Inhaltsverzeichnis
Der beste Weg, einen Singleton in Python zu implementieren
Implementierungsmethode
Methode 1: Dekorateur
Methode 2: Basisklasse
Methode 3: Metaklasse
Methode 4: Geben Sie den Dekorateur der Klasse mit demselben Namen zurück
Methode 5: Modul
Empfohlene Methode
Die Rolle der Metaklasse
Natürlich
Mit Python 2 und 3 kompatible Versionen
Korrektur
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Was ist der beste Weg, einen Singleton in Python zu implementieren?

Was ist der beste Weg, einen Singleton in Python zu implementieren?

Dec 17, 2024 pm 04:07 PM

What is the best way to implement a singleton in Python?

Der beste Weg, einen Singleton in Python zu implementieren

Obwohl die Vor- und Nachteile des Singleton-Entwurfsmusters nicht im Mittelpunkt dieses Artikels stehen, wird in diesem Artikel untersucht, wie um den Singleton bestmöglich in Python zu implementieren. Implementieren Sie dieses Muster auf pythonische Weise. „am pythonischsten“ bedeutet hier, dem „Prinzip der geringsten Überraschung“ zu folgen.

Implementierungsmethode

Methode 1: Dekorateur

def singleton(class_):
    instances = {}

    def getinstance(*args, **kwargs):
        if class_ not in instances:
            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
        return instances[class_]

    return getinstance

@singleton
class MyClass(BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Vorteile:

  • Der Dekorateur hat zusätzliches Geschlecht, intuitiver als Mehrfachvererbung.

Nachteile:

  • Das mit MyClass() erstellte Objekt ist ein echtes Singleton-Objekt, aber MyClass selbst ist eine Funktion, keine Klasse. Daher können Klassenmethoden nicht aufgerufen werden.

Methode 2: Basisklasse

class Singleton(object):
    _instance = None

    def __new__(class_, *args, **kwargs):
        if not isinstance(class_._instance, class_):
            class_._instance = object.__new__(class_, *args, **kwargs)
        return class_._instance

class MyClass(Singleton, BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Vorteile:

  • Es ist eine echte Klasse.

Nachteile:

  • Mehrfachvererbung, unangenehm. Beim Erben von einer zweiten Basisklasse kann __new__ überschrieben werden.

Methode 3: Metaklasse

class Singleton(type):
    _instances = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

# Python2
class MyClass(BaseClass):
    __metaclass__ = Singleton

# Python3
class MyClass(BaseClass, metaclass=Singleton):
    pass
Nach dem Login kopieren

Vorteile:

  • Es ist eine echte Klasse.
  • Die Erbschaft ist automatisch abgedeckt.
  • Verwenden Sie __metaclass__ richtig (und machen Sie es mir verständlich).

Nachteile:

  • Keine Nachteile.

Methode 4: Geben Sie den Dekorateur der Klasse mit demselben Namen zurück

def singleton(class_):
    class class_w(class_):
        _instance = None

        def __new__(class_, *args, **kwargs):
            if class_w._instance is None:
                class_w._instance = super(class_w, class_).__new__(class_, *args, **kwargs)
                class_w._instance._sealed = False
            return class_w._instance

        def __init__(self, *args, **kwargs):
            if self._sealed:
                return
            super(class_w, self).__init__(*args, **kwargs)
            self._sealed = True

    class_w.__name__ = class_.__name__
    return class_w

@singleton
class MyClass(BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren

Vorteile:

  • Das ist es eine echte Klasse.
  • Die Erbschaft ist automatisch abgedeckt.

Nachteile:

  • Ist das Erstellen von zwei Klassen für jede Klasse, aus der Sie ein Singleton werden möchten, mit einem Mehraufwand verbunden? Obwohl dies in meinem Fall gut funktioniert, befürchte ich, dass es möglicherweise nicht skaliert werden kann. Was ist der Zweck des Attributs
  • _sealed?
  • Sie können super() nicht verwenden, um Methoden mit demselben Namen in einer Basisklasse aufzurufen, da diese rekursiv wären. Dies bedeutet, dass __new__ weder angepasst werden kann, noch kann eine Klasse, die den Aufruf von __init__ erfordert, in eine Unterklasse unterteilt werden.

Methode 5: Modul

Singleton-Modul singleton.py.

Vorteile:

  • Einfach ist besser als komplex.

Nachteile:

  • Keine verzögerte Instanziierung.

Empfohlene Methode

Ich empfehle die Verwendung von Methode 2, aber es ist besser, Metaklassen anstelle von Basisklassen zu verwenden. Hier ist eine Beispielimplementierung:

class Singleton(type):
    _instances = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class Logger(object):
    __metaclass__ = Singleton
Nach dem Login kopieren

Oder in Python3:

class Logger(metaclass=Singleton):
    pass
Nach dem Login kopieren

Wenn Sie möchten, dass __init__ jedes Mal ausgeführt wird, wenn eine Klasse aufgerufen wird, fügen Sie den folgenden Code zu Singleton.__call__ In hinzu die if-Anweisung:

def singleton(class_):
    instances = {}

    def getinstance(*args, **kwargs):
        if class_ not in instances:
            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
        return instances[class_]

    return getinstance

@singleton
class MyClass(BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Die Rolle der Metaklasse

Eine Metaklasse ist eine Klasse von Klassen, das heißt, eine Klasse ist eine Instanz ihrer Metaklasse. Die Metaklasse eines Objekts in Python kann über type(obj) gefunden werden. Normale neue Klassen sind vom Typ type. Der obige Logger wird vom Typ Klasse „your_module.Singleton“ sein, genau wie die (einzige) Instanz von Logger vom Typ Klasse „your_module.Logger“ sein wird. Wenn ein Logger mit Logger() aufgerufen wird, fragt Python zunächst die Metaklasse Singleton des Loggers, was sie tun soll, um eine präventive Instanzerstellung zu ermöglichen. Der Vorgang ähnelt der Art und Weise, wie Python eine Klasse fragt, was sie mit ihren Attributen tun soll, indem sie __getattr__ aufruft, und Sie auf ihre Attribute verweisen, indem Sie myclass.attribute ausführen.

