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Day 39 · 练习与清单

Day 39 — 完成清单 & 练习题

✅ 完成清单

📝 练习题

基础题

1. 识别模式

阅读以下代码片段，判断使用了哪种结构型模式（适配器/代理/装饰器），并说明理由：

python
# 代码 A
class ServiceWrapper:
    def __init__(self, service):
        self._service = service
    def get_data(self):
        result = self._service.fetch()
        return {"status": "ok", "data": result}
python
# 代码 B
class ImageLoader:
    def __init__(self, path):
        self._path = path
        self._image = None
    def display(self):
        if self._image is None:
            self._image = open(self._path).read()
        return self._image
python
# 代码 C
class CoffeeWithMilk:
    def __init__(self, coffee):
        self._coffee = coffee
    def cost(self):
        return self._coffee.cost() + 5
    def description(self):
        return self._coffee.description() + " + 奶"

2. 补全代码

补全以下适配器模式代码，使其能将 OldLogger 的 log_message(msg) 接口适配为 NewLogger 的 info(msg) 格式：

python
from abc import ABC, abstractmethod

class NewLogger(ABC):
    @abstractmethod
    def info(self, msg: str): pass
    @abstractmethod
    def error(self, msg: str): pass

class OldLogger:
    def log_message(self, level, msg):
        print(f"[{level}] {msg}")

# 请补全 Adapter 类
class LoggerAdapter(NewLogger):
    def __init__(self, old_logger: OldLogger):
        # 你的代码
        pass
    
    def info(self, msg: str):
        # 你的代码
        pass
    
    def error(self, msg: str):
        # 你的代码
        pass

3. 实现一个简单的缓存代理

为以下 ExpensiveCalculator 类编写一个缓存代理：

python
import time

class ExpensiveCalculator:
    def compute(self, n: int) -> int:
        """模拟耗时计算（比如斐波那契）"""
        time.sleep(0.5 * n)
        return n * n

# 请编写 CacheCalculatorProxy 类
class CacheCalculatorProxy:
    # 你的代码
    pass

要求： - 代理和原类有相同的 compute(n) 接口 - 相同 n 值只计算一次，后续返回缓存 - 至少包含 1 个测试用例

进阶题

4. 设计：多级缓存系统

设计一个多级缓存代理，包含两级： - L1 缓存：内存缓存（TTL=10秒，容量=100） - L2 缓存：文件缓存（TTL=3600秒，存储到临时目录）

访问流程：客户端 → L1 → L2 → 真实服务

要求： - L1 未命中查 L2 - L2 未命中才查真实服务 - 查到的结果回填到 L1 - 画出数据访问流程图

5. 设计：API 限流代理

某第三方 API 限制每分钟最多 60 次调用。请设计一个限流代理： - 在代理层控制调用频率 - 超过限制时抛出 RateLimitError - 保留最近一分钟的调用时间戳用于判断 - 支持配置不同的限制策略（如每分钟100次、每小时1000次）

python
class RateLimiterProxy(APIService):
    def __init__(self, service: APIService, max_calls: int, period_seconds: int):
        # 你的设计
        pass
    
    def call_api(self, endpoint: str) -> dict:
        # 你的实现
        pass

6. 思考：设计模式组合

假设有以下需求，你会如何组合使用结构型模式和创建型模式？

系统需要访问不同类型的数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）， 每个数据库连接都要有连接池（池化）， 而且需要记录每个查询的耗时。

请画出架构图，并标注使用了哪些设计模式。

💡 提示