大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
单利模式相关内容
内容
保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点
角色
单利
使用场景
当类只有一个实例而且客户可以从一个众所周知的访问点访问它时 比如：数据库链接、Socket创建链接
优点
对唯一实例的受控访问 单利相当于全局变量，但防止了命名空间被污染
与单利模式功能相似的概念：全局变量、静态变量（方法）
试问？为什么用单例模式，不用全局变量呢？
答、全局变量可能会有名称空间的干扰，如果有重名的可能会被覆盖
单例模式的实现方式
1、文件导入的形式（常用）
s1.py
class Foo(object):
def test(self):
print("123")
v = Foo()
#v是Foo的实例
s2.py
from s1 import v as v1
print(v1,id(v1)) #<s1.Foo object at 0x0000000002221710> 35788560
from s1 import v as v2
print(v1,id(v2)) #<s1.Foo object at 0x0000000002221710> 35788560
# 两个的内存地址是一样的
# 文件加载的时候，第一次导入后，再次导入时不会再重新加载。2、基于类实现的单例模式
# ======================单例模式：无法支持多线程情况===============
class Singleton(object):
def __init__(self):
import time
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
import threading
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
# ====================单例模式：支持多线程情况================、
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock: #为了保证线程安全在内部加锁
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)
# 使用先说明，以后用单例模式，obj = Singleton.instance()
# 示例：
# obj1 = Singleton.instance()
# obj2 = Singleton.instance()
# print(obj1,obj2)
# 错误示例
# obj1 = Singleton()
# obj2 = Singleton()
# print(obj1,obj2)
3、基于__new__实现的单例模式（最常用）
# =============单线程下执行===============
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
pass
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
# 类加括号就回去执行__new__方法，__new__方法会创建一个类实例：Singleton()
Singleton._instance = object.__new__(cls) # 继承object类的__new__方法，类去调用方法，说明是函数，要手动传cls
return Singleton._instance #obj1
#类加括号就会先去执行__new__方法，在执行__init__方法
# obj1 = Singleton()
# obj2 = Singleton()
# print(obj1,obj2)
# ===========多线程执行单利============
def task(arg):
obj = Singleton()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
# 使用先说明，以后用单例模式，obj = Singleton()
# 示例
# obj1 = Singleton()
# obj2 = Singleton()
# print(obj1,obj2)
4、基于metaclass(元类)实现的单例模式
"""
1.对象是类创建，创建对象时候类的__init__方法自动执行，对象()执行类的 __call__ 方法
2.类是type创建，创建类时候type的__init__方法自动执行，类() 执行type的 __call__方法(类的__new__方法,类的__init__方法)
# 第0步: 执行type的 __init__ 方法【类是type的对象】
class Foo:
def __init__(self):
pass
def __call__(self, *args, **kwargs):
pass
# 第1步: 执行type的 __call__ 方法
# 1.1 调用 Foo类（是type的对象）的 __new__方法，用于创建对象。
# 1.2 调用 Foo类（是type的对象）的 __init__方法，用于对对象初始化。
obj = Foo()
# 第2步：执行Foo的 __call__ 方法
obj()
"""
# ===========类的执行流程================
class SingletonType(type):
def __init__(self,*args,**kwargs):
print(self) #会不会打印？ #<class '__main__.Foo'>
super(SingletonType,self).__init__(*args,**kwargs)
def __call__(cls, *args, **kwargs): #cls = Foo
obj = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
obj.__init__(*args, **kwargs)
return obj
class Foo(metaclass=SingletonType):
def __init__(self,name):
self.name = name
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
'''
1、对象是类创建的，创建对象时类的__init__方法会自动执行，对象（）执行类的__call__方法
2、类是type创建的，创建类时候type类的__init__方法会自动执行，类（）会先执行type的__call__方法（调用类的__new__，__init__方法）
Foo 这个类是由SingletonType这个类创建的
'''
obj = Foo("hiayan")
# ============第三种方式实现单例模式=================
import threading
class SingletonType(type):
_instance_lock = threading.Lock()
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, "_instance"):
with SingletonType._instance_lock:
if not hasattr(cls, "_instance"):
cls._instance = super(SingletonType,cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance
class Foo(metaclass=SingletonType):
def __init__(self,name):
self.name = name
obj1 = Foo('name')
obj2 = Foo('name')
print(obj1,obj2)单例模式的应用
（会在数据库连接池中用到单例模式），详见以下示例操作
pool.py
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
class SingletonDBPool(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
self.pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=6, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=5, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
maxshared=3,
# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123',
database='pooldb',
charset='utf8'
)
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(SingletonDBPool, "_instance"):
with SingletonDBPool._instance_lock:
if not hasattr(SingletonDBPool, "_instance"):
SingletonDBPool._instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs)
return SingletonDBPool._instance
def connect(self):
return self.pool.connection()app.py
from pool import SingletonDBPool
def run():
pool = SingletonDBPool()
conn = pool.connect()
# xxxxxx
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
result = cursor.fetchall() # 获取数据
cursor.close()
conn.close()
if __name__ == '__main__':
run()用装饰器实现的单利模式
#
def wrapper(cls):
instance = {}
def inner(*args,**kwargs):
if cls not in instance:
instance[cls] = cls(*args,**kwargs)
return instance[cls]
return inner
@wrapper
class Singleton(object):
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
obj1 = Singleton('haiyan',22)
obj2 = Singleton('xx',22)
print(obj1)
print(obj2)版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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