裝飾器和單例模式

来源:https://www.cnblogs.com/12345huangchun/archive/2018/12/21/10158463.html
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一、裝飾器 裝飾器本質就是一個python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下，增加額外的功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。裝飾器的應用場景：插入日誌，性能測試，事務處理，緩存等場景 二、裝飾器的形成過程 現在有個需求，想讓你測試這個函數的執行時間，在不改變這個函數的情況下。 1 ...


　　一、裝飾器

　　裝飾器本質就是一個python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下，增加額外的功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。裝飾器的應用場景：插入日誌，性能測試，事務處理，緩存等場景

　　二、裝飾器的形成過程

　　現在有個需求，想讓你測試這個函數的執行時間，在不改變這個函數的情況下。

　　1，簡單版裝飾器

import time
def fun():
    time.sleep(2)
    print('你好啊')

def test(f):
    def inner():
        start_time=time.time()
        f()
        end_time=time.time()
        print(end_time-start_time)
    return inner
fun=test(fun)          #這個版本的雖然可以實現任何功能的測試，但每次函數執行前都得寫上這一句很是麻煩
fun()

　　2，語法糖

import time
def fun():
    time.sleep(2)
    print('你好啊')

def test(f):
    def inner():
        start_time=time.time()
        f()
        end_time=time.time()
        print(end_time-start_time)
    return inner
@test           #相當於fun=test(fun)，只是裡面封裝好了的，以後測試函數就不用寫fun=test(fun),只需要在定義函數上面寫上@test就行
fun()

　　上面的裝飾器裝飾的函數都沒有參數，下麵裝飾一個帶參數的裝飾器。

　　3，裝飾帶參數的函數

import time
def test(f):
    def inner(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        f(*args,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print(end_time-start_time)
    return inner
@test
def fun():
    time.sleep(2)
    print('你好啊')

　　4，裝飾帶參數和有返回值的函數

import time
def test(f):
    def inner(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=f(*args,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print(end_time-start_time)
        return res
    return inner
@test
def fun1(a,s,d,f):
    return a+s+d+f

 

 　　對於上面的裝飾器來說，如果我要看函數的信息，比如fun.__doc__查看函數註釋的方法，fun.__name__查看函數名，由於加上裝飾器後fun=inner，所以結果會有錯誤。下麵解決

　　5，可以查看函數信息的裝飾器

import time
from functools import wraps
def test(f):
    @wraps(f)
    def inner(*args,**kwargs):
        start_time=time.time()
        res=f(*args,**kwargs)
        end_time=time.time()
        print(end_time-start_time)
        return res
    return inner
@test
def fun1(a,s,d,f):
    return a+s+d+f

　　三、裝飾器主要功能和固定結構

　　1，固定寫法

def timer(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        '''執行函數之前要做的'''
        re = func(*args,**kwargs)
        '''執行函數之後要做的'''
        return re
    return inner

　　2，可以查看函數信息的

from functools import wraps

def deco(func):
    @wraps(func) #加在最內層函數正上方
    def wrapper(*args,**kwargs):
        return func(*args,**kwargs)
    return wrapper

　　四、帶參數的裝飾器（是裝飾器袋參數）

　　比如說之前要求你為10個函數加上裝飾，你得在每個函數上面寫上@；一個月之後，不需要裝飾器了，你又要把每個函數上的@給去掉；沒過多久又讓你加上裝飾器；反覆添加，反覆刪除，這可是10萬個函數，很龐大的工程。其實現在給裝飾器加一個參數，很輕鬆就解決問題。

import time
def outer(flg):
    def test(f):
        def inner(*args,**kwargs):
            if flg:
                start_time=time.time()
            res=f(*args,**kwargs)
            if flg:
                end_time=time.time()
                print(end_time-start_time)
            return res
        return inner
    return test
flg=True       #flg為True時加上裝飾器，為False時不加裝飾器
@outer(flg)
def fun1(a,s,d,f):
    return a+s+d+f
r=fun1(2,3,4,5)
print(r)

