python 6种方法实现单例模式


Posted in Python onDecember 15, 2020

单例模式是一个软件的设计模式,为了保证一个类,无论调用多少次产生的实例对象,都是指向同一个内存地址,仅仅只有一个实例(只有一个对象)。

实现单例模式的手段有很多种,但总的原则是保证一个类只要实例化一个对象,下一次再实例的时候就直接返回这个对象,不再做实例化的操作。所以这里面的关键一点就是,如何判断这个类是否实例化过一个对象。

这里介绍两类方式:

  • 一类是通过模块导入的方式;
  • 一类是通过魔法方法判断的方式;
# 基本原理:
- 第一类通过模块导入的方式,借用了模块导入时的底层原理实现。
- 当一个模块(py文件)被导入时,首先会执行这个模块的代码,然后将这个模块的名称空间加载到内存。
- 当这个模块第二次再被导入时,不会再执行该文件,而是直接在内存中找。
- 于是,如果第一次导入模块,执行文件源代码时实例化了一个类,那再次导入的时候,就不会再实例化。

- 第二类主要是基于类和元类实现,在'对象'的魔法方法中判断是否已经实例化过一个对象
- 这类方式,根据实现的手法不同,又分为不同的方法,如:
- 通过类的绑定方法;通过元类;通过类下的__new__;通过装饰器(函数装饰器,类装饰器)实现等。

下面分别介绍这几种不同的实现方式,仅供参考实现思路,不做具体需求。

通过模块导入

# cls_singleton.py
class Foo(object):
  pass

instance = Foo()

# test.py
import cls_singleton

obj1 = cls_singleton.instance
obj2 = cls_singleton.instance
print(obj1 is obj2)

# 原理:模块第二次导入从内存找的机制

通过类的绑定方法

class Student:
  _instance = None	# 记录实例化对象

  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age

  @classmethod
  def get_singleton(cls, *args, **kwargs):
    if not cls._instance:
      cls._instance = cls(*args, **kwargs)
    return cls._instance

stu1 = Student.get_singleton('jack', 18)
stu2 = Student.get_singleton('jack', 18)
print(stu1 is stu2)
print(stu1.__dict__, stu2.__dict__)

# 原理:类的绑定方法是第二种实例化对象的方式,
# 第一次实例化的对象保存成类的数据属性 _instance,
# 第二次再实例化时,在get_singleton中判断已经有了实例对象,直接返回类的数据属性 _instance

补充:这种方式实现的单例模式有一个明显的bug;bug的根源在于如果用户不通过绑定类的方法实例化对象,而是直接通过类名加括号实例化对象,那这样不再是单利模式了。

通过魔法方法__new__

class Student:

  _instance = None

  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age

  def __new__(cls, *args, **kwargs):
    # if cls._instance:
    #   return cls._instance	        # 有实例则直接返回
    # else:
    #   cls._instance = super().__new__(cls)	# 没有实例则new一个并保存
    #   return cls._instance	        # 这个返回是给是给init,再实例化一次,也没有关系

    if not cls._instance:	            # 这是简化的写法,上面注释的写法更容易提现判断思路
      cls._instance = super().__new__(cls)
    return cls._instance


stu1 = Student('jack', 18)
stu2 = Student('jack', 18)
print(stu1 is stu2)
print(stu1.__dict__, stu2.__dict__)

# 原理:和方法2类似,将判断的实现方式,从类的绑定方法中转移到类的__new__中
# 归根结底都是 判断类有没有实例,有则直接返回,无则实例化并保存到_instance中。

补充:这种方式可以近乎完美地实现单例模式,但是依然不够完美。不完美的地方在于没有考虑到并发的极端情况下,有可能多个线程同一时刻实例化对象。关于这一点的补充内容在本文的最后一节介绍(!!!进阶必会)。

通过元类**

class Mymeta(type):

  def __init__(cls, name, bases, dic):
    super().__init__(name, bases, dic)
    cls._instance = None		         # 将记录类的实例对象的数据属性放在元类中自动定义了

  def __call__(cls, *args, **kwargs):	         # 此call会在类被调用(即实例化时触发)
    if cls._instance:				 # 判断类有没有实例化对象
      return cls._instance
    else:						 # 没有实例化对象时,控制类造空对象并初始化
      obj = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
      obj.__init__(*args, **kwargs)
      cls._instance = obj			     # 保存对象,下一次再实例化可以直接返回而不用再造对象
      return obj


class Student(metaclass=Mymeta):
  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age


stu1 = Student('jack', 18)
stu2 = Student('jack', 18)
print(stu1 is stu2)
print(stu1.__dict__, stu2.__dict__)

