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。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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