【进阶Python】第六讲（单例模式的妙用）【进阶Python】第六讲：单例模

前言在第三讲：类的特殊方法(上篇)中我在讲解Python特殊方法__new__的使用时提及了一个概念--单例模式，这是一个软件设计中非常重要的概念，由于它不属于某一类特定的语言，既可以用于Java、也可以用于Python，因此在这些单一编程语言的书籍里很少特意花费篇幅介绍单例模式，因此，我准备用这整篇文章来介绍一下Python的单例模式的实现及使用场景。
本文，我将从如下3个方面阐述Python单例模式的使用，

单例模式的概念
Python单例模式的实现
单例模式的使用场景

单例模式首先看一下维基百科对单例模式的解释，

单例模式，也叫单子模式，是一种常用的软件设计模式。在应用这个模式时，单例对象的类必须保证只有一个实例存在。许多时候整个系统只需要拥有一个的全局对象，这样有利于我们协调系统整体的行为。比如在某个服务器程序中，该服务器的配置信息存放在一个文件中，这些配置数据由一个单例对象统一读取，然后服务进程中的其他对象再通过这个单例对象获取这些配置信息。这种方式简化了在复杂环境下的配置管理。

上述描述也许有点让人云里雾里，我来提炼一下维基百科关于单例模式解释的关键点，

单例模式是一种软件设计模式，而不是专属于某种编程语言的语法；
单例模式只有一个实例存在；
单例模式有助于协调系统的整体性、统一性；

软件设计模式
我一直认为，对于一门编程语言“入门容易，精通不易”，哪怕是对于很多人都认为简单的Python语言。
我们学会一门语言的基本语法和基本使用也许只需要2个月、2个周，甚至2天或者2个小时，但是如果用一门编程语言开发出高性能的系统，却是一件日积月累的事情。
当使用一门编程语言时一定要认清一个问题，代码不仅是给机器看的，同时也要给人看。因此，我们实现一个工程项目，要同时兼顾代码的高效性和简洁易读性。在效率方面我们可以借助分而治之、动态规划、二叉树、B-树等算法设计模式和数据结构，但是要实现代码的简洁性和高效性还离不开一个好的软件设计模式，软件设计模式有很多种，例如，

工厂模式
原型模式
单例模式
生成器模式
......

使用合理的软件设计模式可以使得代码重用性更高、更易于理解、可靠性更高。
单例模式只有一个实例存在
这是单例模式的主要特征，也是设计单例模式的要求，和普通软件设计模式允许多个实例同时存在不同，单例模式只允许一个实例存在，首先来看一个示例，

class Software(object): def __init__(self): passsoft1 = Software() soft2 = Software() print(id(soft1)) print(id(soft2))# 输出 2538846619576 2538846620024

上述给出的Python的一个普通软件设计模式，当我们定义一个名为Software的类后，我们先后实例化两个对象，分别是soft1和soft2，输出它们的地址可以看出，它们不是同一个示例，这就限制了它在某些场景下无法使用，后面关于单例模式的使用场景部分会专门介绍。
单例模式有助于协调系统的整体性、统一性
由于单例模式的设计要求使得每一个应用、活动只有一个实例，这使得不管我们怎么去调用、实例化，当前唯一存在一个实例，这在资源调度、日志管理、信息注册等应用场景下保证了只有一个实例对其进行操作，而避免了多个实例同时操作一个对象，这保证了协调系统的整体性和统一性。
Python单例模式其实，关于Python单例模式的实现，在第三讲：类的特殊方法(上篇)中已经有所提及，可以通过重写__new__方法来实现单例模式，但是Python实现单例模式不仅包含这一种方式，还可以使用装饰器来实现单例模式，下面来看一下两种实现Python单例模式的方式。
首先，定义一个名为Singleton的基类，在这个基类里面对new方法进行重写，

class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): orig = super(Singleton, cls) cls._instance = orig.__new__(cls) return cls._instance

然后，凡是继承Singleton基类的子类都属于单例模式，下面来看一下，

class Books(Singleton): def __init__(self): pass book1 = Books() book2 = Books() print(id(book1)) print(id(book2))# 输出 2538847457968 2538847457968

可以从上面输出看得出来，我们虽然对Books类实例化两次，分别得到两个名为book1和book2的实例，但是id却是相同的，也就说这两个实例指向同一个地址，为同一个实例。
装饰器
在第二讲中我详细的介绍了Python装饰器的使用，简而言之，Python装饰器就是操作函数的函数，当然，它类也可以作为装饰器的输入。利用装饰器实现Python单例模式就是通过类进行操作实现单例模式，
首先，我们完成装饰器的编写，

def singleton(cls, *args, **kw): instances = {} def wrapper(): if cls not in instances: instances[cls] = cls(*args, **kw) return instances[cls] return wrapper

然后调用装饰器，实现单例模式，

@singleton class Animal(object): def __init__(self): passanimal1 = Animal() animal2 = Animal() print(id(animal1)) print(id(animal2))# 输出 2538848208544 2538848208544

看一下上面的输出，和new方法实现的效果是相同的。
除此之外，还可以通过__metaclass__元类、共有属性等来实现，但是由于它本质上与上述两种方式并没有什么区别，也许看代码过程中会觉得有点不太明白，其实上述两种方式都是基于同一个思想进行实现的：创建实例(instance)时首先判断是否已经存在，如果已经存在则返回，否则创建。
单例模式的使用场景由于单例模式的特殊性，使得它具备整体性、统一性的优势，因此，它的使用场景大多数也是围绕这两点优势进行展开的，如果遇到以下场景，我们可以考虑是否能够使用单例模式来实现，

