog")
print(dog.speak()) # 輸出 "Woof!"
- 示例
設(shè)計模式在不同的應(yīng)用場景中可以組合使用，以滿足更復(fù)雜的需求。例如，在一個大型的游戲開發(fā)中，可以結(jié)合工廠模式創(chuàng)建游戲角色，使用單例模式管理游戲的全局狀態(tài)。
5. 請手寫一個單例
- 要點(diǎn)
單例模式確保一個類只有一個實例，并提供全局訪問點(diǎn)。可以通過多種方式實現(xiàn)，如類屬性、裝飾器等。
?????? 1. 使用類屬性實現(xiàn)單例
python
class DatabaseConnection:_instance = Nonedef __new__(cls):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instanceconn1 = DatabaseConnection()
conn2 = DatabaseConnection()
print(conn1 is conn2) # 輸出 True，說明是同一個實例
????????? 2. 使用裝飾器實現(xiàn)單例
python
def singleton(cls):instances = {}def get_instance():if cls not in instances:instances[cls] = cls()return instances[cls]return get_instance@singleton
class Config:passconfig1 = Config()
config2 = Config()
print(config1 is config2) # 輸出 True，說明是同一個實例
- 示例
在多線程環(huán)境下，單例模式需要考慮線程安全問題?？梢允褂面i機(jī)制來確保在多線程環(huán)境下也能正確實現(xiàn)單例。
python
import threadingclass ThreadSafeSingleton:_instance = None_lock = threading.Lock()def __new__(cls):with cls._lock:if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instance
6. 單例模式的應(yīng)用場景有那些？
- 要點(diǎn)
單例模式適用于需要確保資源唯一性和一致性的場景，如資源管理、配置管理、日志記錄和 GUI 編程等。
????? 1. 資源管理：數(shù)據(jù)庫連接池通常使用單例模式，確保系統(tǒng)中只有一個連接池實例，避免資源浪費(fèi)和沖突。
python
import sqlite3class DatabaseConnectionPool:_instance = Nonedef __new__(cls):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)cls._instance.conn = sqlite3.connect('example.db')return cls._instancepool1 = DatabaseConnectionPool()
pool2 = DatabaseConnectionPool()
print(pool1.conn is pool2.conn) # 輸出 True，說明是同一個連接
???????? 2. 配置管理：應(yīng)用程序的配置信息通常使用單例模式管理，確保所有模塊使用相同的配置。
python
class AppConfig:_instance = Nonedef __new__(cls):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls)cls._instance.config = {'debug': True, 'port': 8080}return cls._instanceconfig1 = AppConfig()
config2 = AppConfig()
print(config1.config is config2.config) # 輸出 True，說明是同一個配置實例
- 示例
在分布式系統(tǒng)中，單例模式的實現(xiàn)會更加復(fù)雜，可能需要借助分布式鎖或共享存儲來確保全局唯一性。
7. 什么是閉包？
- 要點(diǎn)
閉包是指有權(quán)訪問另一個函數(shù)作用域中變量的函數(shù)。即使該函數(shù)已經(jīng)執(zhí)行完畢，其作用域內(nèi)的變量也不會被銷毀，而是會被閉包所引用。
python
def outer_function(x):def inner_function(y):return x + yreturn inner_functionclosure = outer_function(10)
print(closure(5)) # 輸出 15，閉包訪問了 outer_function 中的變量 x
- 示例
閉包可以用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的封裝和隱藏，以及創(chuàng)建可定制的函數(shù)。
python
def multiplier(factor):def multiply(number):return number * factorreturn multiplydouble = multiplier(2)
triple = multiplier(3)print(double(5)) # 輸出 10
print(triple(5)) # 輸出 15
8. 函數(shù)裝飾器有什么作用？
- 要點(diǎn)
函數(shù)裝飾器可以在不修改原函數(shù)代碼的情況下，為函數(shù)添加額外的功能，實現(xiàn)代碼復(fù)用和功能擴(kuò)展，提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。
python
def timer_decorator(func):import timedef wrapper(*args, **kwargs):start_time = time.time()result = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to execute.")return resultreturn wrapper@timer_decorator
def slow_function():import timetime.sleep(2)slow_function() # 輸出函數(shù)執(zhí)行時間
- 示例
裝飾器可以嵌套使用，為函數(shù)添加多個功能。
python
def uppercase_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)return result.upper()return wrapperdef exclamation_decorator(func):def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)return result + "!"return wrapper@uppercase_decorator
@exclamation_decorator
def greet(name):return f"Hello, {name}"print(greet("Alice")) # 輸出 "HELLO, ALICE!"
9. 生成器，迭代器的區(qū)別？
- 要點(diǎn)
迭代器是實現(xiàn)了 __iter__() 和 __next__() 方法的對象，用于遍歷序列；生成器是一種特殊的迭代器，可以通過生成器函數(shù)（使用 yield 關(guān)鍵字）或生成器表達(dá)式創(chuàng)建，具有惰性求值的特點(diǎn)，更節(jié)省內(nèi)存。生成器表達(dá)式在處理大數(shù)據(jù)集時，內(nèi)存使用效率更高，因為它是惰性求值的。
????? 1. 迭代器
python
my_list = [1, 2, 3]
my_iterator = iter(my_list)
print(next(my_iterator)) # 輸出 1
print(next(my_iterator)) # 輸出 2
print(next(my_iterator)) # 輸出 3
try:print(next(my_iterator))
except StopIteration:print("No more elements")
???????? 2. 生成器
python
def my_generator():yield 1yield 2yield 3gen = my_generator()
print(next(gen)) # 輸出 1
print(next(gen)) # 輸出 2
print(next(gen)) # 輸出 3
try:print(next(gen))
except StopIteration:print("No more elements")
- 示例
生成器表達(dá)式是一種更簡潔的生成器創(chuàng)建方式，類似于列表推導(dǎo)式。
python
# 生成器表達(dá)式
gen_expr = (x ** 2 for x in range(5))
for num in gen_expr:print(num) # 依次輸出 0, 1, 4, 9, 16# 列表推導(dǎo)式
list_comp = [x ** 2 for x in range(5)]
print(list_comp) # 輸出 [0, 1, 4, 9, 16]
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