本文为大家分享了Python创建单例模式的5种常用方法,供大家参考,具体内容如下
所谓单例,是指一个类的实例从始至终只能被创建一次。
方法1:
如果想使得某个类从始至终最多只有一个实例,使用__new__方法会很简单。Python中类是通过__new__来创建实例的:
class Singleton(object): def __new__(cls,*args,**kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): cls._inst=super(Singleton,cls).__new__(cls,*args,**kwargs) return cls._inst if __name__=='__main__': class A(Singleton): def __init__(self,s): self.s=s a=A('apple') b=A('banana') print id(a),a.s print id(b),b.s
结果:
29922256 banana
29922256 banana
通过__new__方法,将类的实例在创建的时候绑定到类属性_inst上。如果cls._inst为None,说明类还未实例化,实例化并将实例绑定到cls._inst,以后每次实例化的时候都返回第一次实例化创建的实例。注意从Singleton派生子类的时候,不要重载__new__。
方法2:
有时候我们并不关心生成的实例是否具有同一id,而只关心其状态和行为方式。我们可以允许许多个实例被创建,但所有的实例都共享状态和行为方式:
class Borg(object): _shared_state={} def __new__(cls,*args,**kwargs): obj=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kwargs) obj.__dict__=cls._shared_state return obj
将所有实例的__dict__指向同一个字典,这样实例就共享相同的方法和属性。对任何实例的名字属性的设置,无论是在__init__中修改还是直接修改,所有的实例都会受到影响。不过实例的id是不同的。要保证类实例能共享属性,但不和子类共享,注意使用cls._shared_state,而不是Borg._shared_state。
因为实例是不同的id,所以每个实例都可以做字典的key:
if __name__=='__main__': class Example(Borg): pass a=Example() b=Example() c=Example() adict={} j=0 for i in a,b,c: adict[i]=j j+=1 for i in a,b,c: print adict[i]
结果:
0
1
2
如果这种行为不是你想要的,可以为Borg类添加__eq__和__hash__方法,使其更接近于单例模式的行为:
class Borg(object): _shared_state={} def __new__(cls,*args,**kwargs): obj=super(Borg,cls).__new__(cls,*args,**kwargs) obj.__dict__=cls._shared_state return obj def __hash__(self): return 1 def __eq__(self,other): try: return self.__dict__ is other.__dict__ except: return False if __name__=='__main__': class Example(Borg): pass a=Example() b=Example() c=Example() adict={} j=0 for i in a,b,c: adict[i]=j j+=1 for i in a,b,c: print adict[i]
结果:
2
2
2
所有的实例都能当一个key使用了。
方法3
当你编写一个类的时候,某种机制会使用类名字,基类元组,类字典来创建一个类对象。新型类中这种机制默认为type,而且这种机制是可编程的,称为元类__metaclass__ 。
class Singleton(type): def __init__(self,name,bases,class_dict): super(Singleton,self).__init__(name,bases,class_dict) self._instance=None def __call__(self,*args,**kwargs): if self._instance is None: self._instance=super(Singleton,self).__call__(*args,**kwargs) return self._instance if __name__=='__main__': class A(object): __metaclass__=Singleton a=A() b=A() print id(a),id(b)
结果:
34248016 34248016
id是相同的。
例子中我们构造了一个Singleton元类,并使用__call__方法使其能够模拟函数的行为。构造类A时,将其元类设为Singleton,那么创建类对象A时,行为发生如下:
A=Singleton(name,bases,class_dict),A其实为Singleton类的一个实例。
创建A的实例时,A()=Singleton(name,bases,class_dict)()=Singleton(name,bases,class_dict).__call__(),这样就将A的所有实例都指向了A的属性_instance上,这种方法与方法1其实是相同的。
方法4
python中的模块module在程序中只被加载一次,本身就是单例的。可以直接写一个模块,将你需要的方法和属性,写在模块中当做函数和模块作用域的全局变量即可,根本不需要写类。
而且还有一些综合模块和类的优点的方法:
class _singleton(object): class ConstError(TypeError): pass def __setattr__(self,name,value): if name in self.__dict__: raise self.ConstError self.__dict__[name]=value def __delattr__(self,name): if name in self.__dict__: raise self.ConstError raise NameError import sys sys.modules[__name__]=_singleton()
python并不会对sys.modules进行检查以确保他们是模块对象,我们利用这一点将模块绑定向一个类对象,而且以后都会绑定向同一个对象了。
将代码存放在single.py中:
>>> import single >>> single.a=1 >>> single.a=2
ConstError
>>> del single.a
ConstError
方法5:
最简单的方法:
class singleton(object): pass singleton=singleton()
将名字singleton绑定到实例上,singleton就是它自己类的唯一对象了。
以上就是Python单例模式的实现方式详细介绍,希望对大家的学习有所帮助。

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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