每次例項化出來乙個物件, 就會在記憶體中重新分配一塊空間, 而今天介紹的單例模式, 就是為了解決上述問題, 使得由乙個類物件所例項化出來的全部物件都指向同一塊記憶體空間
class a:
pass
a = a()
print('a物件所在的記憶體位址是 %d, a類所在的記憶體位址是 %d' % (id(a), id(a)))
b = a()
print('b物件所在的記憶體位址是 %d, a類所在的記憶體位址是 %d' % (id(b), id(a)))
c = a()
print('c物件所在的記憶體位址是 %d, a類所在的記憶體位址是 %d' % (id(c), id(a)))
a物件所在的記憶體位址是 4461629568, a類所在的記憶體位址是 140541033538936
b物件所在的記憶體位址是 4461630744, a類所在的記憶體位址是 140541033538936
c物件所在的記憶體位址是 4461630632, a類所在的記憶體位址是 140541033538936
為什麼每個物件被例項化出來之後, 都會重新被分配出一塊新的記憶體位址, 就要清楚乙個python中的內建函式__new__(), 它跟__init__()一樣, 都是物件在被建立出來的時候, 就自動執行的乙個函式,init()函式, 是為了給函式初始化屬性值的, 而__new__()這個函式, 就是為了給物件在被例項化的時候, 分配一塊記憶體位址.
因此, 我們可以重寫__new__()這個方法, 讓他在第一次例項化乙個物件之後, 分配一塊位址, 在此後的所有例項化的其他物件時, 都不再分配新的位址, 而繼續使用第乙個物件所被分配的位址, 因此, 我們可以在類物件裡, 定義乙個類屬性, 初始值設為none, 如果這個值是none就呼叫父類的__new__()方法, 為其分配位址, 並返回這個位址(__new__方法一定要返回乙個位址)
class b(object):
instant = none
flag = true
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if cls.instant is none:
cls.instant = super().__new__(cls)
return cls.instant
def __init__(self):
if not b.flag:
return
self.name = '張三'
b.flag = false
print('b被初始化了')
d = b()
print('d物件所在的記憶體位址是 %d, b類所在的記憶體位址是 %d' % (id(d), id(b)))
e = b()
print('e物件所在的記憶體位址是 %d, b類所在的記憶體位址是 %d' % (id(e), id(b)))
f = b()
print('f物件所在的記憶體位址是 %d, b類所在的記憶體位址是 %d' % (id(f), id(b)))
b被初始化了
d物件所在的記憶體位址是 4463084656, b類所在的記憶體位址是 140281435406488
e物件所在的記憶體位址是 4463084656, b類所在的記憶體位址是 140281435406488
f物件所在的記憶體位址是 4463084656, b類所在的記憶體位址是 140281435406488
還設定了乙個flag的識別符號, 這個識別符號的作用就是為了使__init__()函式只執行一次,因為所有由乙個類物件所例項化出的物件都已經指向了同一塊記憶體位址了, 所以, 當第乙個物件被初始化後, 後面所有被例項化出來的物件, 都共享第乙個物件所初始化出來的變數, 當然, 因為共享記憶體位址, 因此, 不管哪乙個物件改變了他的屬性值, 那麼其他物件的屬性值也會發生相應的改變
該模式的主要目的是確保某乙個類只有乙個例項存在。當你希望在整個系統中,某個類只能出現乙個例項時,單例物件就能派上用場
import threading
class singleton(object):
_instance_lock = threading.lock()
def __init__(self):
pass
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(singleton, "_instance"):
with singleton._instance_lock:
if not hasattr(singleton, "_instance"):
singleton._instance = object.__new__(cls)
return singleton._instance
obj1 = singleton()
obj2 = singleton()
print(obj1, obj2)
def task(arg):
obj = singleton()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.thread(target=task, args=[i, ])
t.start()
def singleton(cls):
_instance = {}
def _singleton(*args, **kargs):
if cls not in _instance:
_instance[cls] = cls(*args, **kargs)
return _instance[cls]
return _singleton
@singleton
class a(object):
a = 1
def __init__(self, x=0):
self.x = x
a1 = a(2)
a2 = a(3)
print(id(a1))
print(id(a2))
4466709616
4466709616
import threading
class singletontype(type):
_instance_lock = threading.lock()
def __call__(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(cls, "_instance"):
with singletontype._instance_lock:
if not hasattr(cls, "_instance"):
cls._instance = super(singletontype, cls).__call__(*args, **kwargs)
return cls._instance
class foo(metaclass=singletontype):
def __init__(self, name):
self.name = name
obj1 = foo('name')
obj2 = foo('name')
print(id(obj1))
print(id(obj2))
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python單例模式繼承 python單例模式
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