pythondanli

㈠ python 單例

類的靜態變數要用classmethod來實現：
import os,sys
class A():
static_data = -1
@classmethod
def set_last(cls, newdata):
temp = cls.static_data
cls.static_data = newdata
return temp

o1=A()
print o1.static_data
A.set_last(12)
print A.static_data
o2=A()
print o2.static_data

輸出：
-1
12
12

㈡ 詳解Python中的__new__、__init__、__call__三個特殊方法

__new__： 對象的創建，是一個靜態方法，第一個參數是cls。(想想也是，不可能是self，對象還沒創建，哪來的self)
__init__ ： 對象的初始化， 是一個實例方法，第一個參數是self。
__call__ ： 對象可call，注意不是類，是對象。

先有創建，才有初始化。即先__new__，而後__init__。
上面說的不好理解，看例子。

1.對於__new__

可以看到，輸出來是一個Bar對象。

__new__方法在類定義中不是必須寫的，如果沒定義，默認會調用object.__new__去創建一個對象。如果定義了，就是override,可以custom創建對象的行為。
聰明的讀者可能想到，既然__new__可以custom對象的創建，那我在這里做一下手腳，每次創建對象都返回同一個，那不就是單例模式了嗎？沒錯，就是這樣。可以觀摩《飄逸的python - 單例模式亂彈》
定義單例模式時，因為自定義的__new__重載了父類的__new__，所以要自己顯式調用父類的__new__，即object.__new__(cls, *args, **kwargs)，或者用super()。，不然就不是extend原來的實例了，而是替換原來的實例。

2.對於__init__

使用Python寫過面向對象的代碼的同學，可能對 __init__ 方法已經非常熟悉了，__init__ 方法通常用在初始化一個類實例的時候。例如：

這樣便是__init__最普通的用法了。但__init__其實不是實例化一個類的時候第一個被調用 的方法。當使用 Persion(name, age) 這樣的表達式來實例化一個類時，最先被調用的方法 其實是 __new__ 方法。

3.對於__call__
對象通過提供__call__(slef, [,*args [,**kwargs]])方法可以模擬函數的行為，如果一個對象x提供了該方法，就可以像函數一樣使用它，也就是說x(arg1, arg2...) 等同於調用x.__call__(self, arg1, arg2) 。模擬函數的對象可以用於創建防函數(functor) 或代理(proxy).

總結，在Python中，類的行為就是這樣，__new__、__init__、__call__等方法不是必須寫的，會默認調用，如果自己定義了，就是override,可以custom。既然override了，通常也會顯式調用進行補償以達到extend的目的。
這也是為什麼會出現"明明定義def _init__(self, *args, **kwargs)，對象怎麼不進行初始化"這種看起來詭異的行為。（注，這里_init__少寫了個下劃線，因為__init__不是必須寫的，所以這里不會報錯，而是當做一個新的方法_init__）

㈢ Python中的單例模式與反彈機制

一。單例模式

一般情況下,類可以生成任意個實例,而單例模式只生成一個實例

我們先用單例模式設計一個Rectangle類

然後用__new__方法設計單例模式，代碼如下

然後我們來驗證下，單例模式下是否只能生成一個實例

單例模式在程序設計中比較典型的應用場景：多個用戶同時調用某個模塊時，會生成一些日誌，我們希望這些日誌存在同一個文件內，而不是多個文件。

在生成日誌模塊我們就可以採用單例模式進行設計。

二。反射

概念：簡單來說就是可以利用字元串來映射模塊中的相應方法然後可以操作模塊中相應的方法

我們以一個飯店點菜的實際場景來理解Python的反射機制

hasatter(對象,屬性或方法名)

判斷對象中是否有某個屬性或某個方法,返回值是布爾型

getattr(對象,屬性或方法名,預設值) 判斷對象中是否有某個屬性或某個方法，如果有返回方法本身，沒有則返回預設值

setattr(對象,屬性,新值)

將實例的屬性改為新的值,如果屬性不存在則新建

我們給實例guke1加個價格屬性

㈣ python常用的幾種設計模式是什麼

python常用的幾種設計模式有：1、單例模式，確保某一個類只有一個實例；2、工廠模式，使用一個公共的介面來創建對象；3、策略模式，隨著策略對象改變內容；4、門面模式，對子系統的封裝，使得封裝介面不會被單獨提出來。

什麼是設計模式？

設計模式是一套被反復使用，多數人知道，經過分類編目的代碼設計經驗總結。

使用設計模式是為了提高代碼可重用性，可閱讀性，和可靠性。

你說理解的設計模式有幾種？

設計模式又可分為三種：創建型（單例模式）、（工廠模式），結構型，行為型（策略模式）

單例模式以及應用場景：

（1）確保某一個類只有一個實例，而且自行實例化並向整個系統提供這個實例，這個類稱為單例類，單例模式是一種對象創建型模式。Windows的Task Manager（任務管理器）、Recycle Bin（回收站）、網站計數器

