찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Python设计模式中单例模式的实现及在Tornado中的应用

单例模式的实现方式
将类实例绑定到类变量上

class Singleton(object):
  _instance = None

  def __new__(cls, *args):
    if not isinstance(cls._instance, cls):
      cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args)
    return cls._instance

但是子类在继承后可以重写__new__以失去单例特性

class D(Singleton):

  def __new__(cls, *args):
    return super(D, cls).__new__(cls, *args)

使用装饰器实现

def singleton(_cls):
  inst = {}

  def getinstance(*args, **kwargs):
    if _cls not in inst:
      inst[_cls] = _cls(*args, **kwargs)
    return inst[_cls]
  return getinstance

@singleton
class MyClass(object):
  pass

问题是这样装饰以后返回的不是类而是函数,当然你可以singleton里定义一个类来解决问题,但这样就显得很麻烦了

使用__metaclass__,这个方式最推荐

class Singleton(type):
  _inst = {}
  
  def __call__(cls, *args, **kwargs):
    if cls not in cls._inst:
      cls._inst[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args)
    return cls._inst[cls]


class MyClass(object):
  __metaclass__ = Singleton


Tornado中的单例模式运用
来看看tornado.IOLoop中的单例模式:

class IOLoop(object):

  @staticmethod
  def instance():
    """Returns a global `IOLoop` instance.

Most applications have a single, global `IOLoop` running on the
main thread. Use this method to get this instance from
another thread. To get the current thread's `IOLoop`, use `current()`.
"""
    if not hasattr(IOLoop, "_instance"):
      with IOLoop._instance_lock:
        if not hasattr(IOLoop, "_instance"):
          # New instance after double check
          IOLoop._instance = IOLoop()
    return IOLoop._instance

为什么这里要double check?来看个这里面简单的单例模式,先来看看代码:

class Singleton(object):

  @staticmathod
  def instance():
    if not hasattr(Singleton, '_instance'):
      Singleton._instance = Singleton()
    return Singleton._instance

在 Python 里,可以在真正的构造函数__new__里做文章:

class Singleton(object):

  def __new__(cls, *args, **kwargs):
    if not hasattr(cls, '_instance'):
      cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
    return cls._instance

这种情况看似还不错,但是不能保证在多线程的环境下仍然好用,看图:

201632180733229.png (683×463)

出现了多线程之后,这明显就是行不通的。

1.上锁使线程同步
上锁后的代码:

import threading

class Singleton(object):

  _instance_lock = threading.Lock()
  
  @staticmethod
  def instance():
    with Singleton._instance_lock:
      if not hasattr(Singleton, '_instance'):
        Singleton._instance = Singleton()
    return Singleton._instance

这里确实是解决了多线程的情况,但是我们只有实例化的时候需要上锁,其它时候Singleton._instance已经存在了,不需要锁了,但是这时候其它要获得Singleton实例的线程还是必须等待,锁的存在明显降低了效率,有性能损耗。

2.全局变量
在 Java/C++ 这些语言里还可以利用全局变量的方式解决上面那种加锁(同步)带来的问题:

class Singleton {

  private static Singleton instance = new Singleton();
  
  private Singleton() {}
  
  public static Singleton getInstance() {
    return instance;
  }
  
}

在 Python 里就是这样了:

class Singleton(object):

  @staticmethod
  def instance():
    return _g_singleton

_g_singleton = Singleton()

# def get_instance():
# return _g_singleton

但是如果这个类所占的资源较多的话,还没有用这个实例就已经存在了,是非常不划算的,Python 代码也略显丑陋……

所以出现了像tornado.IOLoop.instance()那样的double check的单例模式了。在多线程的情况下,既没有同步(加锁)带来的性能下降,也没有全局变量直接实例化带来的资源浪费。

