设计模式与并发编程实践解析

table {
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}
th, td {
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48、研究装饰器模式，并给出一些适合应用该模式的好例子。关注模式本身，而非 Python 语法，它比实际模式更具通用性。也可以思考装饰器的特殊语法在现有项目中的应用场景。

装饰器模式的两个主要用途

装饰器模式有两个主要用途：

增强组件向第二个组件发送数据时的响应

支持多种可选行为

应用场景示例

可以从这两个用途出发，结合不同业务场景来思考应用例子：

银行业务

可对核心业务功能添加以下功能：

日志记录

权限验证

零售或销售点应用

可对商品信息展示功能添加以下功能：

促销信息显示

库存提醒

49、模板模式是一种通过继承来减少重复代码的明显应用。试着想出至少六种不同的场景，在这些场景中它会很有用。

以下是一些可能的场景：

不同类型报表生成，如销售报表、财务报表等，都有连接数据源、查询数据、处理数据、输出报表等步骤；

不同格式文件的导入，如 CSV、JSON、XML 文件，都有打开文件、解析数据、验证数据、存储数据等步骤；

不同算法的实现，如排序算法、搜索算法等，都有初始化数据、执行算法、返回结果等步骤；

不同游戏关卡的设计，如角色扮演游戏、策略游戏等，都有加载关卡、初始化角色、执行游戏逻辑、判断游戏结果等步骤；

不同类型的测试用例，如单元测试、集成测试、系统测试等，都有准备测试数据、执行测试、验证结果等步骤；

不同类型的机器学习模型训练，如分类模型、回归模型等，都有数据预处理、模型训练、模型评估等步骤。

50、你能想出一个足够复杂、值得使用外观模式的系统吗？考虑一下外观模式在现实生活中的应用，比如汽车面向驾驶员的界面，或者工厂的控制面板。在软件中也是类似的，只不过使用外观模式接口的是其他程序员，而不是经过培训来使用它们的人。在你最近的项目中，是否有复杂系统可以从外观模式中受益？

电子邮件应用是一个可使用外观模式的复杂系统示例。Python中发送和接收电子邮件的底层库非常复杂，使用外观模式可以创建一个简单的类，实现发送单封电子邮件和列出IMAP或POP3连接收件箱中的电子邮件等功能。

对于个人最近项目，可结合项目中是否存在复杂子系统且有典型使用场景的情况来判断能否使用外观模式。例如，若项目中有涉及多个不同子系统交互的复杂操作，且存在一些常用的典型操作组合，就可以考虑使用外观模式来简化接口。

51、可能你没有能从享元模式中受益的大型、内存消耗大的代码，但你能想到哪些情况下享元模式可能有用呢？只要有大量重叠数据需要处理的地方，就可以使用享元模式。它在银行业有用吗？在 Web 应用程序中呢？享元模式在什么时候有意义？什么时候又会过度设计呢？

在有大量重叠数据需要处理的地方，

享元模式

可能有用。当有数十万相似对象时，将相似属性组合到享元中对内存消耗有巨大影响，此时享元模式有意义。代码的

可维护性

和

优化

之间需要权衡，若为优化引入的复杂性未局限在代码的单一（文档完善）部分，可能就是过度设计。

52、请列举一些常见或不常见的场景，在这些场景中将操作与调用解耦使用命令模式会很有用，并简要说明。

一个常见的命令模式示例是图形窗口上的操作。通常，一个操作可以通过以下方式调用：

菜单栏上的菜单项

键盘快捷键

工具栏图标

上下文菜单

这些都是

调用者对象

的例子。

实际发生的操作，如：

退出

保存

复制

是

命令接口

的实现。

用于接收操作的对象，例如：

接收退出操作的 GUI 窗口

接收保存操作的文档

接收复制命令的剪贴板管理器

都是

接收者

的例子。

53、如果你在代码中使用了线程，查看代码，看看能否通过使用 futures 让代码更易读且减少出错概率。比较线程和多进程的 futures，分析使用多个 CPU 是否能带来好处。

鼓励读者进行上述操作以探索不同并发方式的效果。

54、确保你理解在多线程访问共享数据时发生的竞态条件。尝试编写一个程序，使用多个线程以故意使数据损坏或无效的方式设置共享值。

以下为示例代码：


import threading

# 共享变量
shared_variable = 0

# 线程函数，用于对共享变量进行递增操作
def increment():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        temp = shared_variable
        temp = temp + 1
        shared_variable = temp

# 创建多个线程
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

# 输出最终的共享变量值
print(f'最终共享变量值应为 500000，但实际为: {shared_variable}')

以上代码创建了多个线程对共享变量进行递增操作，由于没有进行同步，会导致竞态条件，使得最终结果与预期不符，数据变得无效。