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Python单例模式

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._instif __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 banana29922256 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:

012

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 Falseif __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:

222

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._instanceif __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 NameErrorimport syssys.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=2ConstError>>> del single.aConstError

方法5

最简单的方法:

class singleton(object):    passsingleton=singleton()

将名字singleton绑定到实例上,singleton就是它自己类的唯一对象了。