--------------------------------------比你富有,比你聪明的人,却比你更努力. 还有什么值得退缩??
[单例模式 ---- __new__ 方法]
[1]
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)
[2]
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
单例模式具体分析
装饰器 (语法糖)
一，什么是装饰器？
装饰器本质上就是一个python函数，他可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下，增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。
装饰器的应用场景：比如插入日志，性能测试，事务处理，缓存等等场景。
二，装饰器的形成过程。
现在我有一个需求，我想让你测试这个函数的执行时间，在不改变这个函数代码的情况下：
import time
def func1():
print('in func1')
def timer(func):
def inner():
start = time.time()
func()
print(time.time() - start)
return inner
func1 = timer(func1)
func1()
装饰器---简单版
import time
def func1():
print('in func1')
def timer(func):
def inner():
start = time.time()
func()
print(time.time() - start)
return inner
func1 = timer(func1)
func1()
但是如果有多个函数，我都想让你测试他们的执行时间，你每次是不是都得func1 = timer(func1)?这样还是有点麻烦，因为这些函数的函数名可能是不相同，有func1，func2,graph,等等，所以更简单的方法，python给你提供了，那就是语法糖。
import time
def timer(func):
def inner():
start = time.time()
func()
print(time.time() - start)
return inner
@timer #==> func1 = timer(func1)
def func1():
print('in func1')
func1()
装饰器---语法糖
import time
def timer(func):
def inner():
start = time.time()
func()
print(time.time() - start)
return inner
@timer #==> func1 = timer(func1)
def func1():
print('in func1')
func1()
刚刚我们讨论的装饰器都是装饰不带参数的函数，现在要装饰一个带参数的函数怎么办呢？
def timer(func):
def inner(a):
start = time.time()
func(a)
print(time.time() - start)
return inner
@timer
def func1(a):
print(a)
func1(1)
装饰器——带参数的装饰器
上面的装饰器已经非常完美了，但是有我们正常情况下查看函数信息的方法在此处都会失效：
def index():
'''这是一个主页信息'''
print('from index')
print(index.__doc__) #查看函数注释的方法
print(index.__name__) #查看函数名的方法
如何解决呢？
from functools import wraps
def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
@deco
def index():
'''哈哈哈哈'''
print('from index')
print(index.__doc__)
print(index.__name__)
三，开放封闭原则。
1.对扩展是开放的
为什么要对扩展开放呢？
我们说，任何一个程序，不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。
2.对修改是封闭的
为什么要对修改封闭呢？
就像我们刚刚提到的，因为我们写的一个函数，很有可能已经交付给其他人使用了，如果这个时候我们对其进行了修改，很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。
装饰器完美的遵循了这个开放封闭原则。
四，装饰器的主要功能和固定结构。
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
'''执行函数之前要做的'''
re = func(*args,**kwargs)
'''执行函数之后要做的'''
return re
return inner
装饰器的固定格式
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
'''执行函数之前要做的'''
re = func(*args,**kwargs)
'''执行函数之后要做的'''
return re
return inner
from functools import wraps
def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
装饰器的固定格式--wraps版
from functools import wraps
def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
五，带参数的装饰器。
假如你有成千上万个函数使用了一个装饰器，现在你想把这些装饰器都取消掉，你要怎么做？
一个一个的取消掉？ 没日没夜忙活3天。。。
过两天你领导想通了，再让你加上。。。
def outer(flag):
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
if flag:
print('''执行函数之前要做的''')
re = func(*args,**kwargs)
if flag:
print('''执行函数之后要做的''')
return re
return inner
return timer
@outer(False)
def func():
print(111)
func()
带参数的装饰器