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python 6种方法实现单例模式

the3times 人气:0
这篇文章主要介绍了python 6种方法实现单例模式，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下

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：

# 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

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