이 기사는 Python 메타클래스(코드 예제)에서 싱글턴 모드 사용에 대한 소개를 제공합니다. 이는 특정 참조 가치가 있으므로 도움이 필요할 수 있습니다.
1. Python 메타클래스란 무엇인가요?
참고자료Python 메타클래스란 무엇인가요? Python 메타클래스 소개
2. 싱글턴 패턴이란
싱글턴 패턴(Singleton Pattern)은 일반적으로 사용되는 소프트웨어 디자인 패턴입니다. 핵심 구조에는 싱글톤이라는 특수 클래스가 하나만 포함되어 있습니다. 싱글톤 모드는 시스템에 클래스의 인스턴스가 하나만 있고 해당 인스턴스에 외부 세계에서 쉽게 액세스할 수 있도록 보장하여 인스턴스 수를 쉽게 제어하고 시스템 리소스를 절약할 수 있습니다. 특정 클래스의 객체 하나만 시스템에 존재하도록 하려면 싱글톤 패턴이 가장 좋은 솔루션입니다.
클래스에 인스턴스가 하나만 있고 이 인스턴스에 쉽게 액세스할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 전역 변수를 정의하면 언제든지 개체에 액세스할 수 있지만 여러 개체를 인스턴스화하는 데 방해가 되는 것은 아닙니다. 더 나은 해결책은 클래스 자체가 유일한 인스턴스를 저장하도록 만드는 것입니다. 이 클래스는 다른 인스턴스가 생성되지 않도록 보장하고 인스턴스에 액세스하는 방법을 제공합니다. 이것이 싱글톤 패턴의 패턴 동기입니다.
3. __new__를 사용하여 싱글톤# -*- coding: utf8 -*-
class Singleton(object):
def __init__(self):
print 'entrance of __init__'
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance
if __name__ == '__main__':
s1 = Singleton()
s2 = Singleton()
print s1, s2
을 구현합니다. Python에서는 일반적으로 __new__ 함수를 사용하여 싱글톤 모드를 구현합니다. __new__ 함수는 C++의 생성자와 유사하게 객체 생성을 담당합니다. 따라서 클래스가 하나의 인스턴스 객체만 생성하도록 하기 위해 __new__ 함수의 동작을 오버로드하여 하나의 인스턴스만 생성할 수 있습니다. 위 코드에서는 _instance 속성이 Singleton 클래스에 할당됩니다. _instance 속성이 None이면 인스턴스 개체가 생성되고 _instance 속성은 개체를 참조(가리키는)됩니다. 그렇지 않으면 _instance가 참조하는 개체가 직접 반환됩니다. . 따라서 코드의 s1과 s2는 실제로 동일한 메모리 개체를 참조합니다.
4. 메타클래스 __call__을 사용하여 싱글톤 구현# -*- coding: utf8 -*-
# 单例模式
class SingletonMetaClass(type):
def __init__(cls, *args, **kwargs):
"""
初始化类
:param args:
:param kwargs:
"""
print 'MetaClass.__init__ called'
print cls._instance
super(SingletonMetaClass, cls).__init__(*args, **kwargs)
def __new__(cls, name, bases, attrs):
"""
创建类,负责类的行为和属性的创建
:param name:
:param bases:
:param attrs:
:return:
"""
print 'MetaClass.__new__ called'
# 单例模式
cls._instance = None
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
# __call__方法其实和类的创建过程和实例化没有多大关系了,定义了__call__方法才能被使用函数的方式执行。
# 被该元类创建的类,属于该元类的一个实例。因此创建其实例的时候,会调用元类的__call_方法
def __call__(cls, *args, **kwargs):
"""
使类变为可调用对象
:param args:
:param kwargs:
:return:
"""
print 'MetaClass.__call__ called'
if cls._instance is None:
# 这里会去调用类的__new__函数
cls._instance = super.__call__(SingletonMetaClass, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance
class A():
__metaclass__ = SingletonMetaClass
def __new__(cls, *args, **kwargs):
print 'A.__new__ called'
return super(A, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
if __name__ == '__main__':
# 因为类A是SingletonMetaClass的一个实例,执行A()时会调用元类SingletonMetaClass的__call__方法
a1 = A()
print a1
a2 = A()
print a2
Python에서는 클래스도 객체이고 메타클래스는 클래스를 생성하는 클래스이므로 클래스는 실제로 메타클래스의 인스턴스 객체입니다. Python에서 객체가 __call__ 메서드를 정의하면 객체는 호출 가능 객체입니다. 즉, 함수를 호출하여 객체를 호출할 수 있습니다.
Python의 __new__ 메소드는 객체 생성을 담당하고 __init__ 메소드는 객체 초기화를 담당합니다. 위 코드에서 A 클래스의 객체는 A 클래스가 생성된 후에만 생성될 수 있으므로 A 클래스를 먼저 생성하기 위해서는 SingletonMetaClass의 __new__ 및 __init__ 메서드가 먼저 실행됩니다. A 클래스의 객체를 생성하기 위해 구문 A()를 실행하면 __call__ 메소드의 정의에 따라 클래스 A는 메타클래스 SingletonMetaClass의 객체이므로 메타클래스 SingletonMetaClass의 __call__ 메소드가 호출될 것으로 예상할 수 있다. .
위 코드에서 SiingletonMetaClass의 __new__ 및 __init__ 메서드는 한 번만 실행되며, 클래스 A의 인스턴스를 생성하기 위해 A()가 호출될 때마다 SingletonMetaClass의 __call__ 메서드가 호출됩니다. 따라서 싱글톤 모드를 구현하기 위해 메타클래스의 __call__ 메소드에서 cls의 _instance 속성이 None인지 확인하고, None이면 메타클래스 상위 클래스(즉, type)의 __call__ 메소드를 호출합니다. __call_ _method는 클래스 A의 __new__ 메서드를 호출하여 클래스 A의 인스턴스를 만든 다음 _instance 속성을 인스턴스에 지정하여 하나의 인스턴스만 달성합니다. 실행 결과는 다음과 같습니다.
MetaClass.__new__ called MetaClass.__init__ called None MetaClass.__call__ called A.__new__ called <__main__.A object at 0x00000000036D2EB8> MetaClass.__call__ called <__main__.A object at 0x00000000036D2EB8>관련 권장 사항:
디자인 패턴에서 책임 체인 패턴과 반복자 패턴을 사용하는 Python의 예
redis pool을 사용한 Python의 싱글턴 구현 소개
위 내용은 Python 메타클래스에서 싱글톤 모드 사용 소개(코드 예)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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