Metaklassen bestimmen im Wesentlichen, was die aufrufende Klasse bedeutet und wie diese Bedeutung implementiert wird. Siehe z. B. http://code.activestate.com/recipes/498149/, das Metaklassen verwendet, um im Wesentlichen Strukturen im C-Stil in Python neu zu erstellen. Diskussionsthread [Was sind die spezifischen Anwendungsfälle für Metaklassen? ](https://codereview.stackexchange.com/questions/82786/what-are-some-concrete-use-cases-for-metaclasses) bietet auch einige Beispiele, die sich im Allgemeinen auf die deklarative Programmierung beziehen, insbesondere in ORM, das in verwendet wird .

Wenn Sie in diesem Fall Ihre Methode 2 verwenden und eine Unterklasse eine __new__-Methode definiert, wird diese jedes Mal ausgeführt, wenn SubClassOfSingleton() aufgerufen wird, da sie für den Aufruf von Methoden verantwortlich ist Gespeicherte Instanzen zurückgeben. Bei Metaklassen wird es nur einmal ausgeführt, wenn die eindeutige Instanz erstellt wird. Sie müssen die Definition der aufrufenden Klasse anpassen, die durch ihren Typ bestimmt wird.

Im Allgemeinen ist es sinnvoll, Metaklassen zur Implementierung von Singletons zu verwenden. Ein Singleton ist etwas Besonderes, da seine Instanz nur einmal erstellt wird, während eine Metaklasse eine benutzerdefinierte Implementierung einer erstellten Klasse ist, die dafür sorgt, dass sie sich anders verhält als eine normale Klasse. Durch die Verwendung von Metaklassen erhalten Sie mehr Kontrolle, wenn Sie andernfalls Ihre Singleton-Klassendefinition anpassen müssten.

Natürlich

Ihr Singleton benötigt keine Mehrfachvererbung (da die Metaklasse keine Basisklasse ist), aber damit die Vererbung eine Unterklasse einer Klasse erstellen kann, müssen Sie sicherstellen, dass der Singleton vorhanden ist Klasse ist die erste/ Die Metaklasse ganz links definiert __call__ neu. Es ist unwahrscheinlich, dass dies ein Problem darstellt. Das Instanzwörterbuch befindet sich nicht im Namensraum der Instanz und kann daher nicht versehentlich überschrieben werden.

Sie werden auch hören, dass das Singleton-Muster gegen das „Prinzip der Einzelverantwortung“ verstößt, was bedeutet, dass jede Klasse nur eine Sache tun sollte. Auf diese Weise müssen Sie sich keine Sorgen darüber machen, dass eine Funktion des Codes beschädigt wird, wenn Sie einen anderen Code ändern müssen, da diese unabhängig und gekapselt sind. Die Metaklassenimplementierung besteht diesen Test. Metaklassen sind dafür verantwortlich, das Muster durchzusetzen und Klassen und Unterklassen zu erstellen, die nicht wissen müssen, dass es sich um Singletons handelt. Methode 1 besteht diesen Test nicht, wie Sie mit „MyClass selbst ist eine Funktion, keine Klasse, daher können Klassenmethoden nicht aufgerufen werden“ betont haben.

Mit Python 2 und 3 kompatible Versionen

Das Schreiben von Code in Python 2 und 3 erfordert ein etwas komplizierteres Schema. Da Metaklassen normalerweise Unterklassen des Typs „Klasse“ sind, können Sie eine Metaklasse verwenden, um zur Laufzeit dynamisch eine Zwischenbasisklasse mit ihr als Metaklasse zu erstellen und diese Basisklasse dann als Basisklasse für eine öffentliche Singleton-Basisklasse zu verwenden. Das ist leichter gesagt als getan:

def singleton(class_):
    instances = {}

    def getinstance(*args, **kwargs):
        if class_ not in instances:
            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
        return instances[class_]

    return getinstance

@singleton
class MyClass(BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Eine Ironie dieses Ansatzes besteht darin, dass er Unterklassen verwendet, um Metaklassen zu implementieren. Ein möglicher Vorteil besteht darin, dass isinstance(inst, Singleton) im Gegensatz zu einer reinen Metaklasse True zurückgibt.

Korrektur

Was ein anderes Thema betrifft, ist Ihnen vielleicht aufgefallen, dass die Basisklassenimplementierung in Ihrem ursprünglichen Beitrag falsch war. Um innerhalb einer Klasse auf _instances zu verweisen, müssen Sie super() oder eine statische Methode der Klassenmethode verwenden, da die eigentliche Klasse zum Zeitpunkt des Aufrufs noch nicht erstellt wurde. All dies gilt auch für Metaklassenimplementierungen.

class Singleton(object):
    _instance = None

    def __new__(class_, *args, **kwargs):
        if not isinstance(class_._instance, class_):
            class_._instance = object.__new__(class_, *args, **kwargs)
        return class_._instance

class MyClass(Singleton, BaseClass):
    pass
Nach dem Login kopieren
Nach dem Login kopieren

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der beste Weg, einen Singleton in Python zu implementieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1670
14
PHP-Tutorial
1274
29
C#-Tutorial
1256
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

See all articles