python單例模式應用場景

⑶ python的應用場景有哪些

做日常工作野耐閉，如下載視頻、MP3、自動操作Excel、自動發送電子郵件做網站開發和網路應用開發。許多著名的網站，如智湖和Youtube都是用Python編寫頌裂的；網路游戲的後台。許畝老多在線游戲的後台都是由python開發的。」

⑷ 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。

⑸ Python能幹什麼

1、Web開發

由於Python是一種解釋型的腳本語言，開發效率高，所以非常適合用來做Web開發。

Python有上百種Web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇Python開發Web應用，不但開發效率高，而且運行速度快。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado等。

由於後台伺服器的通用性，除了狹義的網站之外，很多App和游戲的伺服器端也同樣用 Python實現。

2、網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用採集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了，如：

從各大網站爬取商品折扣信息，比較獲取最優選擇;

對社交網路上發言進行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習慣;

爬取網易雲音樂某一類歌曲的所有評論，生成詞雲;

按條件篩選獲得豆瓣的電影書籍信息並生成表格……

3、人工智慧

Python有很多庫很方便做人工智慧，比如numpy,
scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網路的，matplotlib將數據可視化的。在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

人工智慧的核心演算法大部分還是依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。

4、數據分析

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。「大數據」分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。

對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，這無論對於數據科學家還是對於數據工程師而言都是十分便利的。

5、自動化運維

Python對於伺服器運維而言也有十分重要的用途。由於目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。

Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至conan等用於C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

⑹ python的用途和優點

用途：

1、主要是開發快，語言簡潔，沒那麼多技巧，所以讀起來很清楚容易。

2、C/C++可以寫python的mole，標准庫里就有用C/C++寫的東西，這個跟java的JNI類似。

3、python的gui一般是用tkinter，就是tk的python的wrapper。python沒有像xna那麼方便的工具。

4、python不是為了網路設計的。python是1991年有的，WWW是1993年才被CERN開放的。網路編程用python主要是為了開發快。

5、像VS那樣功能強的IDE，有要錢的PyCharm和不要錢的PyDev，PyDev有Eclipse的插件版本或者是AptanaStudio版本。

拓展資料：

應用：

1、web豆瓣，還有非常多的網頁游戲的後端。我知道的都是作為後台服務，無論開發速度還是調試之類的都很好。前端的應用產品雖然python可以實現，但是在GUI方面的開發效率還是沒有VS或者XCode快。

2、像VS那樣功能強的IDE，有要錢的PyCharm和不要錢歲友的PyDev。PyDev有Eclipse的插件版本或者是AptanaStudio版本

總結：

從個人感覺來說，談沒微軟體東西，非常好，省心，一流的技術理念，開發工具是全世界最好的（沒有之一）。不過，因為它只限於微軟的平台，所以范圍上大大打了折扣。世界上最流行的伺服器還是unix和linux。而不是windows。桌面操作系統最流行的是windows。不過在所有的平台上都有C語言，大部分平台，甚至手機平台都有python語言和它的執行環境。這是其它的乎侍槐所有語言，包括java幾乎都很難做到的。

⑺ 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)

⑻ python類的繼承和單例模式 singleton、運算符重載

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全局只有一個實例

<font color=#03a3e3> 該實現方式在多線程察明寬場景下不安全

繼承其他類的類稱為派生類(derived class)
被其他類繼承的類稱為這些類的基類(base
class)

需要注意圓括弧中基類的順序：<font color=#03a3e3> 從左到右搜索 <font>

多繼承會導致菱形 diamond關系：有至少一個基類可以從子類經由多個繼承路徑到達
基類方法可能被多次調用

防止重復訪問，每個基類只調用一次

通過子類實例對象課調用父類已被覆敗亮蓋
慎用多繼承（二義性）

– 對已有的運算符重槐慶新進行定義，賦予其另一種功能，以適應不同的數據類型
– 運算符重載不能改變其本來寓意
– 運算符重載只是一種 「語法上的方便」 （sugar)
– 是一種函數調用的方式

⑼ python的應用范圍有哪些

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言，很多人都對Python感興趣，但是當學完Python基礎用法之後，又會產生迷茫，尤其是自學的人員，不知道接下來的Python學習方向，以及學完之後能幹些什麼？以下是Python十大應用領域！

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。

9. 游戲開發

在網路游戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！

⑽ python能幹什麼

Python語言在學術上是非常受歡迎的，不是計算機專業的人，都可以學習Python。這個語言的前景是不可限量的，語法是非常容易理解的，很多人可以減去學習的負擔，沒有壓力。

Python到底可以干什麼?主要應用領域：
1、Linux運維：Linux運維是必須並且一定要掌握的Python語言，Python是非常厲害的語言，可以滿足Linux運維工程師的需求，提高自己的才幹，可以自己獨立開發一個完好的項目。
2、web工程師：web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網路，也離不開web，利用Python的結構可以做網站，做一些精美的界面。
3、網路爬蟲：爬蟲算是Python應用比較多的一個場景吧，谷歌的蜘蛛就是用Python撰寫的，Requests ,這個庫是一個模擬HTTP請求的一個庫，相信學習過Python的人對於它都是比較熟悉的，抓住數據之後數據分析以及計算領域也是Python的應用領域，具有很大的作用。目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
4、人工智慧、機器學習：隨著人工智慧的火爆，各種培訓班也開設了Python培訓的課程，尤其是深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學領域一直有著很好的作用，簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，受到了該領域開發者的喜歡。所以說Python簡單易學框架豐富，很多對於Python都是非常友好的。
5、數據分析：在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。