@(python之路)[面向对象, 单例模式]

单利模式

单例模式:是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场。

单例模式的特点:

  • 一、某个类只能有一个实例;
  • 二、他必须自行创建这个实例;
  • 三、它必须自行想整个系统提供这个实例;

实现单利模式的方法

  • 使用模块
  • 使用__new__
  • 使用装饰器(decorator)
  • 使用元类(metaclass)

使用模块

在模块第一次导入时,会生成.pyc文件,当第二次导入时,就会一直加载.pyc文件,而不会再一次执行本次代码。因此,我们只获得了一个单例模式。

例如:

#mysingleton.py
class MySingleton(object):
def foo(self):
print("My singleton")
mysingleton = MySingleton()
#main.py
from mysingleton import mysingleton
mysingleton.foo()

使用__new__

为了使类只能出现一个实例,我们可以使用 new 来控制实例的创建过程,代码如下:

class Singleton(object):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kw):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)
#这里的super的意思是,该怎么走就怎么走。
return cls._instance
class MyClass(Singleton):
a = 1

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。

执行情况:

>>> one = MyClass()
>>> two = MyClass()
>>> one == two
True
>>> one is two
True
>>> id(one), id(two)
(4303862668, 4303862668)

使用装饰器

我们知道,装饰器(decorator)可以动态地修改一个类或函数的功能。这里,我们也可以使用装饰器来装饰某个类,使其只能生成一个实例,代码如下:

from functools import wraps

def singleton(cls):
instances = {} @wraps(cls)
def getinstance(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls] return getinstance @singleton
class MyClass(object):
a = 1

在上面,我们定义了一个装饰器 singleton,它返回了一个内部函数 getinstance,该函数会判断某个类是否在字典 instances 中,如果不存在,则会将 cls 作为 key,cls(*args, **kw) 作为 value 存到 instances 中,否则,直接返回 instances[cls]。

使用 metaclass

元类(metaclass)可以控制类的创建过程,它主要做三件事:

  • 拦截类的创建
  • 修改类的定义
  • 返回修改后的类

用元类实现单例模式的代码:

class Singleton(type):
_instances = {} def __call__(cls, *args, **kwargs):
if cls not in cls._instances:
cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances[cls] # Python2
# class MyClass(object):
# __metaclass__ = Singleton # Python3
class MyClass(metaclass=Singleton):
pass

优点

  • 一、实例控制

    单例模式会组织其他对象实例化自己的单例对象的副本,从而确保对所有对象都访问唯一实例。
  • 二、灵活性

    因为类控制了实例化过程,所以类可以灵活更改实例化过程。

    缺点
  • 一、开销

    虽然开销数量小,但是如果每次对对象请求都要检查是否存在类的实例,仍然需要一些开销。可以通过使用静态初始化解决此问题。
  • 二、可能的开发混淆

    使用单例对象(尤其是在类库中定义的对象)时,开发人员必须记住不能使用new关键字实例化对象。因为可能无法访问库源代码,因此应用程序开发人员可能会意外发现自己五发直接实例化此类。
  • 三、对象生存周期

    不能解决删除对象的问题。在提供内存管理的语言中(例如基于.NET Framework的语言),只有单例类能够导致实例被取消分配,因为它包含该实例的私有化引用。在某些语言中(如C++),其他类可以删除对象实例,但这样会导致实例类中出现悬浮引用。

补充:元类(metaclass)

注释:

 类也是对象;只要你使用关键字class,python解释器在执行的时候就好会创建一个对象。

例如:

class Foo(object):
pass

这段代码将在内存中创建于一个对象,名字为Foo。这个对象(类)自身拥有创建类对象(类实力)的能力,而这就是为什么他是一个类的原因。但是,他本质仍然时一个对象,于是乎你可以对它的操作如下

  • 将它复制给一个变量
  • 拷贝
  • 增加它的属性
  • 将他作为函数进行传递
>>> class Foo(object):
... pass
...
>>> print(Foo) # 打印一个类,因为他是一个对象
<class '__main__.Foo'>
##########################################
>>> def echo(o):
... print(o)
...
>>> echo(Foo) # 将类当作参数传给函数
<class '__main__.Foo'>
#########################################
>>> Foo.new_attribute = "foo" # 增加类的属性
>>> print(hasattr(Foo,"new_attribute"))
True
>>> print(Foo.new_attribute)
foo
##########################################
MyFoo = Foo
print(MyFoo()) # 可以将类赋值给一个变量

动态地创建类

因为类也是对象,可以在运行时动态创建他们,就像其他任何对象一样。首先,你可以在函数中创建类,使用class关键字即可。

def choose_class(name):
if name == 'foo':
class Foo(object):
pass
return Foo # 返回的是类,不是类的实例
else:
class Bar(object):
pass return Bar MyClass = choose_class('foo')
print(MyClass) # 函数返回的是类,不是类的实例
# <class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'> print(MyClass()) # 你可以通过这个类创建类实例,也就是对象
# <__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x00000000021E5CF8>

type动态创建类。

type可以这样工作

type(类名, 父类的元组(针对继承的情况,可以为空),包含属性的字典(名称和值))

例如下面的代码:

class MyTypeClass(object):
pass

可以用type的方式去创建:

>>> MyTypeClass = type("MyTypeClass",(),{})  # 返回一个对象
>>> print(MyTypeClass)
<class '__main__.MyTypeClass'> >>> print(MyTypeClass()) # 创建一个类的实例
<__main__.MyTypeClass object at 0x0542A590>

type接收一个字典来为类定义属性,因此:

class Foo(object):
bar = True

可以翻译为:

Foo = type("Foo",(),{"bar":True})

也可以将Foo当成一个普通类使用:

class Foo(object):
bar = True
>>> print(Foo)
<class '__main__.Foo'>
>>> print(Foo.bar)
True
>>>

也可以继承

class FooTwo(Foo):
pass

也可以写成:

class Foo(object):
bar = True FooTwo = type("FooTwo",(Foo,),{})
>>> print(FooTwo)
<class '__main__.FooTwo'>
>>> print(FooTwo.bar) # bar属性由Foo继承而来
True

在python中,类也是对象,你可以动态的创建类。这就是你使用关键字class时python在幕后做的事情,而这就通过元类实现的。

什么时元类,元类就是用来创建类的东西。元类就是类的类。

函数type实际上时一个元类。type就是python在背后用来创建所有类的元类。

type就是创建类对象的类,可以用__class__属性来看到这一点。

python中所有的东西,注意这里的东西都是对象。包括整数,字符串,函数以及类,他们全都是对象,而且他们都是一个类创建而来。

age = 35
print(age.__class__) #<class 'int'> name = 'bob'
print(name.__class__) #<class 'str'> def foo():
pass
print(foo.__class__) #<class 'function'> class Bar(object):
pass
b = Bar()
print(b.__class__) #<class '__main__.Bar'>

现在,对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢。

print(age.__class__.__class__)  #<class 'type'>
print(name.__class__.__class__) #<class 'type'>
print(foo.__class__.__class__) #<class 'type'>
print(b.__class__.__class__) #<class 'type'>

因此,元类就是创建类这种对象的东西。

type就是python得内建元类,当然你可以创建自己的元类。

__metaclass__属性

你可以在写一个类得时候为其添加__metaclass__属性。

class Foo(object):
__metaclass__ = something...

Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性,如果找到了,Python就会用它来创建类Foo,如果没有找到,就会用内建的type来创建这个类。

注:本片博客借鉴网友一片博客,地址找不到了。

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