码农租房有学问

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本文选自 | 达人课《白话设计模式 28 讲》

作者 | 罗伟富

责编 | Linse

首图来源 | 电影《私人订制》


人在江湖漂,岂能顺心如意?


Tony 与大多数毕业生一样,第一份工作很难持续两年以上。前东家工作了一年半后,又换了一家。


在北京这个大城市里,换工作基本就意味着要换房子。不得不说,找房子是一件烦心而累人的工作。


  1. 你首先要知道自己要怎样的房子:多大面积(多少平米),什么价位,是否有窗户,是否有独卫。

  1. 要去网上查找各种房源信息,找到最匹配的几个户型。

  2. 之后要去电话咨询,过滤虚假信息和过时信息。

  3. 最后,也是最累人的一步,要去实地考查,看看真实的房子与网上的信息是否相符,房间是否有异味,周围设施是否齐全。这一步你可能会从东城穿越西城,再来到南城,而后又折腾去北城……想想都累!

  4. 最后的最后,你还要与各种脾性的房东进行周旋,去讨价还价。


Tony 想了想,还是找中介算了smiley_13.png。在北京这座城市,你几乎找不到一手房东,90% 的房源信息都掌握在房屋中介手中!既然都找不到一手房东,还不如找一家正规点的中介。


于是 Tony 找到了我爱我家,认识了里面的职员 Vangie。Vangie 问了他对房子的要求。


Tony 说:“18平米左右,要有独卫,要有窗户,最好是朝南,有厨房更好!价位在 2000 左右。”


Vangie 立马就说:“上地西里有一间,但没有厨房;当代城市家园有两间,一间主卧,一间次卧,但卫生间是共用的;美和园有一间,比较适合你,但价格会贵一点。”


真是了如指掌啊!说完就带着 Tony 开始看房了……一天就找到了还算合适的房子。


但不得不再次吐槽:北京的房子真 TM 贵啊,18 平米,精装修,有朝南窗户,一个超小(1m宽不到)的阳台,卫生间 5 人共用,厨房共用,价格要2600每月。押一付三,加一个月的中介费,一次交了一万多,要开始吃土了,内心滴了无数滴血smiley_5.pngsmiley_5.png……


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Tony 这个人,做什么也离不开码农属性,看房找中介也能能和生活中的中介模式联系上640640640


01

用程序来模拟生活


上面的生活场景中,Tony 通过中介来找房子,因为找房子的过程实在太繁琐了,而且对房源信息不了解。通过中介,他省去了很多麻烦的细节,合同也是直接跟中介签,你甚至可能都不知道房东是谁。


我们将通过程序来模拟一下上面找房子的过程。


源码示例:

class HouseInfo:
"房源信息"

def __init__(self, area, price, hasWindow, bathroom, kitchen, address, owner):
self.__area = area
self.__price = price
self.__window = hasWindow
self.__bathroom = bathroom
self.__kitchen = kitchen
self.__address = address
self.__owner = owner

def getAddress(self):
return self.__address

(部分代码示例)


测试代码:

def testRenting():
myHome = HousingAgency("我爱我家")
zhangsan = HouseOwner("张三", "上地西里");
zhangsan.setHouseInfo(20, 2500, 1, "独立卫生间", 0)
zhangsan.publishHouseInfo(myHome)
lisi = HouseOwner("李四", "当代城市家园")
lisi.setHouseInfo(16, 1800, 1, "公用卫生间", 0)
lisi.publishHouseInfo(myHome)
wangwu = HouseOwner("王五", "金隅美和园")
wangwu.setHouseInfo(18, 2600, 1, "独立卫生间", 1)
wangwu.publishHouseInfo(myHome)
print()

(部分代码示例)


输出结果:

张三在 我爱我家 发布房源出租信息:
面积:20平米 价格:2500元 窗户:有 卫生间:独立卫生间 厨房:没有 地址:上地西里 房东:张三
李四在 我爱我家 发布房源出租信息:
面积:16平米 价格:1800元 窗户:有 卫生间:公用卫生间 厨房:没有 地址:当代城市家园 房东:李四
王五在 我爱我家 发布房源出租信息:
面积:18平米 价格:2600元 窗户:有 卫生间:独立卫生间 厨房:有 地址:金隅美和园 房东:王五

