Python에서 싱글톤을 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
Python에서 싱글톤을 구현하는 가장 좋은 방법
싱글톤 디자인 패턴의 장점과 단점이 이 글의 초점은 아니지만, 이 글에서는 싱글톤 디자인 패턴을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 가능한 최선의 방법으로 Python에서 싱글톤을 구현합니다. Python 방식으로 이 패턴을 구현합니다. 여기서 "가장 Pythonic"이란 "최소 놀라움의 원칙"을 따르는 것을 의미합니다.
구현 방법
방법 1: Decorator
def singleton(class_): instances = {} def getinstance(*args, **kwargs): if class_ not in instances: instances[class_] = class_(*args, **kwargs) return instances[class_] return getinstance @singleton class MyClass(BaseClass): pass
장점:
- Decorator에는 추가 성별이 있으며, 다중 상속보다 직관적입니다.
단점:
- MyClass()를 사용하여 생성된 객체는 실제 싱글톤 객체이지만 MyClass 자체는 클래스가 아닌 함수입니다. 따라서 클래스 메서드를 호출할 수 없습니다.
방법 2: 기본 클래스
class Singleton(object): _instance = None def __new__(class_, *args, **kwargs): if not isinstance(class_._instance, class_): class_._instance = object.__new__(class_, *args, **kwargs) return class_._instance class MyClass(Singleton, BaseClass): pass
장점:
- 실제 클래스입니다.
단점:
- 다중 상속, 불쾌함. 두 번째 기본 클래스에서 상속할 때 __new__가 재정의될 수 있습니다.
방법 3: 메타클래스
class Singleton(type): _instances = {} def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instances: cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs) return cls._instances[cls] # Python2 class MyClass(BaseClass): __metaclass__ = Singleton # Python3 class MyClass(BaseClass, metaclass=Singleton): pass
장점:
- 실제 클래스입니다.
- 상속권은 자동으로 보장됩니다.
- __metaclass__를 올바르게 사용하세요(그리고 제가 이해할 수 있게 해주세요).
단점 :
- 단점이 없습니다.
방법 4: 동일한 이름을 가진 클래스의 데코레이터를 반환합니다.
def singleton(class_): class class_w(class_): _instance = None def __new__(class_, *args, **kwargs): if class_w._instance is None: class_w._instance = super(class_w, class_).__new__(class_, *args, **kwargs) class_w._instance._sealed = False return class_w._instance def __init__(self, *args, **kwargs): if self._sealed: return super(class_w, self).__init__(*args, **kwargs) self._sealed = True class_w.__name__ = class_.__name__ return class_w @singleton class MyClass(BaseClass): pass
장점:
- 입니다. 진짜 수업.
- 상속권은 자동으로 보장됩니다.
단점:
- 싱글톤이 되고 싶은 클래스마다 두 개의 클래스를 만드는 데 오버헤드가 있나요? 내 경우에는 잘 작동하지만 확장되지 않을까 걱정됩니다.
- _sealed 속성의 목적은 무엇인가요?
- super()를 사용하면 재귀적이므로 기본 클래스에서 동일한 이름을 가진 메서드를 호출할 수 없습니다. 이는 __new__를 사용자 정의할 수 없으며 __init__ 호출이 필요한 클래스를 하위 클래스화할 수 없음을 의미합니다.
방법 5: 모듈
싱글톤 모듈 Singleton.py.
장점:
- 복잡한 것보다 단순한 것이 좋습니다.
단점:
- 지연된 인스턴스화가 아닙니다.
권장 방법
방법 2를 사용하는 것이 좋지만 기본 클래스보다는 메타클래스를 사용하는 것이 더 좋습니다. 구현 예는 다음과 같습니다.
class Singleton(type): _instances = {} def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instances: cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs) return cls._instances[cls] class Logger(object): __metaclass__ = Singleton
또는 Python3에서:
class Logger(metaclass=Singleton): pass
클래스가 호출될 때마다 __init__을 실행하려면 다음 코드를 Singleton.__call__에 추가하세요. if 문:
def singleton(class_): instances = {} def getinstance(*args, **kwargs): if class_ not in instances: instances[class_] = class_(*args, **kwargs) return instances[class_] return getinstance @singleton class MyClass(BaseClass): pass
메타클래스의 역할
메타클래스는 클래스의 클래스, 즉 클래스는 메타클래스의 인스턴스입니다. Python에서 객체의 메타클래스는 type(obj)를 통해 찾을 수 있습니다. 일반적인 새 클래스는 유형 유형입니다. 위의 Logger는 Logger의 (유일한) 인스턴스가 'your_module.Logger' 유형 클래스인 것처럼 'your_module.Singleton' 유형 클래스입니다. Logger()를 사용하여 로거를 호출하면 Python은 먼저 Logger의 메타클래스 Singleton에 무엇을 해야 하는지 묻고 선점형 인스턴스 생성을 허용합니다. 이 프로세스는 Python이 __getattr__을 호출하여 속성으로 무엇을 해야 하는지 클래스에 요청하고 myclass.attribute를 수행하여 해당 속성을 참조하는 방법과 유사합니다.