（2）單例模式應用的場景一般發現在以下條件下：

資源共享的情況下，避免由於資源操作時導致的性能或損耗等。如上述中的日誌文件，應用配置。控制資源的情況下，方便資源之間的互相通信。如線程池等

要點：一是某個類只能有一個實例；二是它必須自行創建這個實例；三是它必須自行向整個系統提供這個實例。

工廠模式：

提供一個創建對象的介面，不像客戶端暴露創建對象的過程，而是使用一個公共的介面來創建對象。

可以分為三種：簡單工廠 工廠方法 抽象工廠

一個類的行為或其演算法可以在運行時更改。這種類型的設計模式屬於行為型模式。

策略模式：

在策略模式中，我們創建表示各種策略的對象和一個行為隨著策略對象改變而改變的 context 對象。策略對象改變 context 對象的執行演算法。

要點：把一個個策略，也就是演算法封裝成一個一個類，任意的替換

解決的問題：避免多個if....else帶來的復雜

使用場景：系統中需要動態的在集中演算法中動態的選擇一種，

門面模式：

門面模式也叫外觀模式，定義如下：要求一個子系統的外部與其內部的通信必須通過一個統一的對象進行。門面模式提供一個高層次的介面，使得子系統更易於使用。門面模式注重「統一的對象」，也就是提供一個訪問子系統的介面。門面模式與之前說過的模板模式有類似的地方，都是對一些需要重復方法的封裝。但從本質上來說，是不同的。模板模式是對類本身的方法的封裝，其被封裝的方法也可以單獨使用；而門面模式，是對子系統的封裝，其被封裝的介面理論上是不會被單獨提出來用的。

一個對象有很多行為，如果么有選擇合適的設計模式，這些行為就需要用多重的條件判斷來實現演算法的切換，增加了代碼的復雜度。

推薦課程：Python面對對象(Corey Schafer)

㈤ python中的import是單例的嗎

可以使用import來實現單例,例如:
# class1.pyclass Singleton(object):
def fun(self):
pass

singleton = Singleton()
# import1.pyfrom mysingleton import singleton

singleton.fun()

意思就是說，直接在 class1.py中將類實例化，然後在import1.py中直接導入實例

㈥ Python有設計模式么

Python設計模式主要分為三大類：創建型模式、結構型模式、行為型模式;三 大類中又被細分為23種設計模式，以下這幾種是最常見的。
單例模式：是一種常用的軟體設計模式，該模式的主要目的是確保某一個類只有一個實例存在。當你希望在整個系統中，某個類只能出現一個是實例時，單例對象就能派上用場。單例對象的要點有三個：一是某個類只能有一個實例;二是它必須自行創建整個實例，三是它必須自行向整個系統提供這個實例。
工廠模式：提供一個創建對象的介面，不像客戶端暴露創建對象的過程，使用一個公共的介面來創建對象，可以分為三種：簡單工廠、工廠方法、抽象工廠。一個類的行為或其演算法可以在運行時更改，這種類型的設計模式屬於行為型模式。
策略模式：是常見的設計模式之一，它是指對一系列的演算法定義，並將每一個演算法封裝起來，而且使它們還可以相互替換。策略模式讓演算法獨立於使用它的客戶而獨立變化。換句話來講，就是針對一個問題而定義出一個解決的模板，這個模板就是具體的策略，每個策略都是按照這個模板進行的，這種情況下我們有新的策略時就可以直接按照模板來寫，而不會影響之前已經定義好的策略。
門面模式：門面模式也被稱作外觀模式。定義如下：要求一個子系統的外部與其內部的通信必須通過一個統一的對象進行。門面模式提供一個高層次的介面，使得子系統更易於使用。門面模式注重統一的對象，也就是提供一個訪問子系統的介面。門面模式與模板模式有相似的地方，都是對一些需要重復方法的封裝。但本質上是不同的，模板模式是對類本身的方法的封裝，其被封裝的方法也可以單獨使用;門面模式，是對子系統的封裝，其被封裝的介面理論上是不會被單獨提出來使用的。

㈦ Python中常見魔法方法介紹

魔法方法 (Magic Methods) 是Python中的內置函數，一般以雙下劃線開頭和結尾，例如__ init__ 、 __del__ 等。之所以稱之為魔法方法，是因為這些方法會在進行特定的操作時會自動被調用。

在Python中，可以通過dir()方法來查看某個對象的所有方法和屬性，其中雙下劃線開頭和結尾的就是該對象的魔法方法。以字元串對象為例：

可以看到字元串對象有 __add__ 方法，所以在Python中可以直接對字元串對象使用"+"操作，當Python識別到"+"操作時，就會調用該對象的 __add__ 方法。有需要時我們可以在自己的類中重寫 __add__ 方法來完成自己想要的效果。

