技术篇–每日一篇0x4-python单例模式

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Contents

1 方法一：使用装饰器
2 方法二：使用基类
3 方法三：使用元类

方法一：使用装饰器

装饰器维护一个字典对象instances，缓存了所有单例类，只要单例不存在则创建，已经存在直接返回该实例对象。

def singleton(cls):
    instances = {}
    #看到有人在这有疑问，为啥instances会有缓存功能？函数调用结束时所有变量不是释放？
    #正解：只有程序运行结束时退出才会释放所有资源，函数运行时会创建一个函数作用域，instances就是在当前函数
    #singleton作用域内，此处调用了两次，因此在第二次判断的时候instances里面缓存了上一次函数运行时产生的数据
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]

    return wrapper


@singleton
class Foo(object):
    pass

foo1 = Foo()
foo2 = Foo()

print foo1 is foo2

方法二：使用基类

__new__是真正创建实例对象的方法，所以重写基类的__new__方法，以此来保证创建对象的时候只生成一个实例

class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instance


class Foo(Singleton):
    pass

foo1 = Foo()
foo2 = Foo()

print foo1 is foo2  # True

方法三：使用元类

元类（参考：深刻理解Python中的元类）是用于创建类对象的类，类对象创建实例对象时一定会调用__call__方法，因此在调用__call__时候保证始终只创建一个实例即可，type是python中的一个元类。

class Singleton(type):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instance


class Foo(object):
    __metaclass__ = Singleton


foo1 = Foo()
foo2 = Foo()

print foo1 is foo2  # True