资源管理的场景
难以同步的场景
涉及共享的场景
有关认证的场景

以上述第四点展开进行讨论一下，结合代码更加容易理解单例模式的妙处所在。
场景描述
做项目开发过程中，大多数岗位都会和数据打交道，无论是前端还是后端。假如，我们存储数据工具是SQL Server，我们需要通过host、user、passwd来连接数据库进行读取数据，这时候就需要一次认证，多次调用，请注意这句话，很关键。
普通模式
我们首先来实现一个连接SQL的类，

class SqlClient(object): def __init__(self, host, user, passwd): self.host = host self.user = user self.passwd = passwd self.register()def register(self): self.info = "{}--{}---{}".format(self.host, self.user, self.passwd)def select(self): print("SELECT * FROM {}".format(self.host))

SqlClient中有3个方法，__init__用于初始化参数，register是认证SQL客户端，select是执行SQL语句的操作。
到这里，我们完成了SQL的认证，后面我们会在不同的地方查找数据，也就是在多个地方需要调用SqlClient类的select方法，试想一下我们该怎么实现？
有两种方法：

反复实例化、反复认证
把实例化后的对象作为参数传入到每个用到select的函数里

先看第一种，

host = "10.293.291.19" user = "admin" passwd = "666666" def use_data_1(): sql_client = SqlClient(host, user, passwd) sql_client.select()def use_data_2(): sql_client = SqlClient(host, user, passwd) sql_client.select()def use_data_3(): sql_client = SqlClient(host, user, passwd) sql_client.select()use_data_1() use_data_2() use_data_3()# 输出 SELECT * FROM 10.293.291.19 SELECT * FROM 10.293.291.19 SELECT * FROM 10.293.291.19

可以看到，我们在use_data_1、use_data_2、use_data_3三处使用到了SQL选择工具，每一次我们都要重新实例化SqlClient，显然，这是很麻烦的。
然后再看一下第二种方式，

host = "10.293.291.19" user = "admin" passwd = "666666" def use_data_1(sql_client): sql_client.select()def use_data_2(sql_client): sql_client.select()def use_data_3(sql_client): sql_client.select()sql_client = SqlClient(host, user, passwd) use_data_1(sql_client) use_data_2(sql_client) use_data_3(sql_client)

我们可以先对实例化SqlClient，然后作为参数传入到每一个用到SQL工具的地方。
这样看来显然比第一种要好很多，在代码简洁性方面比第一种方法优化了不少，但是，开发中我们应该意识到一个问题，尽量少传参数，尤其是链式调用的函数，只在其中某几个环境用到，我们却需要不断的把它当作参数一致往下传递，如果这样的话，我们会发现，我们会传递很多参数，例如下面这个示例，

host = "10.293.291.19" user = "admin" passwd = "666666" def use_data_1(sql_client): sql_client.select() use_data_2(sql_client)def use_data_2(sql_client): use_data_3(sql_client)def use_data_3(sql_client): sql_client.select()sql_client = SqlClient(host, user, passwd) use_data_1(sql_client)

可以看到上述示例，use_data_1调用use_data_2，use_data_2调用use_data_3,而我们在use_data_1、use_data_3中需要用到SQL工具，但是在use_data_2这个中间环节用不到，但是为了让参数继续传递下去，sql_client却不得不作为use_data_2的一个入参。
单例模式
这时候我们就可以使用单例模式来轻松解决这个问题，我们只需要实例化一次用于认证，然后再每个位置调用即可，

class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): orig = super(Singleton, cls) cls._instance = orig.__new__(cls) return cls._instanceclass SqlClient(Singleton): info = Nonedef register(self, host, user, passwd): self.info = "{}--{}--{}".format(host, user, passwd)def select(self): print(self.info)

我们通过继承Singleton实现SqlClient的单例模式，我们只需要调用register一次，用于认证客户端，然后后期每次重新实例化都是指向的同一个实例，也就是已经认证过的示例，我们后面任何其他地方调用的地方直接使用select方法即可，

def use_data_1(): SqlClient().select()def use_data_2(): SqlClient().select()def use_data_3(): SqlClient().select()SqlClient().register(host, user, passwd) use_data_1() use_data_2() use_data_3()

依此可以发散思维一下，凡是类似的场景都可以考虑一下是否可以使用单例模式。
当然，凡事既有优点就会有缺点，单例模式也是，它可以实现系统的整体性和统一性，但是也不是在任何场景下都是适用的，例如，

多线程
可变对象

在这些场景下，它违背了单例模式单一性原则，而且很容易因此数据错误。
因此，使用单例模式之前需要考虑一下对应场景是否适合，如果适合，单例模式能够大大提高代码的效率，同时使得代码更加简洁，但是如果不适合而强行使用单例模式，那样会导致很多未知的问题。
完整代码我把完整代码已经放在github，感兴趣的可以点击下方链接，或者直接搜索项目advance-python，
【【进阶Python】第六讲（单例模式的妙用）】https://github.com/Jackpopc/advance-python/blob/master/4-Singleton.ipynb