python单例模式应用场景

⑶ python的应用场景有哪些

做日常工作野耐闭，如下载视频、MP3、自动操作Excel、自动发送电子邮件做网站开发和网络应用开发。许多着名的网站，如智湖和Youtube都是用Python编写颂裂的；网络游戏的后台。许亩老多在线游戏的后台都是由python开发的。”

⑷ Python有设计模式么

Python设计模式主要分为三大类：创建型模式、结构型模式、行为型模式;三 大类中又被细分为23种设计模式，以下这几种是最常见的。
单例模式：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个是实例时，单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个：一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例，三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
工厂模式：提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，使用一个公共的接口来创建对象，可以分为三种：简单工厂、工厂方法、抽象工厂。一个类的行为或其算法可以在运行时更改，这种类型的设计模式属于行为型模式。
策略模式：是常见的设计模式之一，它是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。换句话来讲，就是针对一个问题而定义出一个解决的模板，这个模板就是具体的策略，每个策略都是按照这个模板进行的，这种情况下我们有新的策略时就可以直接按照模板来写，而不会影响之前已经定义好的策略。
门面模式：门面模式也被称作外观模式。定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重统一的对象，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与模板模式有相似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但本质上是不同的，模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用;门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来使用的。

⑸ Python能干什么

1、Web开发

由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado等。

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现。

2、网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：

从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择;

对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯;

爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云;

按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

3、人工智能

Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy,
scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

4、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。

对于Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

⑹ python的用途和优点

用途：

1、主要是开发快，语言简洁，没那么多技巧，所以读起来很清楚容易。

2、C/C++可以写python的mole，标准库里就有用C/C++写的东西，这个跟java的JNI类似。

3、python的gui一般是用tkinter，就是tk的python的wrapper。python没有像xna那么方便的工具。

4、python不是为了网络设计的。python是1991年有的，WWW是1993年才被CERN开放的。网络编程用python主要是为了开发快。

5、像VS那样功能强的IDE，有要钱的PyCharm和不要钱的PyDev，PyDev有Eclipse的插件版本或者是AptanaStudio版本。

拓展资料：

应用：

1、web豆瓣，还有非常多的网页游戏的后端。我知道的都是作为后台服务，无论开发速度还是调试之类的都很好。前端的应用产品虽然python可以实现，但是在GUI方面的开发效率还是没有VS或者XCode快。

2、像VS那样功能强的IDE，有要钱的PyCharm和不要钱岁友的PyDev。PyDev有Eclipse的插件版本或者是AptanaStudio版本

总结：

从个人感觉来说，谈没微软件东西，非常好，省心，一流的技术理念，开发工具是全世界最好的（没有之一）。不过，因为它只限于微软的平台，所以范围上大大打了折扣。世界上最流行的服务器还是unix和linux。而不是windows。桌面操作系统最流行的是windows。不过在所有的平台上都有C语言，大部分平台，甚至手机平台都有python语言和它的执行环境。这是其它的乎侍槐所有语言，包括java几乎都很难做到的。

⑺ python常用的几种设计模式是什么

python常用的几种设计模式有：1、单例模式，确保某一个类只有一个实例；2、工厂模式，使用一个公共的接口来创建对象；3、策略模式，随着策略对象改变内容；4、门面模式，对子系统的封装，使得封装接口不会被单独提出来。

什么是设计模式？

设计模式是一套被反复使用，多数人知道，经过分类编目的代码设计经验总结。

使用设计模式是为了提高代码可重用性，可阅读性，和可靠性。

你说理解的设计模式有几种？

设计模式又可分为三种：创建型（单例模式）、（工厂模式），结构型，行为型（策略模式）

单例模式以及应用场景：

（1）确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例，这个类称为单例类，单例模式是一种对象创建型模式。Windows的Task Manager（任务管理器）、Recycle Bin（回收站）、网站计数器

（2）单例模式应用的场景一般发现在以下条件下：

资源共享的情况下，避免由于资源操作时导致的性能或损耗等。如上述中的日志文件，应用配置。控制资源的情况下，方便资源之间的互相通信。如线程池等

要点：一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。

工厂模式：

提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，而是使用一个公共的接口来创建对象。

可以分为三种：简单工厂 工厂方法 抽象工厂

一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。

策略模式：

在策略模式中，我们创建表示各种策略的对象和一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象。策略对象改变 context 对象的执行算法。

要点：把一个个策略，也就是算法封装成一个一个类，任意的替换

解决的问题：避免多个if....else带来的复杂

使用场景：系统中需要动态的在集中算法中动态的选择一种，

门面模式：

门面模式也叫外观模式，定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重“统一的对象”，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与之前说过的模板模式有类似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但从本质上来说，是不同的。模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用；而门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来用的。

一个对象有很多行为，如果么有选择合适的设计模式，这些行为就需要用多重的条件判断来实现算法的切换，增加了代码的复杂度。

推荐课程：Python面对对象(Corey Schafer)

⑻ python类的继承和单例模式 singleton、运算符重载

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全局只有一个实例

<font color=#03a3e3> 该实现方式在多线程察明宽场景下不安全

继承其他类的类称为派生类(derived class)
被其他类继承的类称为这些类的基类(base
class)

需要注意圆括号中基类的顺序：<font color=#03a3e3> 从左到右搜索 <font>

多继承会导致菱形 diamond关系：有至少一个基类可以从子类经由多个继承路径到达
基类方法可能被多次调用

防止重复访问，每个基类只调用一次

通过子类实例对象课调用父类已被覆败亮盖
慎用多继承（二义性）

– 对已有的运算符重槐庆新进行定义，赋予其另一种功能，以适应不同的数据类型
– 运算符重载不能改变其本来寓意
– 运算符重载只是一种 “语法上的方便” （sugar)
– 是一种函数调用的方式

⑼ python的应用范围有哪些

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！

1. WEB开发

Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 网络编程

网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

3. 爬虫开发

在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

4. 云计算开发

Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

6. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

7. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

9. 游戏开发

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

⑽ python能干什么

Python语言在学术上是非常受欢迎的，不是计算机专业的人，都可以学习Python。这个语言的前景是不可限量的，语法是非常容易理解的，很多人可以减去学习的负担，没有压力。

Python到底可以干什么?主要应用领域：
1、Linux运维：Linux运维是必须并且一定要掌握的Python语言，Python是非常厉害的语言，可以满足Linux运维工程师的需求，提高自己的才干，可以自己独立开发一个完好的项目。
2、web工程师：web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，也离不开web，利用Python的结构可以做网站，做一些精美的界面。
3、网络爬虫：爬虫算是Python应用比较多的一个场景吧，谷歌的蜘蛛就是用Python撰写的，Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库，相信学习过Python的人对于它都是比较熟悉的，抓住数据之后数据分析以及计算领域也是Python的应用领域，具有很大的作用。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
4、人工智能、机器学习：随着人工智能的火爆，各种培训班也开设了Python培训的课程，尤其是深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学领域一直有着很好的作用，简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，受到了该领域开发者的喜欢。所以说Python简单易学框架丰富，很多对于Python都是非常友好的。
5、数据分析：在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。