我爱我家 与房东 张三 签订 上地西里 的房子的的租赁合同,租期 3 年。 合同期内 我爱我家 有权对其进行使用和转租!
我爱我家 与房东 李四 签订 当代城市家园 的房子的的租赁合同,租期 3 年。 合同期内 我爱我家 有权对其进行使用和转租!
我爱我家 与房东 王五 签订 金隅美和园 的房子的的租赁合同,租期 3 年。 合同期内 我爱我家 有权对其进行使用和转租!

我是Tony, 我想要找一个"18平米左右,要有独卫,要有窗户,最好是朝南,有厨房更好!价位在2000左右

(部分代码示例)


02

从剧情中思考中介模式


从这个示例中我们知道,Tony 找房子并不需要与房东进行直接交涉,甚至连房东是谁都不知道,他只需要与中介进行交涉即可,一切都可通过中介完成。使得他找房子的过程,由这样一个状态:


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变成了这样一个状态:


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这无疑给他减少了很多的麻烦。这种由中介来承接房客与房东之间的交互的过程,在程序中叫做中介模式。用一个中介对象来封装一系列的对象交互,中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又称为调停者模式,它是一种对象行为型模式。


03

中介模式的模型抽象


在很多系统中,很容易多个类相互耦合,形成了网状结构。而中介模式将这种网状结构分离为星型结构。


原始的网状结构:

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有中介者的星型结构:

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根据上面的示例代码,我们可以大致地构建出中介模式的类图关系如下:


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我再举一个实际应用中的例子。


不管是 QQ、钉钉这类支持视频通迅的社交软件,还是 51Talk、TutorABC、ABC360 这类在线互联网教育的产品,都需要和通迅设备(扬声器、麦克风、摄像头)进行交互。


在移动平台各类通迅设备一般只会有一个,但在 PC 端(尤其是 Windows 电脑),你可能会有多个扬声器、多个麦克风,甚至有多个摄像头,还可能会在通话的过程中由麦克风 A 切换到麦克风 B。如何与这些繁杂的设备进行交互呢?


聪明的你一定会想到:用中介模式啊!对,就是它。我们看一下如何设计它的结构。


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上图中 DeviceUtil 其实就是中介者,客户端界面通过 DeviceUtil 这个中介与设备进行交互,这样界面类 ClientWidget 就不用同时维护三个 DeviceMgr 的对象,而只要与一个 DeviceUtil 的对象进行交互就可以。


中介模式的优点:

  1. Mediator 将原本分布于多个对象间的行为集中在一起,作为一个独立的概念并将其封装在一个对象中,简化了对象之间的交互。

  2. 将多个调用者与多个实现者间多对多的交互关系,转换为一对多的交互,一对多的关系更易于理解、维护和扩展。大大减少了多个对象相互交差引用的情况。


中介模式的缺点:

通过中介找房子给我们带来了很多的便利,但也存在诸多明显问题,比如,很容易遇到黑中介(各种不规范和坑诈,也许你正深陷其中),或者高昂的中介费(本就受伤的心灵又多补了一刀)。

  1. 中介者承接了所有的交互逻辑,交互的复杂度变成了中介的复杂度,中介者类会变得越来越庞大和复杂,难于维护。

  2. 中介者出问题会导致多个使用者同时出问题。


应用场景

  1. 一组对象以定义良好但是复杂的方式进行通信。产生的相互依赖关系结构混乱且难以理解。

  2. 一个对象引用其他很多对象并且直接与这些对象通信,导致难以复用该对象。

  3. 想通过一个中间类来封装多个类中的行为,而又不想生成太多的子类。


以上就是我根据 Tony 租房子找中介这件事领悟到的生活里的中介模式,类似这样的生活中的小案例我还总结了不少设计模式,全部都整理好发布在了 GitChat 的达人课《白话设计模式 28 讲》,如果你也对这些生活小例子感兴趣,又能寓教于乐,欢迎扫码订阅啊~


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发现生活中的有趣案例

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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