메타클래스는 기본적으로 호출 클래스의 의미와 해당 의미를 구현하는 방법을 결정합니다. 예를 들어 메타클래스를 사용하여 Python에서 C 스타일 구조를 다시 만드는 http://code.activestate.com/recipes/498149/를 참조하세요. 토론 스레드 [메타클래스의 구체적인 사용 사례는 무엇입니까? ](https://codereview.stackexchange.com/questions/82786/what-are-some-concrete-use-cases-for-metaclasses)는 일반적으로 선언적 프로그래밍, 특히 다음에서 사용되는 ORM과 관련된 몇 가지 예제도 제공합니다. .
이 경우 방법 2를 사용하고 하위 클래스가 __new__ 메서드를 정의하면 SubClassOfSingleton()이 호출될 때마다 실행됩니다. 저장된 인스턴스를 반환합니다. 메타클래스를 사용하면 고유한 인스턴스가 생성될 때 한 번만 실행됩니다. 해당 유형에 따라 결정되는 호출 클래스의 정의를 사용자 정의해야 합니다.
일반적으로 싱글톤을 구현하려면 메타클래스를 사용하는 것이 합리적입니다. 싱글톤은 인스턴스가 한 번만 생성된다는 점에서 특별한 반면, 메타클래스는 생성된 클래스를 일반 클래스와 다르게 동작하게 만드는 사용자 정의 구현입니다. 메타클래스를 사용하면 싱글톤 클래스 정의를 사용자 정의해야 할 때 더 많은 제어가 가능합니다.
물론입니다
싱글톤에는 다중 상속이 필요하지 않습니다(메타클래스는 기본 클래스가 아니기 때문입니다). 하지만 상속을 통해 클래스의 하위 클래스를 생성하려면 싱글톤이 다중 상속인지 확인해야 합니다. 클래스가 첫 번째입니다. 가장 왼쪽의 메타클래스는 __call__을 재정의합니다. 이는 문제가 되지 않을 것입니다. 인스턴스 사전은 인스턴스의 네임스페이스에 없으므로 실수로 덮어쓸 수 없습니다.
또한 싱글턴 패턴이 "단일 책임 원칙"을 위반한다는 말을 듣게 될 것입니다. 이는 각 클래스가 한 가지 작업만 수행해야 한다는 의미입니다. 이렇게 하면 다른 코드가 독립적이고 캡슐화되어 있기 때문에 다른 코드를 변경해야 할 때 코드가 수행하는 작업 중 하나가 손상되는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 메타클래스 구현은 이 테스트를 통과합니다. 메타클래스는 패턴을 적용하고, 싱글톤이라는 사실을 인식할 필요가 없는 클래스와 하위 클래스를 생성하는 역할을 담당합니다. 방법 1은 "MyClass 자체는 클래스가 아니라 함수이므로 클래스 메서드를 호출할 수 없습니다"라고 지적한 대로 이 테스트에 실패합니다.
Python 2 및 3 호환 버전
Python 2 및 3에서 코드를 작성하려면 약간 더 복잡한 체계가 필요합니다. 메타클래스는 일반적으로 유형 클래스의 하위 클래스이므로 메타클래스를 사용하여 런타임에 메타클래스로 포함된 중간 기본 클래스를 동적으로 생성한 다음 해당 기본 클래스를 공용 싱글톤 기본 클래스의 기본 클래스로 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 말처럼 쉽지 않습니다.
def singleton(class_): instances = {} def getinstance(*args, **kwargs): if class_ not in instances: instances[class_] = class_(*args, **kwargs) return instances[class_] return getinstance @singleton class MyClass(BaseClass): pass
이 접근 방식의 아이러니 중 하나는 서브클래싱을 사용하여 메타클래스를 구현한다는 것입니다. 한 가지 가능한 이점은 순수 메타클래스와 달리 isinstance(inst, Singleton)가 True를 반환한다는 것입니다.
수정
다른 주제에 관해서는 눈치채셨겠지만 원래 게시물의 기본 클래스 구현이 잘못되었습니다. 클래스 내에서 _instances를 참조하려면 호출 시 실제 클래스가 아직 생성되지 않았으므로 super() 또는 클래스 메서드의 정적 메서드를 사용해야 합니다. 이 모든 것은 메타클래스 구현에도 적용됩니다.
class Singleton(object): _instance = None def __new__(class_, *args, **kwargs): if not isinstance(class_._instance, class_): class_._instance = object.__new__(class_, *args, **kwargs) return class_._instance class MyClass(Singleton, BaseClass): pass
위 내용은 Python에서 싱글톤을 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