# 原理:类定义时会调用元类下的__init__,类调用(实例化对象)时会触发元类下的__call__方法
# 类定义时,给类新增一个空的数据属性,
# 第一次实例化时,实例化之后就将这个对象赋值给类的数据属性;第二次再实例化时,直接返回类的这个数据属性
# 和方式3的不同之处1:类的这个数据属性是放在元类中自动定义的,而不是在类中显示的定义的。
# 和方式3的不同之处2:类调用时触发元类__call__方法判断是否有实例化对象,而不是在类的绑定方法中判断

函数装饰器

def singleton(cls):
  _instance_dict = {}		         # 采用字典,可以装饰多个类,控制多个类实现单例模式
 
  def inner(*args, **kwargs):
    if cls not in _instance_dict:
      _instance_dict[cls] = cls(*args, **kwargs)
    return _instance_dict.get(cls)
  return inner


@singleton
class Student:
  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age

  # def __new__(cls, *args, **kwargs):	 # 将方法3的这部分代码搬到了函数装饰器中
  #   if not cls._instance:
  #     cls._instance = super().__new__(cls)
  #   return cls._instan
  
stu1 = Student('jack', 18)
stu2 = Student('jack', 18)
print(stu1 is stu2)
print(stu1.__dict__, stu2.__dict__)

类装饰器

class SingleTon:
  _instance_dict = {}

  def __init__(self, cls_name):
    self.cls_name = cls_name

  def __call__(self, *args, **kwargs):
    if self.cls_name not in SingleTon._instance_dict:
      SingleTon._instance_dict[self.cls_name] = self.cls_name(*args, **kwargs)
    return SingleTon._instance_dict.get(self.cls_name)


@SingleTon		               # 这个语法糖相当于Student = SingleTon(Student),即Student是SingleTon的实例对象
class Student:
  def __init__(self, name, age):
    self.name = name
    self.age = age

stu1 = Student('jack', 18)
stu2 = Student('jack', 18)
print(stu1 is stu2)
print(stu1.__dict__, stu2.__dict__)

# 原理:在函数装饰器的思路上,将装饰器封装成类。
# 程序执行到与语法糖时,会实例化一个Student对象,这个对象是SingleTon的对象。
# 后面使用的Student本质上使用的是SingleTon的对象。
# 所以使用Student('jack', 18)来实例化对象,其实是在调用SingleTon的对象,会触发其__call__的执行
# 所以就在__call__中,判断Student类有没有实例对象了。

!!!进阶必会

本部分主要是补充介绍多线程并发情况下,多线程高并发时,如果同时有多个线程同一时刻(极端条件下)事例化对象,那么就会出现多个对象,这就不再是单例模式了。

解决这个多线程并发带来的竞争问题,第一个想到的是加互斥锁,于是我们就用互斥锁的原理来解决这个问题。

解决的关键点,无非就是将具体示例化操作的部分加一把锁,这样同时来的多个线程就需要排队。

这样一来只有第一个抢到锁的线程实例化一个对象并保存在_instance中,同一时刻抢锁的其他线程再抢到锁后,不会进入这个判断if not cls._instance,直接把保存在_instance的对象返回了。这样就实现了多线程下的单例模式。

此时还有一个问题需要解决,后面所有再事例对象时都需要再次抢锁,这会大大降低执行效率。解决这个问题也很简单,直接在抢锁前,判断下是否有单例对象了,如果有就不再往下抢锁了(代码第11行判断存在的意义)。

import threading


class Student:

  _instance = None				# 保存单例对象
  _lock = threading.RLock()		    # 锁

  def __new__(cls, *args, **kwargs):
    
    if cls._instance:			# 如果已经有单例了就不再去抢锁,避免IO等待
      return cls._instance
    
    with cls._lock:				# 使用with语法,方便抢锁释放锁
      if not cls._instance:	
        cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
      return cls._instance

以上就是python 6种方法实现单例模式的详细内容,更多关于python 单例模式的资料请关注三水点靠木其它相关文章!

