Python设计模式-创建型：单例模式和工厂模式家族-百木园

Python设计模式-创建型：单例模式和工厂模式家族

知识点：

单例模式概念及一般实现
单例模式的装饰器实现
简单工厂模式
抽象工厂模式

单例模式(singleton)

所谓单例模式，也就是说不管什么时候我们要确保只有一个对象实例存在。

很多情况下，整个系统中只需要存在一个对象，所有的信息都从这个对象获取，比如系统的配置对象，或者是线程池。

这些场景下，就非常适合使用单例模式。总结起来，就是说不管我们初始化一个对象多少次，真正干活的对象只会生成一次并且在首次生成。

Singleton._instance

# -*- coding: utf-8 -*-

class Singleton(object):
    \"\"\"
    单例模式
    \"\"\"
    class _A(object):
        \"\"\"
       真正干活的类, 对外隐藏
        \"\"\"
        def __init__(self):
            pass

        def display(self):
            \"\"\" 返回当前实例的 ID，是全局唯一的\"\"\"
            return id(self)

    # 类变量，用于存储 _A 的实例
    _instance = None

    def __init__(self):
        \"\"\" 先判断类变量中是否已经保存了 _A 的实例，如果没有则创建一个后返回\"\"\"
        if Singleton._instance is None:
            Singleton._instance = Singleton._A()

    def __getattr__(self, attr):
        \"\"\" 所有的属性都应该直接从 Singleton._instance 获取\"\"\"
        return getattr(self._instance, attr)


if __name__ == \'__main__\':
    # 创建两个实例
    s1 = Singleton()
    s2 = Singleton()
    print(id(s1), s1.display())
    print(id(s2), s2.display())

使用类变量 Singleton._instance 来存储创建的实例，并且保证只会创建一次实例。
由于 Python 是一门动态语言，我们可以在运行时改变类定义。
在首次初始化Singleton时，我们将首次生成类_A的实例,并将其存储到 Singleton._instance 中，以后每次初始化 Singleton 时都从 Singleton._instance 获取真正干活的实例，这样我们就实现了单例模式。

装饰器

# -*- coding: utf-8 -*-

class Singleton:

    \"\"\"
    单例类装饰器，可以用于想实现单例的任何类。注意，不能用于多线程环境。
    \"\"\"

    def __init__(self, cls):
        \"\"\" 需要的参数是一个类 \"\"\"
        self._cls = cls

    def Instance(self):
        \"\"\"
        返回真正的实例
        \"\"\"
        try:
            return self._instance
        except AttributeError:
            self._instance = self._cls()
            return self._instance

    def __call__(self):
        raise TypeError(\'Singletons must be accessed through `Instance()`.\')

    def __instancecheck__(self, inst):
        return isinstance(inst, self._decorated)


# 装饰器
@Singleton
class A:
    \"\"\"一个需要单例模式的类\"\"\"
    def __init__(self):
        pass

    def display(self):
        return id(self)

if __name__ == \'__main__\':
    s1 = A.Instance()
    s2 = A.Instance()
    print(s1, s1.display())
    print(s2, s2.display())
    print(s1 is s2)

用装饰器实现了单例模式，任何想使用单例模式的类，只需要使用 Singleton 装饰器装饰一下就可以使用了。
可以看到其核心工作原理其实和第一种实现方式是一致的，也是使用内置的属性 Singleton._instance 来存储实例的。通过使用装饰器的模式我们将代码解耦了，使用更加灵活

案例-单例模式-连接sqlite3数据库

# -*- coding: utf-8 -*-


import sqlite3
from flask import current_app
from flask import _app_ctx_stack as stack


class SQLite3(object):

    def __init__(self, app=None):
        self.app = app
        if app is not None:
            self.init_app(app)

    def init_app(self, app):
        \"\"\"
        典型的 Flask 扩展的初始化方式
        \"\"\"
        app.config.setdefault(\'SQLITE3_DATABASE\', \':memory:\')
        app.teardown_appcontext(self.teardown)

    def connect(self):
        \"\"\"
        连接到 sqlite 数据库
        \"\"\"
        return sqlite3.connect(current_app.config[\'SQLITE3_DATABASE\'])

    def teardown(self, exception):
          \"\"\"
          关闭 sqlite 链接
          \"\"\"
        ctx = stack.top
        if hasattr(ctx, \'sqlite3_db\'):
            ctx.sqlite3_db.close()

    @property
    def connection(self):
        \"\"\"
        单例模式在这里：使用 flask._app_ctx_stack 存放 sqlite 链接,
        每次获取数据库链接时都通过 connection 获取
        \"\"\"
        ctx = stack.top
        if ctx is not None:
            if not hasattr(ctx, \'sqlite3_db\'):
                ctx.sqlite3_db = self.connect()
            return ctx.sqlite3_db

