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 = None    def __new__(cls, *args, **kw):        if not cls._instance:            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)        return cls._instanceclass MyClass(Singleton):    a = 1one=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 Falseif __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=1    single.a=2 ConstError>>> del single.aConstError# 方法5：# 最简单的方法：class singleton(object):       passsingleton=singleton() # 将名字singleton绑定到实例上，singleton就是它自己类的唯一对象了。