• 单例模式之pymysql运用实例


    何为单例?

    简单介绍一下下:单例是个什么鬼东西!!!!

    单例模式含义】

    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

    单例模式的简单理解

    1 单例模式 只允许创建一个对象,因此节省内存,加快对象访问速度,因此对象需要被公用的场合适合使用,如多个模块使用同一个数据源连接对象等等


    2 单例的缺点 就是不适用于变化的对象,如果同一类型的对象总是要在不同的用例场景发生变化,单例就会引起数据的错误,不能保存彼此的状态。
    用单例模式,就是在适用其优点的状态下使用

    不要天真的以为上面是我写的! 其实我是抄来的概念!哈哈哈哈....

    既然了解了单例模式,下面说说如何使用单例模式

    在python中,我们可以用多种方法来实现单例模式:

      - 使用模块

      - 使用__new__

      - 使用装饰器

      - 使用元类(metaclass)

    使用模块

      其实,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。

    # mysingle.py
    class MySingle:
      def foo(self):
        pass

    sinleton = MySingle()
    将上面的代码保存在文件mysingle.py中,然后这样使用:
    from mysingle import sinleton
    singleton.foo()

    使用__new__

    为了使类只能出现一个实例,我们可以使用__new__来控制实例的创建过程,代码如下:

    
    
    class Singleton(object):
        def __new__(cls):
            # 关键在于这,每一次实例化的时候,我们都只会返回这同一个instance对象
            if not hasattr(cls, 'instance'):
                cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
            return cls.instance
     
    obj1 = Singleton()
    obj2 = Singleton()
     
    obj1.attr1 = 'value1'
    print obj1.attr1, obj2.attr1
    print obj1 is obj2
     
    输出结果:
    value1  value1

    使用装饰器:

    我们知道,装饰器可以动态的修改一个类或函数的功能。这里,我们也可以使用装饰器来装饰某个类,使其只能生成一个实例:

    def singleton(cls):
        instances = {}
        def getinstance(*args,**kwargs):
            if cls not in instances:
                instances[cls] = cls(*args,**kwargs)
            return instances[cls]
        return getinstance
    
    @singleton
    class MyClass:
        a = 1
    
    c1 = MyClass()
    c2 = MyClass()
    print(c1 == c2) # True


    在上面,我们定义了一个装饰器 singleton,它返回了一个内部函数 getinstance
    该函数会判断某个类是否在字典 instances 中,如果不存在,则会将 cls 作为 key,cls(*args, **kw) 作为 value 存到 instances 中,
    否则,直接返回 instances[cls]

    使用metaclass(元类)

    元类可以控制类的创建过程,它主要做三件事:

      - 拦截类的创建

      - 修改类的定义

      - 返回修改后的类

    使用元类实现单例模式:

    class Singleton2(type):
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            self.__instance = None
            super(Singleton2,self).__init__(*args, **kwargs)
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            if self.__instance is None:
                self.__instance = super(Singleton2,self).__call__(*args, **kwargs)
            return self.__instance
    
    
    class Foo(object):
        __metaclass__ = Singleton2 #在代码执行到这里的时候,元类中的__new__方法和__init__方法其实已经被执行了,而不是在Foo实例化的时候执行。且仅会执行一次。
    
    
    foo1 = Foo()
    foo2 = Foo()
    print (Foo.__dict__)  #_Singleton__instance': <__main__.Foo object at 0x100c52f10> 存在一个私有属性来保存属性,而不会污染Foo类(其实还是会污染,只是无法直接通过__instance属性访问)
    
    print (foo1 is foo2)  # True

    基于pymysql操作的类(单例模式)

    from conf import setting
    import pymysql
    
    class Mysql:
    __instance = None
    def __init__(self):
    self.conn = pymysql.connect(host=setting.host,
    user=setting.user,
    password=setting.password,
    database=setting.database,
    charset=setting.charset,
    autocommit=setting.autocommit)
    self.cursor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
    
    def close_db(self):
    self.conn.close()
    
    def select(self, sql, args=None):
    self.cursor.execute(sql, args)
    rs = self.cursor.fetchall()
    return rs
    
    def execute(self, sql, args):
    try:
    self.cursor.execute(sql, args)
    affected = self.cursor.rowcount
    # self.conn.commit()
    except BaseException as e:
    print(e)
    return affected
    
    @classmethod
    def singleton(cls):
    if not cls.__instance:
    cls.__instance = cls()
    return cls.__instance
    

      

    博客持续更新中,小伙伴们慎入............

    Author : rianley cheng

    Author email: rianleycheng@gmail.com  

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rianley/p/9316128.html
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