　　五、多個裝飾器裝飾一個函數

def wrapper1(func):  func=f
    def inner1():
        print('wrapper1 ,before func')
        func()
        print('wrapper1 ,after func')
    return inner1

def wrapper2(func):  func=inner1
    def inner2():
        print('wrapper2 ,before func')
        func()
        print('wrapper2 ,after func')
    return inner2

@wrapper2     #f=wrapper2(f),現在後面的f已經變為inner1，f=inner2
@wrapper1     #f=wrapper1(f),f=inner1
def f():
    print('in f')

f()      #此時f為inner2
所以結果為：
wrapper2，before func
wrapper1，before func
in f
wrapper1，after func
wrapper2，after func

　　六、單例模式

　　單例模式就是一個類只能產生一個對象，就算產生多個對象，多個對象都是指向同一地址

　　方法一：用__new__

class Person:
    __status=None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not Person.__status:
            Person.__status=object.__new__(Person)
        return Person.__status
ob1=Person()
ob2=Person()
print(ob1)
print(ob2)

 　　方法二：使用模塊

　　python的模塊就是天然的單例模式，因為模塊在第一次導入時，會生成.pyc文件，當第二次導入時，就會直接載入.pyc文件，而不會再次執行模塊代碼。因此，我們只需要把相關的函數和數據定義在一個模塊中，就可以獲得一個單例對象了。如果我們真的想要一個單例類，可以如下：

　　mysingleton.py

class Singleton(object):
    def foo(self):
        pass
singleton = Singleton()

　　要使用時，直接在其他文件中導入此文件中的對象，這個對象就是一個單例模式的對象

from mysingleton.py import singleton

　　方法三：使用裝飾器

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)     #後面不管你給的參數是多少，都不會再執行了，只會把a1對象返回給他

　　方法四：使用類

class Singleton(object):

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def instance(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
        return Singleton._instance

　　這種情況下，含有io的多線程就會有問題，當前面的對象還沒創建成功，後面的線程就開始，not hasattr(Singleton,'_instance')也為真，所以，第二個線程也會重新創建一個對象，從而就不是一個對象，就不是單例模式。解決辦法是加鎖。加鎖的部分串列執行，沒加鎖部分併發執行。

import time
import threading
class Singleton(object):
    _instance_lock = threading.Lock()

    def __init__(self):
        time.sleep(1)

    @classmethod
    def instance(cls, *args, **kwargs):
        with Singleton._instance_lock:
            if not hasattr(Singleton, "_instance"):
                Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
        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()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)

　　方法五：基於metaclass方式實現

　　相關知識：

"""
1.類由type創建，創建類時，type的__init__方法自動執行，類() 執行type的 __call__方法(類的__new__方法,類的__init__方法)
2.對象由類創建，創建對象時，類的__init__方法自動執行，對象()執行類的 __call__ 方法
"""

class Foo:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        pass

obj = Foo()
# 執行type的 __call__ 方法，調用 Foo類（是type的對象）的 __new__方法，用於創建對象，然後調用 Foo類（是type的對象）的 __init__方法，用於對對象初始化。

obj()    # 執行Foo的 __call__ 方法

　　元類的使用：

class SingletonType(type):
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        super(SingletonType,self).__init__(*args,**kwargs)

    def __call__(cls, *args, **kwargs): # 這裡的cls，即Foo類
        print('cls',cls)
        obj = cls.__new__(cls,*args, **kwargs)
        cls.__init__(obj,*args, **kwargs) # Foo.__init__(obj)
        return obj

class Foo(metaclass=SingletonType): # 指定創建Foo的type為SingletonType
    def __init__(self，name):
        self.name = name
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return object.__new__(cls)

obj = Foo('xx')

　　實現單例模式：

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(obj1,obj2)

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