设计模式之单例模式与工厂模式的Python实现(一)
1. 单例模式
单例模式（Singleton Pattern）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实例时，单例对象就能派上用场。
比如，某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中，客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间，有很多地方都需要使用配置文件的内容，也就是说，很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例，这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象，而这样会严重浪费内存资源，尤其是在配置文件内容很多的情况下。事实上，类似 AppConfig 这样的类，我们希望在程序运行期间只存在一个实例对象。
在 Python 中，我们可以用多种方法来实现单例模式
1.1 使用模块（不推荐）
Python 的模块就是天然的单例模式，因为模块在第一次导入时，会生成 .pyc 文件，当第二次导入时，就会直接加载 .pyc 文件，而不会再次执行模块代码。因此，我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中，就可以获得一个单例对象了。如果我们真的想要一个单例类，可以考虑这样做：
mysingleton.py
- class Singleton(object):
- def foo(self):
- pass
- singleton = Singleton()
将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中，要使用时，直接在其他文件中导入此文件中的对象，这个对象即是单例模式的对象
- from mysingleton import singleton
对这种使用模块来实现单例模式的方法，只能在一些特定场景中使用（比如初始化一个config），因为不好修改和维护。比如如果我想在代码运行过程中，根据实时的参数生成一个单例，这种方法就不好用了。
1.2 使用装饰器(不考虑多线程影响时可以使用)
- >>> def Singleton(cls):
- _instance = {}
- def _singleton(*args,**kw):
- if cls not in _instance:
- _instance[cls] = cls(*args,**kw)
- return _instance[cls]
- return _singleton
- >>> @Singleton
- class A(object):
- a = 1
- def __init__(self,x = 0):
- self.x = x
- >>> a1 = A(2)
- >>> a1
- <__main__.A object at 0x000000893F3B0630>
- >>> a1.x
- 2
- >>> a2 = A(3)
- >>> a2
- <__main__.A object at 0x000000893F3B0630>
- >>> a2.x
- 2
有几个知识点值得注意：
<1> 装饰器不仅可以装饰函数，也可以用来装饰类
<2> 我们通过查看生成的对象a1和a2，发现他们的内存地址都是一样的，是”0x000000893F3B0630″,因此可以看出来是同一个对象，即验证了我们的单例模式是成功的
<3> 执行a2 = A(3)，我们可以看到a2.x = 2,而不是3。 这是因为正常情况下语句a2 = A(3)会调用__init__函数，将3传给x。但是由于我们是单例模式，a2 = A(3)并不会生成新的对象，而是将之前生成的a1的对象返回给了a2，因为__init__函数只有在生成新的对象时才会执行，所以a2.x = 2
但是这样的实现方式是有漏洞的，当在多进程运行情况下，一旦__init__函数中有些耗时比较长的操作，会发生下面的情况：进程a和进程b同时执行，如果此时实例并没有被生成，a和b会同时尝试去生成实例，并且由于__init__耗时较长，a和b在生成实例时，都没有现成的实例，就会造成a和b生成了不同的实例，我们的单例模式就失败了。
下面是例子
- >>> def Singleton(cls):
@functools.wrap(cls)- _instance = {}
- def wrapper(*args,**kw):
- if cls not in _instance:
- _instance[cls] = cls(*args,**kw)
- return _instance[cls]
- return wrapper
- >>> import time
- >>> @Singleton
- class A(object):
- a = 1
- def __init__(self,x = 0):
- time.sleep(2)
- self.x = x
- >>> import threading
- >>> def task(arg):
- obj = A(arg)
- print(obj, obj.x)
- >>> for i in range(10):
- t = threading.Thread(target = task, args=[i,])
- t.start()
- >>> <__main__.A object at 0x000000893F5F8D30><__main__.A object at 0x000000893F5F82B0><__main__.A object at 0x000000893F5F8B38><__main__.A object at 0x000000893FBE4358><__main__.A object at 0x000000893FBE4160><__main__.A object at 0x000000893F5F8F28><__main__.A object at 0x000000893F5F8940><__main__.A object at 0x000000893FBE4550><__main__.A object at 0x000000893FBE4940><__main__.A object at 0x000000893FBE4748> 3026541798
通过这些实例的地址我们可以看出来，这也instance是不同的实例，我们的单例模式失败了
1.3 使用类(基于__new__方法实现)
通过上面例子，我们可以知道，当我们实现单例时，为了保证线程安全需要在内部加入锁
我们知道，当我们实例化一个对象时，是先执行了类的__new__方法（我们没写时，默认调用object.__new__），实例化对象；然后再执行类的__init__方法，对这个对象进行初始化，所有我们可以基于这个，实现单例模式
- import threading
- class Singleton(object):
- _instance_lock = threading.Lock()
- def __init__(self):
- pass
