Python面试题(二)列表去重,单例

1.Python里面如何实现tuple和list的转换python中,tuple和list均为内置类型,

 以list作为参数将tuple类初始化,将返回tuple类型tuple([1,2,3]) #list转换为tuple以tuple作为参数将list类初始化,将返回list类型list((1,2,3)) #tuple转换为list

1.函数tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列转换成一个tuple, 元素不变,排序也不变。
        
例如,tuple([1,2,3])返回(1,2,3), tuple(‘abc’)返回(‘a’.'b’,'c’).

如果参数已经是一个tuple的话,函数不做任何拷贝而直接返回原来的对象,所以在不确定对象是不是tuple的时候来调用tuple()函数也不是很耗费的。

2.函数list(seq)可以把所有的序列和可迭代的对象转换成一个list,元素不变,排序也不变。

         例如 list([1,2,3])返回(1,2,3), list(‘abc’)返回['a', 'b', 'c']。

如果参数是一个list, 她会像set[:]一样做一个拷贝


2.Python里面re模块match()和search()的区别?


 # 一、解释:  # match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配  # search()会扫描整个string查找匹配,会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配  # 也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none# 二、例子:  # match():  # print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span())会返回(0, 5)  # print(re.match(‘super’, ‘insuperable’))则返回None  search():  # print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span())返回(0, 5)  # print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span())返回(2, 7)




3.下面代码会输出什么:

def f(x,l=[]):for i in range(x):l.append(i*i)print(l)
f(2)#[0,1]
f(3,[3,2,1])#[3,2,1,0,1,4]
f(3)#[0,1,0,1,4]



4.请用至少一种方法删除下面list里面的重复元素

li = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6]
a = []
# 列表去重方法一:集合方法
b = set(li)
print(b)# 列表去重方法二:遍历统计次数,删除重复选项
for i in li:while li.count(i) > 1:del li[li.index(i)]
print(li)# 列表去重方法三:遍历列表,添加新列表对比
a = []
for i in li:if i in li:if i not in a:a.append(i)
print(a)#列表去重方法四:先对元素进行排序,然后从列表的最后开始扫描
list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6]
if list:list.sort()last = list[-1]for i in range(len(list)-2,-1,-1):if last == list[i]:del list[i]else:last = list[i]print(list)#列表去重方法五:利用map的fromkeys来自动过滤重复值
l1 = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6]
l2 = {}.fromkeys(l1).keys()
print(l2)



5.请简述python中单例模式的特点,并手写一个单例模式?

# 所谓单例,是指一个类的实例从始至终只能被创建一次。# 方法1:
# 如果想使得某个类从始至终最多只有一个实例,使用__new__方法会很简单。Python中类是通过__new__来创建实例的:class Singleton(object):_instance = Nonedef __new__(cls, *args, **kw):if not cls._instance:cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)return cls._instanceclass MyClass(Singleton):a = 1
one=MyClass()
two=MyClass()
print(id(one),id(two))# 结果:id相同
# 在上面的代码中,我们将类的实例和一个类变量 _instance 关联起来,
# 如果 cls._instance 为 None 则创建实例,否则直接返回 cls._instance。# 方法2:
# 有时候我们并不关心生成的实例是否具有同一id,而只关心其状态和行为方式。
# 我们可以允许许多个实例被创建,但所有的实例都共享状态和行为方式:class Borg(object):   _shared_state={}   def __new__(cls,*args,**kwargs):     obj=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kwargs)     obj.__dict__=cls._shared_state     return obj 
# 将所有实例的__dict__指向同一个字典,这样实例就共享相同的方法和属性。
# 对任何实例的名字属性的设置,无论是在__init__中修改还是直接修改,所有的实例都会受到影响。
# 不过实例的id是不同的。要保证类实例能共享属性,但不和子类共享,注意使用cls._shared_state,
# 而不是Borg._shared_state。
# 因为实例是不同的id,所以每个实例都可以做字典的key:if __name__=='__main__':   class Example(Borg):     pass  a=Example()   b=Example()   c=Example()   adict={}   j=0  for i in a,b,c:     adict[i]=j     j+=1  for i in a,b,c:     print(adict[i] )
# 结果:
# 0
# 1
# 2
# 如果这种行为不是你想要的,可以为Borg类添加__eq__和__hash__方法,
# 使其更接近于单例模式的行为:class Borg(object):   _shared_state={}   def __new__(cls,*args,**kwargs):     obj=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kwargs)     obj.__dict__=cls._shared_state     return obj   def __hash__(self):     return 1  def __eq__(self,other):     try:       return self.__dict__ is other.__dict__     except:       return False
if __name__=='__main__':   class Example(Borg):     pass  a=Example()   b=Example()   c=Example()   adict={}   j=0  for i in a,b,c:     adict[i]=j     j+=1  for i in a,b,c:     print(adict[i])
# 结果:
# 2
# 2
# 2
# 所有的实例都能当一个key使用了。# 方法3
# 当你编写一个类的时候,某种机制会使用类名字,基类元组,类字典来创建一个类对象。新型类中这种机制默认为type,而且这种机制是可编程的,称为元类__metaclass__ 。class Singleton(type):   def __init__(self,name,bases,class_dict):     super(Singleton,self).__init__(name,bases,class_dict)     self._instance=None  def __call__(self,*args,**kwargs):     if self._instance is None:       self._instance=super(Singleton,self).__call__(*args,**kwargs)  return self._instance 
if __name__=='__main__':   class A(object):     __metaclass__=Singleton       a=A()   b=A()   print (id(a),id(b))
# 结果:
# 34248016 34248016
# id是相同的。
# 例子中我们构造了一个Singleton元类,并使用__call__方法使其能够模拟函数的行为。
# 构造类A时,将其元类设为Singleton,那么创建类对象A时,行为发生如下:
# A=Singleton(name,bases,class_dict),A其实为Singleton类的一个实例。
# 创建A的实例时,A()=Singleton(name,bases,class_dict)()=Singleton(name,bases,class_dict).__call__(),这样就将A的所有实例都指向了A的属性_instance上,这种方法与方法1其实是相同的。# 方法4
# python中的模块module在程序中只被加载一次,本身就是单例的。可以直接写一个模块,将你需要的方法和属性,写在模块中当做函数和模块作用域的全局变量即可,根本不需要写类。
# 而且还有一些综合模块和类的优点的方法:class _singleton(object):   class ConstError(TypeError):     pass  def __setattr__(self,name,value):     if name in self.__dict__:       raise self.ConstError     self.__dict__[name]=value   def __delattr__(self,name):     if name in self.__dict__:       raise self.ConstError     raise NameError 
import sys 
sys.modules[__name__]=_singleton() 
# python并不会对sys.modules进行检查以确保他们是模块对象,
# 我们利用这一点将模块绑定向一个类对象,而且以后都会绑定向同一个对象了。
# 将代码存放在single.py中:import single single.a=1single.a=2 ConstError>>> del single.a
ConstError# 方法5:
# 最简单的方法:class singleton(object):   pass
singleton=singleton() 
# 将名字singleton绑定到实例上,singleton就是它自己类的唯一对象了。
























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