【大厂面试题】——如何在Python中实现单例模式?

高频Python一线大厂面试题:算法+爬虫+数据处理+基础 ​很多学Python的小伙伴找工作时,只是一家家投简历,一遍遍做笔试,一次次去面试,然后一次次被拒绝……其实并不知道如何系统准备一场面试,每次面试都像撞大运,这样的求职过程,既困难又痛苦。 在本文中,我总结Python面试中最常见的69个问题。希望能够帮助你在2021年求职面试中脱颖而出,找到一份高薪工作。这69道面试题涉及Python基础知识、数据处理、爬虫、算法、大厂面试题等多个方面。 同时,对于Python基础掌握不牢固的小伙伴们,我们推出了C站软件工程师能力认证,帮助大家进行系统化学习,充分建立 阅读详情

点评:单例模式是指让一个类只能创建出唯一的实例,这个题目在面试中出现的频率极高,因为它考察的不仅仅是单例模式,更是对Python语言到底掌握到何种程度,建议大家用装饰器和元类这两种方式来实现单例模式,因为这两种方式的通用性最强,而且也可以顺便展示自己对装饰器和元类中两个关键知识点的理解。

方法一: 使用装饰器实现单例模式。

from functools import wraps

def singleton(cls):

"""单例类装饰器"""

instances = {}

@wraps(cls)

def wrapper(*args, **kwargs):

    if cls not in instances:

        instances[cls] = cls(*args, **kwargs)

    return instances[cls]

return wrapper

@singleton

class President:

pass

扩展:装饰器是Python中非常有特色的语法,用一个函数去装饰另一个函数或类,为其添加额外的能力。通常通过装饰来实现的功能都属横切关注功能,也就是跟正常的业务逻辑没有必然联系,可以动态添加或移除的功能。装饰器可以为代码提供缓存、代理、上下文环境等服务,它是对设计模式中代理模式的践行。在写装饰器的时候,带装饰功能的函数(上面代码中的wrapper函数)通常都会用functools模块中的wraps再加以装饰,这个装饰器最重要的作用是给被装饰的类或函数动态添加一个__wrapped__属性,这个属性会将被装饰之前的类或函数保留下来,这样在我们不需要装饰功能的时候,可以通过它来取消装饰器,例如可以使用President = President.__wrapped__来取消对President类做的单例处理。需要提醒大家的是:上面的单例并不是线程安全的,如果要做到线程安

全,需要对创建对象的代码进行加锁的处理。在Python中可以使用threading模块的RLock对象来提供锁,可以使用锁对象的acquire和release方法来实现加锁和解锁的操作。当然,更为简便的做法是使用锁对象的with上下文语法来进行隐式的加锁和解锁操作。

方法二: 使用元类实现单例模式。

class SingletonMeta(type):

"""自定义单例元类"""

def __init__(cls, *args, **kwargs):

    cls.__instance = None

    super().__init__(*args, **kwargs)

def __call__(cls, *args, **kwargs):

    if cls.__instance is None:

        cls.__instance = super().__call__(*args, **kwargs)

    return cls.__instance

class President(metaclass=SingletonMeta):

pass

扩展:Python是面向对象的编程语言,在面向对象的世界中,一切皆为对象。对象是通过类来创建的,而类本身也是对象,类这样的对象是通过元类来创建的。我们在定义类时,如果没有给一个类指定父类,那么默认的父类是object,如果没有给一个类指定元类,那么默认的元类是type。通过自定义的元类,我们可以改变一个类默认的行为,就如同上面的代码中,我们通过元类的__call__魔术方法,改变了President类的构造器那样。

补充:关于单例模式,在面试中还有可能被问到它的应用场景。通常一个对象的状态是被其他对象共享的,就可以将其设计为单例,例如项目中使用的数据库连接池对象和配置对象通常都是单例,这样才能保证所有地方获取到的数据库连接和配置信息是完全一致的;而且由于对象只有唯一的实例,因此从根本上避免了重复创建对象造成的时间和空间上的开销,也避免了对资源的多重占用。

再举个例子,项目中的日志操作通常也会使用单例模式,这是因为共享的日志文件一直处于打开状态,只能有一个实例去操作它,否则在写入日志的时候会产生混乱。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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