简单工厂模式 Simple factory

一个函数，传入需要创建的产品类型，然后返回相应的产品

# -*- coding: utf-8 -*-


import random


class BasicCourse(object):
    \"\"\"
    基础课程
    \"\"\"
    def get_labs(self):
        return \"basic_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"BasciCourse\"


class ProjectCourse(object):
    \"\"\"
    项目课
    \"\"\"

    def get_labs(self):
        return \"project_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"ProjectCourse\"


class SimpleCourseFactory(object):

    @staticmethod
    def create_course(type):
        \"\"\" 简单工厂，用于创建课程\"\"\"
        if type == \'bc\':
            return BasicCourse()
        elif type == \'pc\':
            return ProjectCourse()


if __name__ == \'__main__\':
    t = random.choice([\'bc\', \'pc\'])
    course = SimpleCourseFactory.create_course(t)
    print(course.get_labs())

工厂方法模式 factory method

上面的简单工厂模式中，我们遇到了问题：如果需要增加一种课程，那我们需要修改工厂代码。仔细想想，如果对工厂进行抽象化，让每个工厂只负责一种产品的生产，那这样当增加一种产品时，就不需要修改已有的工厂了，只需要新增加一个工厂就行了，这样就避免修改整个工厂了

# -*- coding: utf-8 -*-

import random
import abc


class BasicCourse(object):
    \"\"\"
        基础课程
        \"\"\"
    def get_labs(self):
        return \"basic_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"BasicCourse\"


class ProjectCourse(object):
    \"\"\"
        项目课
        \"\"\"

    def get_labs(self):
        return \"project_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"ProjectCourse\"


class Factory(metaclass=abc.ABCMeta):
    \"\"\"
        抽象工厂类
        \"\"\"

    @abc.abstractmethod
    def create_course(self):
        pass


class BasicCourseFactory(Factory):
    \"\"\"
        基础课程工厂类
        \"\"\"

    def create_course(self):
        return BasicCourse()


class ProjectCourseFactory(Factory):
    \"\"\"
        项目课程工厂类
        \"\"\"
    def create_course(self):
        return ProjectCourse()


def get_factory():
    \"\"\"
        随机获取一个工厂类
        \"\"\"
    return random.choice([BasicCourseFactory, ProjectCourseFactory])()


if __name__ == \'__main__\':
    factory = get_factory()
    course = factory.create_course()
    print(course.get_labs())

我们有两种课程：BasicCourse 和 ProjectCourse，分别对应基础课和项目课。接着，我们创建了一个抽象的工厂 Factory，该工厂有一抽象方法Factory.create_course用于创建课程，最后我们基于抽象工厂实现了生产基础课程的工厂BasicCourseFactory和生产项目课的工厂ProjectCourseFactory。这样当我们新增加一种课程时，就不需要修改已经存在的基础课工厂和项目课工厂了。这里需要说明下，我们通过 Python 的abc模块实现抽象类和抽象方法。

抽象工厂模式

在工厂方法模式中，我们会遇到一个问题，当产品非常多时，继续使用工厂方法模式会产生非常多的工厂类。

如果按照工厂方法模式的作法，我们需要创建 Linux 虚拟机工厂类和 Mac 虚拟机工厂类，这样我们就会有一堆工厂类了。我们就不能创建出一个能同时创建课程和虚拟机的工厂吗？

-*- coding: utf-8 -*-

import random
import abc

# 两种类型的课程
class BasicCourse(object):
    \"\"\"
    基础课程
    \"\"\"
    def get_labs(self):
        return \"basic_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"BasicCourse\"


class ProjectCourse(object):
    \"\"\"
    项目课
    \"\"\"

    def get_labs(self):
        return \"project_course: labs\"

    def __str__(self):
        return \"ProjectCourse\"


# 两种类型的虚拟机
class LinuxVm(object):
    \"\"\"
    Linux 虚拟机
    \"\"\"

    def start(self):
        return \"Linux vm running\"


class MacVm(object):
    \"\"\"
    Mac OSX 虚拟机
    \"\"\"

    def start(self):
        return \"Mac OSX vm running\"


class Factory(metaclass=abc.ABCMeta):
    \"\"\"
    抽象工厂类, 现在工厂类不仅能创建课程，还能创建虚拟机了
    \"\"\"

    @abc.abstractmethod
    def create_course(self):
        pass

    @abc.abstractmethod
    def create_vm(self):
        pass


class BasicCourseLinuxFactory(Factory):
    \"\"\"
    基础课程工厂类
    \"\"\"

    def create_course(self):
        return BasicCourse()

    def create_vm(self):
        return LinuxVm()


class ProjectCourseMacFactory(Factory):
    \"\"\"
    项目课程工厂类
    \"\"\"

    def create_course(self):
        return ProjectCourse()

    def create_vm(self):
        return MacVm()


def get_factory():
    \"\"\"
    随机获取一个工厂类
    \"\"\"
    return random.choice([BasicCourseLinuxFactory, ProjectCourseMacFactory])()


if __name__ == \'__main__\':
    factory = get_factory()
    course = factory.create_course()
    vm = factory.create_vm()
    print(course.get_labs())
    print(vm.start())

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