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
metaclass
元类就是用来创建类的东西,可以简单把元类称为“类工厂”,类是元类的实例。type就是Python的内建元类,type也是自己的元类,任何一个类
>>> type(MyClass) type >>> type(type) type
python在创建类MyClass的过程中,会在类的定义中寻找__metaclass__,如果存在则用其创建类MyClass,否则使用内建的type来创建类。对于类有继承的情况,如果当前类没有找到,会继续在父类中寻找__metaclass__,直到所有父类中都没有找到才使用type创建类。
如果模块里有__metaclass__的全局变量的话,其中的类都将以其为元类,亲自试了,没这个作用,无任何影响
查看type的定义,
type(object) -> the object's type
type(name, bases, dict) -> a new type
所以利用type定义一个类的元类,可以用函数返回一个上面第二种定义的对象,也可以继承type并重写其中的方法。
直接使用type生成的对象作为元类,函数作用是使属性变为大写
def update_(name, bases, dct): attrs = ((name, value) for name, value in dct.items() if not name.startswith('__')) uppercase_attr = {name.upper(): value for name, value in attrs} return type(name, bases, uppercase_attr) class Singleton(object): __metaclass__ = update_ abc = 2 d = Singleton() print d.ABC # 2
上一节中,单例模式元类实现用的是类继承方式,而对于第一种__new__的方式,本质上调用的是type.__new__,不过使用super能使继承更清晰一些并避免一些问题
这里简单说明一下,__new__是在__init__前调用的方法,会创建对象并返回,而__init__则是用传入的参数将对象初始化。看一下type中这两者以及__call__的实现
def __init__(cls, what, bases=None, dict=None): # known special case of type.__init__ """ type(object) -> the object's type type(name, bases, dict) -> a new type # (copied from class doc) """ pass @staticmethod # known case of __new__ def __new__(S, *more): # real signature unknown; restored from __doc__ """ T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T """ pass def __call__(self, *more): # real signature unknown; restored from __doc__ """ x.__call__(...) <==> x(...) """ pass
前面提到类相当于元类的实例化,再联系创建单例模式时使用的函数,用的是__call__,其实用三种magic method中任何一种都是可以的,来看一下使用元类时各方法的调用情况
class Basic(type): def __new__(cls, name, bases, newattrs): print "new: %r %r %r %r" % (cls, name, bases, newattrs) return super(Basic, cls).__new__(cls, name, bases, newattrs) def __call__(self, *args): print "call: %r %r" % (self, args) return super(Basic, self).__call__(*args) def __init__(cls, name, bases, newattrs): print "init: %r %r %r %r" % (cls, name, bases, newattrs) super(Basic, cls).__init__(name, bases, dict) class Foo: __metaclass__ = Basic def __init__(self, *args, **kw): print "init: %r %r %r" % (self, args, kw) a = Foo('a') b = Foo('b')
结果
new: <class '__main__.Basic'> 'Foo' () {'__module__': '__main__', '__metaclass__': <class '__main__.Basic'>, '__init__': <function init at 0x106fd5320>} init: <class '__main__.Foo'> 'Foo' () {'__module__': '__main__', '__metaclass__': <class '__main__.Basic'>, '__init__': <function init at 0x106fd5320>} call: <class '__main__.Foo'> ('a',) init: <__main__.Foo object at 0x106fee990> ('a',) {} call: <class '__main__.Foo'> ('b',) init: <__main__.Foo object at 0x106feea50> ('b',) {}
元类的__init__和__new__只在创建类Foo调用了一次,而创建Foo的实例时,每次都会调用元类的__call__方法
以上就是本文的全部内容,对python单例模式与metaclass进行了描述,希望对大家的学习有所帮助。

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

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