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python中的单例模式

单例模式(Singleton Pattern)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。

比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪费内存资源,尤其是在配置文件内容很多的情况下。事实上,类似 AppConfig 这样的类,我们希望在程序运行期间只存在一个实例对象。

在 Python 中,我们可以用多种方法来实现单例模式:

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

一、模块:

其实,Python 的模块就是天然的单例模式,因为模块在第一次导入时,会生成 .pyc 文件,当第二次导入时,就会直接加载 .pyc 文件,而不会再次执行模块代码。因此,我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中,就可以获得一个单例对象了

# mysingleton.py
class My_Singleton(object):def foo(self):passmy_singleton = My_Singleton()

使用:

from mysingleton import my_singletonmy_singleton.foo()

二、使用 __new__

__new__方法接受的参数虽然也是和__init__一样,但__init__是在类实例创建之后调用,而 __new__方法正是创建这个类实例的方法。

class Singleton(object):_instance = Nonedef __new__(cls, *args, **kw):if not cls._instance:cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)  return cls._instance  class MyClass(Singleton):  a = 1



class Singleton(object):
def __new__(cls):
# 关键在于这,每一次实例化的时候,我们都只会返回这同一个instance对象
if not hasattr(cls, 'instance'):
cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
return cls.instance
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
obj1.attr1 = 'value1'
print obj1.attr1, obj2.attr1
print obj1 is obj2

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

三、使用装饰器

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

注:functools.wraps 则可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 __module____name____doc__,或者通过参数选择

#不加wraps#coding=utf-8  
# -*- coding=utf-8 -*-   
from functools import wraps     
def my_decorator(func):  def wrapper(*args, **kwargs):  '''''decorator'''  print('Calling decorated function...')  return func(*args, **kwargs)  return wrapper    @my_decorator   
def example():  """Docstring"""   print('Called example function')  
print(example.__name__, example.__doc__)  #结果:('wrapper', 'decorator')
[Finished in 0.2s]#加wraps
#coding=utf-8  
# -*- coding=utf-8 -*-   
from functools import wraps     
def my_decorator(func):  @wraps(func)  def wrapper(*args, **kwargs):  '''''decorator'''  print('Calling decorated function...')  return func(*args, **kwargs)  return wrapper    @my_decorator   
def example():  """Docstring"""   print('Called example function')  
print(example.__name__, example.__doc__)  执行结果:
('example', 'Docstring')
[Finished in 0.5s]
functionstools.wraps

四、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
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

转载于:https://www.cnblogs.com/mona524/p/7716353.html

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