我們重寫了 __add__ 方法，當Python識別"+"操作時，會自動調用重寫後的 __add__ 方法。可以看到，魔法方法在類或對象的某些事件出發後會自動執行，如果希望根據自己的程序定製特殊功能的類，那麼就需要對這些方法進行重寫。使用魔法方法，我們可以非常方便地給類添加特殊的功能。

1、構造與初始化

__ new __ 、 __ init __ 這兩個魔法方法常用於對類的初始化操作。上面我們創建a1 = A("hello")時，但首先調用的是 __ new __ ;初始化一個類分為兩步:

a.調用該類的new方法，返回該類的實例對象

b.調用該類的init方法，對實例對象進行初始化。

__new__ (cls, *args, **kwargs)至少需要一個cls參數，代表傳入的類。後面兩個參數傳遞給 __ init __ 。在 __ new __ 可以決定是否繼續調用 __ init __ 方法，只有當 __ new __ 返回了當前類cls的實例，才會接著調用 __ init __ 。結合 __ new __ 方法的特性，我們可以通過重寫 __ new __ 方法實現Python的單例模式：

可以看到雖然創建了兩個對象，但兩個對象的地址相同。

2、控制屬性訪問這類魔法

方法主要對對象的屬性進行訪問、定義、修改時起作用。主要有：

__getattr__(self, name): 定義當用戶試圖獲取一個屬性時的行為。

__getattribute__(self, name)：定義當該類的屬性被訪問時的行為（先調用該方法，查看是否存在該屬性，若不存在，接著去調用getattr）。

__setattr__(self, name, value)：定義當一個屬性被設置時的行為。

當初始化屬性時如self.a=a時或修改實例屬性如ins.a=1時本質時調用魔法方法self. __ setattr __ (name,values)；當實例訪問某個屬性如ins.a本質是調用魔法方法a. __ getattr __ (name)

3、容器類操作

有一些方法可以讓我們自己定義自己的容器，就像Python內置的List,Tuple,Dict等等；容器分為可變容器和不可變容器。

如果自定義一個不可變容器的話，只能定義__ len__ 和__ getitem__ ；定義一個可變容器除了不可變容器的所有魔法方法，還需要定義__ setitem__ 和__ delitem__ ；如果容器可迭代。還需要定義__ iter __。

__len__(self):返回容器的長度

__getitem__(self,key):當需要執行self[key]的方式去調用容器中的對象，調用的是該方法

__setitem__(self,key,value):當需要執行self[key] = value時，調用的是該方法

__iter__(self):當容器可以執行 for x in container:，或者使用iter(container)時，需要定義該方法

下面舉一個例子，實現一個容器，該容器有List的一般功能，同時增加一些其它功能如訪問第一個元素，最後一個元素,記錄每個元素被訪問的次數等。

這類方法的使用場景主要在你需要定義一個滿足需求的容器類數據結構時會用到，比如可以嘗試自定義實現樹結構、鏈表等數據結構（在collections中均已有），或者項目中需要定製的一些容器類型。

魔法方法在Python代碼中能夠簡化代碼，提高代碼可讀性，在常見的Python第三方庫中可以看到很多對於魔法方法的運用。

因此當前這篇文章僅是拋磚引玉，真正的使用需要在開源的優秀源碼中以及自身的工程實踐中不斷加深理解並合適應用。

㈧ 怎麼理解python單例模式

在聊這之前我們首先要明確的是，單例模式在實際中的意義以及在python中具有實現的價值？

當前，相信有很多人支持單例模式，也有不少人反對，尤其是在python中，目前依舊具有很大的爭議性。我們要在評論之前首先要了解單例模式

什麼是單例模式？

顧名思義：就是單個模式

單例模式是一種常見的軟體設置模式，在它的核心結構中只包含一個被稱為單例類的特殊類，通過單例模式可以保證系統中的一個類只有一個實例而且該實例易於外界訪問，從而方便對實例個數的控制並節約系統資源。如果希望在系統中某個對象只能存在一個，單例模式是最好的解決方案。

