注:使用的是Python 2.7。
一个简单实现
class Foo(object):
__instance = None
def __init__(self):
pass
@classmethod
def getinstance(cls):
if(cls.__instance == None):
cls.__instance = Foo()
return cls.__instance
if __name__ == '__main__':
foo1 = Foo.getinstance()
foo2 = Foo.getinstance()
print id(foo1)
print id(foo2)
print id(Foo())
输出的前两个结果是相同的(id(foo1)与id(foo2)的值相同),第三个结果和前两个不同。这里类方法getinstance()用于获取单例,但是类本身也可以实例化,这样的方式其实并不符合单例模式的要求。但是这样做也有好处,代码简单,大家约定好这样子调用就行了。但是最好在类的命名上也体现了出来这是一个单例类,例如Foo_singleton。
换一个思路
先说一下init和new的区别:
class Foo(object):
__instance = None
def __init__(self):
print 'init'
if __name__ == '__main__':
foo = Foo()
运行结果是:
init
而下面的示例:
class Foo(object):
__instance = None
def __init__(self):
print 'init'
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'new'
if __name__ == '__main__':
foo = Foo()
运行结果是:
new是一个类方法,会创建对象时调用。而init方法是在创建完对象后调用,对当前对象的实例做一些一些初始化,无返回值。如果重写了new而在new里面没有调用init或者没有返回实例,那么init将不起作用。以下内容引用自http://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.new
If __new__() returns an instance of cls, then the new instance's __init__() method will be invoked like __init__(self[, ...]), where self is the new instance and the remaining arguments are the same as were passed to __new__().
If __new__() does not return an instance of cls, then the new instance's __init__() method will not be invoked.
这样做:
class Foo(object):
__instance = None
def __init__(self):
print 'init'
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'new'
if cls.__instance == None:
cls.__instance = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls.__instance
if __name__ == '__main__':
foo = Foo()
错误如下:
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp
而这样也有一样的错误:
class Foo(object):
__instance = None
def __init__(self):
if self.__class__.__instance == None:
self.__class__.__instance = Foo()
print 'init'
if __name__ == '__main__':
foo = Foo()
该怎么做呢?
下面参考了http://stackoverflow.com/questions/31875/is-there-a-simple-elegant-way-to-define-singletons-in-python/31887#31887:
class Foo(object):
__instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'hhhhhhhhh'
if not cls.__instance:
cls.__instance = super(Foo, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls.__instance
def hi(self):
print 'hi, world'
print 'hi, letian'
if __name__ == '__main__':
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print id(foo1)
print id(foo2)
print isinstance(foo1, object)
print isinstance(foo1, Foo)
foo1.hi()
运行结果:
hhhhhhhhh
hhhhhhhhh
39578896
39578896
True
True
hi, world
hi, letian
那么,到底发生了什么,我们先回顾一下super:
>>> print super.__doc__
super(type) -> unbound super object
super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
Typical use to call a cooperative superclass method:
class C(B):
def meth(self, arg):
super(C, self).meth(arg)
可以肯定上面的单例模式代码中的这一行代码:
cls.__instance = super(Foo, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
super(Foo, cls)是object,super(Foo, cls).new方法使用的是object的new方法。我们看一下object.new方法的作用:
>>> print object.__new__.__doc__
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
如果是一个继承链
class Fo(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'hi, i am Fo'
return super(Fo, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
class Foo(Fo):
__instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls.__instance:
print Foo is cls
print issubclass(cls, Fo)
print issubclass(cls, object)
cls.__instance = super(Foo, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls.__instance
def hi(self):
print 'hi, world'
if __name__ == '__main__':
foo1 = Foo()
foo1.hi()
print isinstance(foo1, Foo)
print isinstance(foo1, Fo)
print isinstance(foo1, object)
运行结果如下:
True
True
True
hi, i am Fo
hi, world
True
True
True
如果如下定义Fo,也正常运行:
class Fo(object):
pass
但是,若这样定义:
class Fo(object):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'hi, i am Fo'
运行时报错如下:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'hi'

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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