单例模式以及Python实现
单例模式以及Python实现
单例模式就是确保一个类只有一个实例.当你希望整个系统中,某个类只有一个实例时,单例模式就派上了用场.
比如,某个服务器的配置信息存在在一个文件中,客户端通过AppConfig类来读取配置文件的信息.如果程序的运行的过程中,很多地方都会用到配置文件信息,则就需要创建很多的AppConfig实例,这样就导致内存中有很多AppConfig对象的实例,造成资源的浪费.其实这个时候AppConfig我们希望它只有一份,就可以使用单例模式.
实现单例模式的几种方法
1. 使用模块
其实,python的模块就是天然的单例模式,因为模块在第一次导入的时候,会生成.pyc文件,当第二次导入的时候,就会直接加载.pyc文件,而不是再次执行模块代码.如果我们把相关的函数和数据定义在一个模块中,就可以获得一个单例对象了.
新建一个python模块叫singleton,然后常见以下python文件mysingleton.py
class Singleton(object):
def foo(self):
pass
singleton = Singleton()
使用:
from singleton.mysingleton import singleton
2. 使用装饰器
装饰器里面的外层变量定义一个字典,里面存放这个类的实例.当第一次创建的收,就将这个实例保存到这个字典中.
然后以后每次创建对象的时候,都去这个字典中判断一下,如果已经被实例化,就直接取这个实例对象.如果不存在就保存到字典中.
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 10:22'
def singleton(cls):
# 单下划线的作用是这个变量只能在当前模块里访问,仅仅是一种提示作用
# 创建一个字典用来保存类的实例对象
_instance = {}
def _singleton(*args, **kwargs):
# 先判断这个类有没有对象
if cls not in _instance:
_instance[cls] = cls(*args, **kwargs) # 创建一个对象,并保存到字典当中
# 将实例对象返回
return _instance[cls]
return _singleton
@singleton
class A(object):
a = 1
def __init__(self, x=0):
self.x = x
print('这是A的类的初始化方法')
a1 = A(2)
a2 = A(3)
print(id(a1), id(a2))
3.使用类
思路就是,调用类的instance方法,这样有一个弊端就是在使用类创建的时候,并不是单例了.也就是说在创建类的时候一定要用类里面规定的方法创建
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 11:06'
class Singleton(object):
def __init__(self,*args,**kwargs):
pass
@classmethod
def get_instance(cls, *args, **kwargs):
# 利用反射,看看这个类有没有_instance属性
if not hasattr(Singleton, '_instance'):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
s1 = Singleton() # 使用这种方式创建实例的时候,并不能保证单例
s2 = Singleton.get_instance() # 只有使用这种方式创建的时候才可以实现单例
s3 = Singleton()
s4 = Singleton.get_instance()
print(id(s1), id(s2), id(s3), id(s4))
注意,这样的单例模式在单线程下是安全的,但是如果遇到多线程,就会出现问题.如果遇到多个线程同时创建这个类的实例的时候就会出现问题.
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 11:26'
import threading
class Singleton(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
@classmethod
def get_instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, '_instance'):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.get_instance(arg)
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task, args=[i, ])
t.start()
执行结果好像也没有问题,那是因为执行的速度足够的快,如果在init()方法中有阻塞,就看到非常的明显.
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 11:26'
import threading
import time
class Singleton(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
time.sleep(1)
pass
@classmethod
def get_instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, '_instance'):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.get_instance(arg)
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task, args=[i, ])
t.start()
可以看到是创建了10个不同的实例对象,这是什么原因呢.因为在一个对象创建的过程中,另外一个对象也创建了.当它判断的时候,会先去获取_instance属性,因为这个时候还没有,它就会调用init()方法.结果就是调用了10次,然后就创建了10个对象.
如何解决呢?加锁:
在哪里加锁呢?在获取对象属性_instance的时候加锁,如果已经有人在获取对象了,其他的人如果要获取这个对象,就要等一哈.因为前面的那个人,可能在第一次创建对象.
创建对象的时候加锁即可
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 11:38'
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self,*args,**kwargs):
time.sleep(1)
@classmethod
def get_instance(cls,*args,**kwargs):
if not hasattr(Singleton,'_instance'):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton,'_instance'):
Singleton._instance = Singleton(*args,**kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.get_instance(arg)
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
obj = Singleton.get_instance()
print(obj)
这种方式创建的单例,必须使用Singleton_get_instance()方法,如果使用Singleton()的话,得到的并不是单例.所以我们推荐使用__new__()方法来创建单例,这样创建的单例可以使用类名()的方法进行实例化对象
4.基于__new__方法实现的单例模式(推荐使用,方便)
知识点:
1> 一个对象的实例化过程是先执行类的__new__方法,如果我们没有写,默认会调用object的__new__方法,返回一个实例化对象,然后再调用__init__方法,对这个对象进行初始化,我们可以根据这个实现单例.
2> 在一个类的__new__方法中先判断是不是存在实例,如果存在实例,就直接返回,如果不存在实例就创建.
# encoding:utf-8
__author__ = 'Fioman'
__time__ = '2019/3/6 13:36'
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self, *args, **kwargs):
pass
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, '_instance'):#不能用私有变量（__xxx）
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(cls, '_instance'):
Singleton._instance = super(Singleton,cls).__new__(cls)#py 2.7
return Singleton._instance
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()
print(obj1, obj2)
def task(arg):
obj = Singleton()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task, args=[i, ])
t.start()