單例模式的要點有三類

• 某個類只能有一個實例

• 它必須創建這個實例

• 它必須自行向整個系統提供這個實例

但是從具體角度實現來說的話，又可以分為三點

• 單例模式的類只能提供私有的構造函數

• 類定義中含有一個該類的靜態私有對象

• 該類提供了一個靜態的共有的函數用於創建或獲取它本身的靜態私有對象

一、實例控制

單例模式會阻止其他對象實例化其自己的單例對象的副本，從而確保所有對象都訪問唯一實例。

二、靈活性

因為類控制了實例化過程，所以類可以靈活更改實例化過程。

缺點：

一、開銷

雖然數量很少，但如果每次對象請求引用時都要檢查是否存在類的實例，將仍然需要一些開銷。可以通過使用靜態初始化解決此問題。

二、可能的開發混淆

使用單例對象（尤其在類庫中定義的對象）時，開發人員必須記住自己不能使用new關鍵字實例化對象。因為可能無法訪問庫源代碼，因此應用程序開發人員可能會意外發現自己無法直接實例化此類。

三、對象生存期

不能解決刪除單個對象的問題。在提供內存管理的語言中（例如基於.NET Framework的語言），只有單例類能夠導致實例被取消分配，因為它包含對該實例的私有引用。在某些語言中（如 C++），其他類可以刪除對象實例，但這樣會導致單例類中出現懸浮引用。

常用幾種方式

通過面向的特性，簡單的構造出單例模式

123456789101112131415
# ########### 單例類定義 ###########classFoo(object):__instance=None@staticmethoddefsingleton():ifFoo.__instance:returnFoo.__instanceelse:Foo.__instance=Foo()returnFoo.__instance# ########### 獲取實例 ###########obj=Foo.singleton()

當用於WEB界面時，單例模式的簡單運用

web 單例模式

不過我們需要注意的是：

特殊方法__new__是一個元構造程序，每當一個對象必須被factory類實例化時，就將調用它。__new__方法必須返回一個類的實例，因此它可以在對象創建之前或之後修改類。

因為__init__在子類中不會被隱式調用，所以__new__可以用來確定已經在整個類層次完成了初始化構造。__new__是對於對象狀態隱式初始化需求的回應，使得可以在比__init__更低的一個層次上定義一個初始化，這個初始化總是會被調用。

與__init__()相比__new__()方法更像一個真正的構造器。隨著類和類型的統一，用戶可以對內建類型進行派生，因此需要一種途徑來實例化不可變對象，比如派生字元串，在這種情況下解釋器則調用類的__new__（）方法，一個靜態方法，並且傳入的參數是在類實例化操作時生成的。__new__()會調用父類的__new__()來創建對象（向上代理）
·__new__必須返回一個合法的實例，這樣解釋器在調用__init__()時，就可以吧這個實例作為self傳給他。調用父類的__new__（）來創建對象，正向其他語言使用new關鍵字一樣

總結

單利模式存在的目的是保證當前內存中僅存在單個實例，避免內存浪費！！！

㈨ 關於python單例模式求教大佬

因為在__new__函數里給__instance賦了新值_
__new__函數的作用就是，如果__instance還是None，就給cls.__instance新值，然後返回 __instance的值

㈩ 推薦 8 個炫酷的 Python 裝飾器

1、 lru_cache
這個裝飾器來自functools模塊。該模塊包含在標准庫中，非常易於使用。它還包含比這個裝飾器更酷的功能，但這個裝飾器是非常受人喜歡的。此裝飾器可用於使用緩存加速函數的連續運行。當然，這應該在使用時記住一些關於緩存的注意事項，但在通用使用情況下，大多數時候這個裝飾器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即時編譯的縮寫。通常每當我們在Python中運行一些代碼時，發生的第一件事就是編譯。這種編譯會產生一些開銷，因為類型被分配了內存，並存儲為未分配但已命名的別名，使用即時編譯，我們在執行時才進行編譯。
在很多方面，我們可以將其視為類似於並行計算的東西，其中Python解釋器同時處理兩件事以節省時間。Numba JTI編譯器因將這一概念提到Python中而聞名，可以非常輕松地調用此裝飾器，並立即提高代碼的性能。Numba包提供了JIT裝飾器，它使運行更密集的軟體變得更加容易，而不必進入C。
3、do_twice
do_twice裝飾器的功能與它的名字差不多。此裝飾器可用於通過一次調用運行兩次函數，對調試特別有用。它可以用於測量兩個不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls裝飾器可用於提供有關函數在軟體中使用多少次的信息。與do_twice一樣，對調試也特別有用。
5、dataclass
為了節省編寫類的時間，推薦使用dataclass裝飾器。這個裝飾器可用於快速編寫類中常見的標准方法，這些方法通常會在我們編寫的類中找到。
6、singleton
singleton是一個單例裝飾器。通常，單例裝飾器是由用戶自己編寫的，實際上並不是導入的。
7、use_unit
在科學計算中經常派上用場的一種裝飾器是use_unit裝飾器。此裝飾器可用於更改返回結果的表示單位。這對於那些不想在數據中添加度量單位但仍希望人們知道這些單位是什麼的人很有用。這個裝飾器可不是在任何模塊中真正有用，但它是非常常見的，對科學應用程序非常有用。