很多开发人员在刚开始学Python 时,都考虑过像 c++ 那样来实现 singleton 模式,但后来会发现 c++ 是 c++,Python 是 Python,不能简单的进行模仿。
Python 中常见的方法是借助 global 变量,或者 class 变量来实现单件。本文就介绍以decorator来实现 singleton 模式的方法。示例代码如下:
##----------------------- code begin ----------------------- # -*- coding: utf-8 -*- def singleton(cls): """Define a class with a singleton instance.""" instances = {} def getinstance(*args, **kwds): return instances.setdefault(cls, cls(*args, **kwds)) return getinstance ##1 未来版Python支持Class Decorator时可以这样用 class Foo(object): def __init__(self, attr=1): self.attr = attr Foo = singleton( Foo ) ##2 2.5及之前版不支持Class Decorator时可以这样用 if __name__ == "__main__": ins1 = Foo(2) # 等效于: ins1 = singleton(Foo)(2) print "Foo(2) -> id(ins)=%d, ins.attr=%d, %s" % (id(ins1), ins1.attr, ('error', 'ok')[ins1.attr == 2]) ins2 = Foo(3) print "Foo(3) -> id(ins)=%d, ins.attr=%d, %s" % (id(ins2), ins2.attr, ('error', 'ok')[ins2.attr == 2]) ins2.attr = 5 print "ins.attr=5 -> ins.attr=%d, %s" % (ins2.attr, ('error', 'ok')[ins2.attr == 5]) ##------------------------ code end ------------------------
输出:
Foo(2) -> id(ins)=19295376, ins.attr=2, ok Foo(3) -> id(ins)=19295376, ins.attr=2, ok ins.attr=5 -> ins.attr=5, ok

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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