面试题：Python复杂项目中禁止函数修改列表策略的权衡与应用

架构设计方面

数据封装：
- 将列表作为类的私有属性进行封装。例如，定义一个MyListContainer类，把列表作为__list私有变量。
```
class MyListContainer:
    def __init__(self):
        self.__list = []
    def get_list(self):
        return self.__list.copy()
    def modify_list(self, new_item):
        self.__list.append(new_item)
```
- 这样，外部函数无法直接访问和修改列表，如需获取列表可通过get_list方法，该方法返回列表的副本，从而禁止外部函数修改原始列表。而内部方法modify_list则用于在类内部对列表进行合法修改。
分层架构：
- 在分层架构中，将对列表的操作进行分层管理。例如，在数据访问层（DAL）处理列表数据的持久化和读取，业务逻辑层（BLL）处理列表的业务相关操作。
- 在BLL中，对于禁止修改列表的场景，可以从DAL获取列表副本，在副本上进行操作，而不影响原始数据。比如在一个电商项目中，DAL从数据库读取商品列表，BLL获取副本进行展示逻辑处理，确保展示过程中商品列表不被误修改。

代码规范方面

函数参数约定：

对于不允许修改列表的函数，在函数文档字符串中明确说明。例如：

def calculate_sum(lst):
    """
    计算列表元素的总和。
    注意：此函数不会修改传入的列表。
    :param lst: 数字列表
    :return: 列表元素总和
    """
    return sum(lst)

同时，对于关键函数，可以通过类型提示结合typing模块来暗示列表是否可修改。比如使用Tuple类型提示表示不可变序列（类似列表但不可修改）：

from typing import Tuple
def print_items(items: Tuple):
    for item in items:
        print(item)

代码审查：
- 在团队开发中，定期进行代码审查。审查时重点关注对列表的操作是否符合禁止修改或允许修改的策略。例如，发现有函数直接对禁止修改的列表进行了append等修改操作，及时提出并修正。

实际项目经验举例

在一个数据分析项目中，有一个模块负责从文件读取数据并生成数据列表，这些数据是原始的分析素材，不应被后续处理函数随意修改。

架构设计实现：

定义了一个DataLoader类，将数据列表封装为私有属性。

class DataLoader:
    def __init__(self, file_path):
        self.__data = []
        with open(file_path, 'r') as f:
            for line in f:
                self.__data.append(line.strip())
    def get_data(self):
        return self.__data.copy()

其他分析模块从DataLoader获取数据列表副本进行分析，保证原始数据的完整性。

代码规范实现：
- 在分析函数的文档字符串中明确说明不修改传入列表。例如：
```
def analyze_data(data):
    """
    对数据进行统计分析。
    注意：此函数不会修改传入的数据列表。
    :param data: 数据列表
    :return: 分析结果字典
    """
    result = {}
    for item in data:
        # 分析逻辑
        pass
    return result
```
- 通过这样的架构设计和代码规范，在保证数据稳定性的同时，也提高了代码的可维护性。当需求变化需要修改列表操作策略时，也能更方便地在DataLoader类或相关函数中进行调整。

面试题：Python复杂项目中禁止函数修改列表策略的权衡与应用

知识考点

面试题答案

架构设计方面

代码规范方面

实际项目经验举例