- def __new__(cls, *args, **kwargs):
- if not hasattr(Singleton, "_instance"):
#第一个判断，是为了当单例对象生成后，不再锁多进程- with Singleton._instance_lock:
- if not hasattr(Singleton, "_instance"):
#第二个判断，是为了当单例对象还未生成时，确保只有一个对象被生成。（如果没有这一层判断，当对象被第一个进程生成后，后续的进程还会生成新的对象）- 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()
值得注意的是类的实现中有两个判断：
- 第一个判断，是为了当单例对象生成后，不再锁多进程
- 第二个判断，是为了当单例对象还未生成时，确保只有一个对象被生成。（如果没有这一层判断，当对象被第一个进程生成后，后续的进程还会生成新的对象）
下面是例子：
只有一个判断，生成了多个实例。单例失败。
- >>> class Singleton(object):
- _instance_lock = threading.Lock()
- def __init__(self):
- time.sleep(1)
- @classmethod
- def instance(cls,*args,**kw):
- if not hasattr(Singleton,"_instance"):
- with Singleton._instance_lock:
- Singleton._instance = Singleton(*args,**kw)
- return Singleton._instance
- >>> def task(arg):
- obj = Singleton.instance()
- print(obj)
- >>> for i in range(10):
- t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
- t.start()
- >>> <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8B38>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893FBE44A8>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8E10>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F87B8>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8C18>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8710>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8BA8>
- <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8E10>
有两个判断，只生成了一个实例，单例成功
- >>> class Singleton(object):
- _instance_lock = threading.Lock()
- def __init__(self):
- time.sleep(1)
- @classmethod
- def instance(cls,*args,**kw):
- if not hasattr(Singleton,"_instance"):
- with Singleton._instance_lock:
- if not hasattr(Singleton,"_instance"):
- Singleton._instance = Singleton(*args,**kw)
- return Singleton._instance
- >>> def task(arg):
- obj = Singleton.instance()
- print(obj)
- >>> for i in range(10):
- t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
- t.start()
- >>> <__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90><__main__.Singleton object at 0x000000893F5F8A90>
我们需要特别注意的是，这种实现方法也不好，因为是在单例模式的实现代码，写在了类的实现里。我们每要实现一个单例模式的类，就要在类的定义里写相应的代码。这样没有把设计模式和类的具体实现分离。
1.4 基于元类(metaclass)实现（推荐）
关于元类的知识点，可以参考我之前写的博文： 谈谈Python中元类Metaclass(一)：什么是元类
以下是几个关键的知识点：
- 简而言之，metaclass是元类，用来动态创建class，在创建时根据metaclass的定义（比如__new__, __call__, __init__）控制。
- __new__()函数用来创建类的实例，__call__()函数是能让实例可以被调用，__init__()函数用来对实例做一些初始化操作。从上而下看，在基于元类实现单例模式时，从属关系为 metaclass元类 –> 我们定义的class类(暂命名为’A’) –> 实现的单例对象’a’；即我们定义的class ‘A’是元类metaclass的对象，我们实现的单例对象’a’是定义的class ‘A’的对象。而我们知道，单例对象创建时的语句是a=A(),也就是说，在这个语句执行时，我们实际上运行的是metaclass的__call__函数。因此我们要在__call__()函数中实现单例模式。
- >>> import time
- >>> 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
- time.sleep(1)
- >>> def task(arg):
- obj = Foo(arg)
- print(obj,obj.name)
- >>> for i in range(10):
- t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
- t.start()
- >>> <__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8><__main__.Foo object at 0x000000893F5F87B8> 0000000000
这样，我们就完美的实现了单例模式，同时将达成了更优的目的：单例模式这个设计模式与类的定义分开。
参考链接：
1. 飘逸的python – __new__、__init__、__call__傻傻分不清: https://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/46672251