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  • 单例模式

    python基础学习 第十七天 (二)

    一. 魔法方法

    定义:双下方法是特殊方法,他是解释器提供的 由爽下划线加方法名加双下划线 方法名的具有特殊意义的方法,双下方法主要是python源码程序员使用的,我们在开发中尽量不要使用双下方法,但是深入研究双下方法,更有益于我们阅读源码。

    调用:不同的双下方法有不同的触发方式,就好比盗墓时触发的机关一样,不知不觉就触发了双下方法,例如:init

    1.1 len

    class B:
        def __len__(self):
            print(666)
    
    b = B()
    len(b) # len 一个对象就会触发 __len__方法。
    
    class A:
        def __init__(self):
            self.a = 1
            self.b = 2
    
        def __len__(self):
            return len(self.__dict__)
    a = A()
    print(len(a))
    

    1.2 hash

    class A:
        def __init__(self):
            self.a = 1
            self.b = 2
    
        def __hash__(self):
            return hash(str(self.a)+str(self.b))
    a = A()
    print(hash(a))
    

    1.3 str

    如果一个类中定义了str方法,那么在打印 对象 时,默认输出该方法的返回值。

    class A:
        def __init__(self):
            pass
        def __str__(self):
            return '宝元'
    a = A()
    print(a)
    print('%s' % a)
    

    1.4 repr

    如果一个类中定义了repr方法,那么在repr(对象) 时,默认输出该方法的返回值。

    class A:
        def __init__(self):
            pass
        def __repr__(self):
            return '宝元'
    a = A()
    print(repr(a))
    print('%r'%a)
    

    1.5 call

    对象后面加括号,触发执行。

    注:构造方法new的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 call 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()

    class Foo:
    
        def __init__(self):
            pass
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):
    
            print('__call__')
    
    
    obj = Foo() # 执行 __init__
    obj()       # 执行 __call__
    

    1.6 add

    class A:
        def __init__(self, num):
            self.num = num
    
        def __add__(self, other):
            return self.num + other.num
    
    
    a = A(1)
    b = A(2)
    print(a + b)
    

    1.7 del

    析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。

    注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

    1.8 new

    class A:
        def __init__(self):
            self.x = 1
            print('in init function')
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            print('in new function')
            return object.__new__(A, *args, **kwargs)
    
    a = A()
    print(a.x)
    

    使用new实现单例模式

    class A:
        __instance = None
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            if cls.__instance is None:
                obj = object.__new__(cls)
                cls.__instance = obj
            return cls.__instance
    
    单例模式
    

    单例模式具体分析:

    单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统资源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。 【采用单例模式动机、原因】 对于系统中的某些类来说,只有一个实例很重要,例如,一个系统中可以存在多个打印任务,但是只能有一个正在工作的任务;一个系统只能有一个窗口管理器或文件系统;一个系统只能有一个计时工具或ID(序号)生成器。如在Windows中就只能打开一个任务管理器。如果不使用机制对窗口对象进行唯一化,将弹出多个窗口,如果这些窗口显示的内容完全一致,则是重复对象,浪费内存资源;如果这些窗口显示的内容不一致,则意味着在某一瞬间系统有多个状态,与实际不符,也会给用户带来误解,不知道哪一个才是真实的状态。因此有时确保系统中某个对象的唯一性即一个类只能有一个实例非常重要。 如何保证一个类只有一个实例并且这个实例易于被访问呢?定义一个全局变量可以确保对象随时都可以被访问,但不能防止我们实例化多个对象。一个更好的解决办法是让类自身负责保存它的唯一实例。这个类可以保证没有其他实例被创建,并且它可以提供一个访问该实例的方法。这就是单例模式的模式动机。 【单例模式优缺点】 【优点】 一、实例控制 单例模式会阻止其他对象实例化其自己的单例对象的副本,从而确保所有对象都访问唯一实例。 二、灵活性 因为类控制了实例化过程,所以类可以灵活更改实例化过程。 【缺点】 一、开销 虽然数量很少,但如果每次对象请求引用时都要检查是否存在类的实例,将仍然需要一些开销。可以通过使用静态初始化解决此问题。 二、可能的开发混淆 使用单例对象(尤其在类库中定义的对象)时,开发人员必须记住自己不能使用new关键字实例化对象。因为可能无法访问库源代码,因此应用程序开发人员可能会意外发现自己无法直接实例化此类。 三、对象生存期 不能解决删除单个对象的问题。在提供内存管理的语言中(例如基于.NET Framework的语言),只有单例类能够导致实例被取消分配,因为它包含对该实例的私有引用。在某些语言中(如 C++),其他类可以删除对象实例,但这样会导致单例类中出现悬浮引用

    1.9 _item_系列

    class Foo:
        def __init__(self,name):
            self.name=name
    
        def __getitem__(self, item):
            print(self.__dict__[item])
    
        def __setitem__(self, key, value):
            self.__dict__[key]=value
        def __delitem__(self, key):
            print('del obj[key]时,我执行')
            self.__dict__.pop(key)
        def __delattr__(self, item):
            print('del obj.key时,我执行')
            self.__dict__.pop(item)
    
    f1=Foo('sb')
    f1['age']=18
    f1['age1']=19
    del f1.age1
    del f1['age']
    f1['name']='alex'
    print(f1.__dict__)
    
    
    python
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