Python 相关文章推荐
Python __setattr__、 __getattr__、 __delattr__、__call__用法示例
Mar 06 Python
详解Python的Lambda函数与排序
Oct 25 Python
python 调用win32pai 操作cmd的方法
May 28 Python
Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图
Jan 02 Python
Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)
Feb 23 Python
python smtplib模块自动收发邮件功能(一)
May 22 Python
Tensorflow 同时载入多个模型的实例讲解
Jul 27 Python
利用arcgis的python读取要素的X,Y方法
Dec 22 Python
python使用for循环计算0-100的整数的和方法
Feb 01 Python
使用python 计算百分位数实现数据分箱代码
Mar 03 Python
用Python 执行cmd命令
Dec 18 Python
基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题
May 23 Python
Ubuntu16安装Python3.9的实现步骤
Dec 15 #Python
Python爬虫开发与项目实战
Dec 16 #Python
python中reload重载实例用法
Dec 15 #Python
python 实现socket服务端并发的四种方式
Dec 14 #Python
linux centos 7.x 安装 python3.x 替换 python2.x的过程解析
Dec 14 #Python
Python获取指定网段正在使用的IP
Dec 14 #Python
python利用pytesseract 实现本地识别图片文字
Dec 14 #Python
You might like
模板引擎Smarty深入浅出介绍
2006/12/06 PHP
PHP与MySQL开发中页面乱码的产生与解决
2008/03/27 PHP
php文件怎么打开 如何执行php文件
2011/12/21 PHP
PHP使用数组实现队列
2012/02/05 PHP
PHP URL路由类实例
2013/11/12 PHP
jquery1.5.1中根据元素ID获取元素对象的代码
2011/04/02 Javascript
js当一个变量为函数时 应该注意的一点细节小结
2011/12/29 Javascript
jQuery制作仿腾讯web qq用户体验桌面
2013/08/20 Javascript
jQuery中使用each处理json数据
2015/04/23 Javascript
js只执行1次的函数示例
2016/07/20 Javascript
浅谈JS继承_借用构造函数 & 组合式继承
2016/08/16 Javascript
详解webpack 多入口配置
2017/06/16 Javascript
微信小程序图片宽100%显示并且不变形
2017/06/21 Javascript
CSS3+JavaScript实现翻页幻灯片效果
2017/06/28 Javascript
JavaScript之Map和Set_动力节点Java学院整理
2017/06/29 Javascript
vue轮播图插件vue-awesome-swiper的使用代码实例
2017/07/10 Javascript
深入理解Vue-cli搭建项目后的目录结构探秘
2017/07/13 Javascript
详解webpack 入门与解析
2018/04/09 Javascript
jquery获取元素到屏幕四周可视距离的方法
2018/09/05 jQuery
js比较两个单独的数组或对象是否相等的实例代码
2019/04/28 Javascript
Vue使用Clipboard.JS在h5页面中复制内容实例详解
2019/09/03 Javascript
完美解决vue 中多个echarts图表自适应的问题
2020/07/19 Javascript
js实现搜索提示框效果
2020/09/05 Javascript
python交互界面的退出方法
2019/02/16 Python
Python使用sax模块解析XML文件示例
2019/04/04 Python
Python完成毫秒级抢淘宝大单功能
2019/06/06 Python
python打包exe开机自动启动的实例(windows)
2019/06/28 Python
浅谈Python 敏感词过滤的实现
2019/08/15 Python
Pycharm中切换pytorch的环境和配置的教程详解
2020/03/13 Python
基于Python组装jmx并调用JMeter实现压力测试
2020/11/03 Python
HTML5获取当前地理位置并在百度地图上展示的实例
2020/07/10 HTML / CSS
《庐山的云雾》教学反思
2014/04/22 职场文书
优秀大学生自荐信
2014/06/09 职场文书
学校做一个有道德的人活动方案
2014/08/23 职场文书
“三支一扶”支教教师思想汇报
2014/09/13 职场文书
电脑无法安装Windows 11怎么办?无法安装Win11的解决方法
2021/11/21 数码科技