对照java和spring理解python中单例模式的装饰器方法

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python的对象管理机制与java思路不同，刚刚接触，对python的对象管理和反射（java才有）不太清楚。最近遇到了一个问题：在一个任务队列末端的worker不断监控队列中的消息，并执行相应的任务，每次执行时都会调用一个数据库交互工具类，由于不像spring那样是ioc的，所以每次执行任务，这个工具类都会重新实例化一次而旧的类不知为什么并没有因为任务的完成而被回收，因此导致了内存不断增长，最后把机器撑爆。最后找到的解决方法是把工具类做成单例的，从而解决这个问题。

在网上搜了一下，python的单例实现有四种方法，我们目前用的是装饰器的方法，据我的理解，这种方法相当于自己实现了一个ioc容器，python的装饰器相当于java中的代理（proxy）可以实现切面编程，用这两种工具实现一个单例模式。

先介绍一下python 的类修饰器，直接从《Python学习手册》上copy一段下来：

从语法上讲，类装饰器就像前面的c l a s s语句一样（就像前面函数定义中出现的函数装饰器）。在语法上，假设装饰器是返回一个可调用对象的一个单参数的函数，类装饰器
语法：

@decorator # Decorate class
class C:
...
x = C(99) # Make an instance

等同于下面的语法——类自动地传递给装饰器函数，并且装饰器的结果返回来分配给类名：

class C:
...
C = decorator(C) # Rebind class name to decorator result
x = C(99) # Essentially calls decorator(C)(99)

直接的效果就是，随后调用类名会创建一个实例，该实例会触发装饰器所返回的可调用对象，而不是调用最初的类自身。

可以看到，装饰器会像代理（proxy）一样作用在类实例化之前，而我们实现单例的思路是：用一个字典作为容器，在类实例化之前先查看容器，如果有这个类的实例，就直接返回，而如果没有，就初始化后，保存在容器中再返回。

我们新建一个singleton.py来定义一个装饰器：

<span style="font-family:SimSun;"># coding=utf-8

def singleton(cls, *args, **kw):  
    instances = {}  
    def _singleton(*args, **kw):  
        if cls not in instances:  
            instances[cls] = cls(*args, **kw)  
        return instances[cls]  
    return _singleton</span>

注意，根据上面引用的叙述来看，装饰器返回的应该是一个类或一个可调用对象，所以 我们返回的是一个实现上文所述逻辑的一个函数。

最后我们在代码中就可以轻松地使用它来实现类的单例化了。

from singleton import singleton

@singleton
class singleton_test():
    connect = None
    
    def __init__(self,host):
        self.connect = {"host":host,"port":3306}
        
    def send(self,msg):
        print "send to "+self.connect["host"] + ": "+ msg


if __name__ == "__main__":
    instance1 = singleton_test("127.0.0.1")
    instance2 = singleton_test("192.168.1.1")
    
    instance1.send("1")
    instance2.send("2")
     
    instance1.connect["host"]="192.168.1.1"
    instance1.send("1")
    instance2.send("2")

运行结果为：

send to 127.0.0.1: 1
send to 127.0.0.1: 2
send to 192.168.1.1: 1
send to 192.168.1.1: 2

可以看到，这个被修饰的类确实是单例的。

深一层思考：java中的单例可以分成两种，一种由jvm来保证——定义静态变量在加载类的时候赋值，或者把构造函数变为私有的，暴露一个getInstance()方法来控制类实例的产生；另一种是IOC容器来保证——在同一个spring上下文中只有一个IOC容器，只要容器中设定类是单例的，那么这个上下文中注入的实例肯定都是单例的。本例中python的单例实现可以说是同时涉及到了上面所说的两种机制，首先我们定义的装饰器充当了IOC容器的角色，在类实例化的时候返回容器中的实例给调用者，但这里有个问题，谁来保证我们的容器的唯一性呢？那就是python虚拟机，python虚拟机加载模块的时候，模块必然是单例的，所以只要模块不reload，我们定义在模块中的容器就是不变的。

python毕竟是动态语言，在元编程方面比java方便直观很多，java中麻烦的AOP和IOC在python中就是稀松平常的一个特性，虽然python中的实现简单很多，其中的道理一点也不浅显，值得研究。

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