Python创建单例模式的5种方法

当前位置:

首页 > Python基础教程 >

Python创建单例模式的5种方法

单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，是指一个类的实例从始至终只能被创建一次，同时它提供一个静态的getInstance()工厂方法，让客户可以访问它的唯一实例；为了防止在外部对其实例化，将其构造函数设计为私有；在单例类内部定义了一个Singleton类型的静态对象，作为外部共享的唯一实例。

主要优点：

1、提供了对唯一实例的受控访问。

2、由于在系统内存中只存在一个对象，因此可以节约系统资源，对于一些需要频繁创建和销毁的对象单例模式无疑可以提高系统的性能。

3、允许可变数目的实例。

主要缺点：

1、由于单利模式中没有抽象层，因此单例类的扩展有很大的困难。

2、单例类的职责过重，在一定程度上违背了“单一职责原则”。

3、滥用单例将带来一些负面问题，如为了节省资源将数据库连接池对象设计为的单例类，可能会导致共享连接池对象的程序过多而出现连接池溢出；如果实例化的对象长时间不被利用，系统会认为是垃圾而被回收，这将导致对象状态的丢失。

适用场景

在以下情况下可以考虑使用单例模式：

- (1) 系统只需要一个实例对象，如系统要求提供一个唯一的序列号生成器或资源管理器，或者需要考虑资源消耗太大而只允许创建一个对象。

- (2) 客户调用类的单个实例只允许使用一个公共访问点，除了该公共访问点，不能通过其他途径访问该实例。

实现某个类只有一个实例的途径：

1，让一个全局变量使得一个对象被访问，但是他不能防止外部实例化多个对象。

2，让类自身保存他的唯一实例，这个类可以保证没有其他实例可以被创建。

多线程时的单例模式：加锁-双重锁定

饿汉式单例类：在类被加载时就将自己实例化（静态初始化）。其优点是躲避了多线程访问的安全性问题，缺点是提前占用系统资源。

懒汉式单例类：在第一次被引用时，才将自己实例化。避免开始时占用系统资源，但是有多线程访问安全性问题。

方法1：使用new方法

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._inst

						if __name__=='__main__':

						  class A(Singleton):

						    def __init__(self,s):

						      self.s=s   

						  a=A('java')  

						  b=A('python')

						  print id(a),a.s

						  print id(b),b.s

结果：

1 2	`9621235` `python` `9921235` `python`

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：使用装饰器

我们知道，装饰器（decorator）可以动态地修改一个类或函数的功能。这里，我们也可以使用装饰器来装饰某个类，使其只能生成一个实例，代码如下：

						from functools import wraps

						def singleton(cls):

						    instances = {}

						    @wraps(cls)

						    def getinstance(*args, **kw):

						        if cls not in instances:

						            instances[cls] = cls(*args, **kw)

						        return instances[cls]

						    return getinstance

						@singleton

						class MyClass(object):

						    a = 1

栏目列表

首页 > Python基础教程 >