多种方法实现单例模式 pickle模块
单例模式
比如系统调用打印机，不管你要打印几次，都是调用同一个打印机。这时候多个打印任务，就都用的是一个打印机对象。
类方法@classmethod实现
class C1:
__instance = None
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
@classmethod
def singleton(cls):
if not cls.__instance:
cls.__instance = cls('jason', 18)
return cls.__instance
obj1 = C1.singleton()
obj2 = C1.singleton()
obj3 = C1.singleton()
print(id(obj1), id(obj2), id(obj3))
obj4 = C1('kevin', 28)
obj5 = C1('tony', 38)
print(id(obj4), id(obj5))
元类实现
class Mymeta(type):
def __init__(self, name, bases, dic): # 定义类Mysql时就触发
# 事先先从配置文件中取配置来造一个Mysql的实例出来
self.__instance = object.__new__(self) # 产生对象
self.__init__(self.__instance, 'jason', 18) # 初始化对象
# 上述两步可以合成下面一步
# self.__instance=super().__call__(*args,**kwargs)
super().__init__(name, bases, dic)
def __call__(self, *args, **kwargs): # Mysql(...)时触发
if args or kwargs: # args或kwargs内有值
obj = object.__new__(self)
self.__init__(obj, *args, **kwargs)
return obj
return self.__instance
class Mysql(metaclass=Mymeta):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
obj1 = Mysql()
obj2 = Mysql()
print(id(obj1), id(obj2))
obj3 = Mysql('tony', 321)
obj4 = Mysql('kevin', 222)
print(id(obj3), id(obj4))
模块实现
python 的模块就是天然的单例模式，因为模块在第一次导入时，会生成 .pyc 文件，当第二次导入时，就会直接加载 .pyc 文件，而不会再次执行模块代码。
'''基于模块的单例模式:提前产生一个对象 之后导模块使用'''
class C1:
def __init__(self, name):
self.name = name
obj = C1('jason') # 大家快来导我
装饰器实现
def outer(cls):
_instance = cls('jason', 18)
def inner(*args, **kwargs):
if args or kwargs:
obj = cls(*args, **kwargs)
return obj
return _instance
return inner
@outer # Mysql=outer(Mysql)
class Mysql:
def __init__(self, host, port):
self.host = host
self.port = port
obj1 = Mysql()
obj2 = Mysql()
obj3 = Mysql()
print(obj1 is obj2 is obj3) # True
obj4 = Mysql('1.1.1.3', 3307)
obj5 = Mysql('1.1.1.4', 3308)
print(obj3 is obj4) # False
双下call、反射实现
class Single(type):
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if hasattr(cls, 'single'):
return cls.single
cls.single = super(Single, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls.single
class A(metaclass=Single):
def __init__(self, name):
self.name = name
pickle序列化模块
- 可序列化python中所有的类型
- 只能在python中使用 无法跨语言传输
- 用二进制来保存对象
- 用哪个py文件保存 就在哪个文件读取 用别的py文件读文件中的对象 会报错
- 读取文件中的对象时，确保产生对象的类体代码也在当前py文件中。才能把对象原封不动的交给你。
pickle的使用和json模块类似。都有dump\load方法，传参顺序也是相同的。
优势:能够序列化python中所有的类型
缺陷:只能够在python中使用 无法跨语言传输
"""
需求:产生一个对象并保存到文件中 取出来还是一个对象
"""
class C1:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def func1(self):
print('from func1')
def func2(self):
print('from func2')
obj = C1('jason', 18)
# import json
# with open(r'a.txt','w',encoding='utf8') as f:
# json.dump(obj, f)
# import pickle
# with open(r'a.txt', 'wb') as f:
# pickle.dump(obj, f)
# with open(r'a.txt','rb') as f:
# data = pickle.load(f)
# print(data)
# data.func1()
# data.func2()
# print(data.name)