3.装饰器

如果使用装饰器,那么将会是这样:

import functools

def singleton(cls):
  ''' Use class as singleton. '''

  cls.__new_original__ = cls.__new__

  @functools.wraps(cls.__new__)
  def singleton_new(cls, *args, **kw):
    it = cls.__dict__.get('__it__')
    if it is not None:
      return it

    cls.__it__ = it = cls.__new_original__(cls, *args, **kw)
    it.__init_original__(*args, **kw)
    return it

  cls.__new__ = singleton_new
  cls.__init_original__ = cls.__init__
  cls.__init__ = object.__init__

  return cls

#
# Sample use:
#

@singleton
class Foo:
  def __new__(cls):
    cls.x = 10
    return object.__new__(cls)

  def __init__(self):
    assert self.x == 10
    self.x = 15

assert Foo().x == 15
Foo().x = 20
assert Foo().x == 20

def singleton(cls):
  instance = cls()
  instance.__call__ = lambda: instance
  return instance

#
# Sample use
#

@singleton
class Highlander:
  x = 100
  # Of course you can have any attributes or methods you like.

Highlander() is Highlander() is Highlander #=> True
id(Highlander()) == id(Highlander) #=> True
Highlander().x == Highlander.x == 100 #=> True
Highlander.x = 50
Highlander().x == Highlander.x == 50 #=> True
성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
파이썬 : 컴파일러 또는 통역사?파이썬 : 컴파일러 또는 통역사?May 13, 2025 am 12:10 AM

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

루프 대 루프를위한 파이썬 : 루프시기는 언제 사용해야합니까?루프 대 루프를위한 파이썬 : 루프시기는 언제 사용해야합니까?May 13, 2025 am 12:07 AM

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

파이썬 루프 : 가장 일반적인 오류파이썬 루프 : 가장 일반적인 오류May 13, 2025 am 12:07 AM

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i

파이썬의 루프 및 루프의 경우 : 각각의 장점은 무엇입니까?파이썬의 루프 및 루프의 경우 : 각각의 장점은 무엇입니까?May 13, 2025 am 12:01 AM

ForloopSareadvantageForkNowniTerations 및 Sequence, OffingSimplicityAndInamicConditionSandunkNowniTitionS 및 ControlOver Terminations를 제공합니다

파이썬 : 편집과 해석에 대한 깊은 다이빙파이썬 : 편집과 해석에 대한 깊은 다이빙May 12, 2025 am 12:14 AM

Pythonusesahybridmodelofilationandlostretation : 1) ThePyThoninterPretreCeterCompileSsourcodeIntOplatform-IndependentBecode.

Python은 해석 된 또는 편집 된 언어입니까? 왜 중요한가?Python은 해석 된 또는 편집 된 언어입니까? 왜 중요한가?May 12, 2025 am 12:09 AM

Pythonisbothingretedandcompiled.1) 1) it 'scompiledtobytecodeforportabilityacrossplatforms.2) thebytecodeisthentenningreted, withfordiNamictyTeNgreted, WhithItmayBowerShiledlanguges.

루프 대 파이썬의 루프 : 주요 차이점 설명루프 대 파이썬의 루프 : 주요 차이점 설명May 12, 2025 am 12:08 AM

forloopsareideal when

루프를위한 것 및 기간 : 실용 가이드루프를위한 것 및 기간 : 실용 가이드May 12, 2025 am 12:07 AM

forloopsareusedwhendumberofitessiskNowninadvance, whilewhiloopsareusedwhentheationsdepernationsorarrays.2) whiloopsureatableforscenarioScontiLaspecOndCond

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

에디트플러스 중국어 크랙 버전

에디트플러스 중국어 크랙 버전

작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

PhpStorm 맥 버전

PhpStorm 맥 버전

최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

SublimeText3 Linux 새 버전

SublimeText3 Linux 새 버전

SublimeText3 Linux 최신 버전

WebStorm Mac 버전

WebStorm Mac 버전

유용한 JavaScript 개발 도구

ZendStudio 13.5.1 맥

ZendStudio 13.5.1 맥

강력한 PHP 통합 개발 환경