python单例模式的应用场景实例讲解

一.classmethod装饰器 # 全局变量 ip = '192.168.13.98' port = '3306' class MySQL: __instance = None def __init__(self, ip, port): self.ip = ip self.port = port @classmethod def instance(cls, *args, **kwargs): if args or kwargs: cls.__instance = cls(*args, **kw

单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在.当你希望在整个系统中,某个类只能出现一个实例时,单例对象就能派上用场. 比如,某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中,客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息.如果在程序运行期间,有很多地方都需要使用配置文件的内容,也就是说,很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例,这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象,而这样会严重浪

单例模式是一个软件的设计模式,为了保证一个类,无论调用多少次产生的实例对象,都是指向同一个内存地址,仅仅只有一个实例(只有一个对象). 实现单例模式的手段有很多种,但总的原则是保证一个类只要实例化一个对象,下一次再实例的时候就直接返回这个对象,不再做实例化的操作.所以这里面的关键一点就是,如何判断这个类是否实例化过一个对象. 这里介绍两类方式: 一类是通过模块导入的方式: 一类是通过魔法方法判断的方式: # 基本原理: - 第一类通过模块导入的方式,借用了模块导入时的底层原理实现. - 当一个模

本文实例讲述了python单例模式原理与创建方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 单例是什么 举个常见的单例模式例子,我们日常使用的电脑上都有一个回收站,在整个操作系统中,回收站只能有一个实例,整个系统都使用这个唯一的实例,而且回收站自行提供自己的实例.因此回收站是单例模式的应用. 确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例,这个类称为单例类,单例模式是一种对象创建型模式. 2. 创建单例-保证只有1个对象 # 实例化一个单例 class Singleton(obj

前言 单例模式(Singleton Pattern),是一种软件设计模式,是类只能实例化一个对象, 目的是便于外界的访问,节约系统资源,如果希望系统中 只有一个对象可以访问,就用单例模式, 显然单例模式的要点有三个:一是某个类只能有一个实例:二是它必须自行创建这个实例:三是它必须自行向整个系统提供这个实例. 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(decorator) 使用元类(metaclass) 概念 简单说,单例模式(也叫单件模

1.应用场景 需要频繁创建和销毁的对象: 创建花费太多时间或资源,但经常使用的对象: 工具类对象: 经常访问数据库或文件的对象. 2.实例 如果每个对象中封装了相同的数据,但是需要创建多个对象的时候,而且这两个实例所有的功能是一样的,所以我们就可以使用一个实例完成,在这里我们就可以使用单例模式,如下 class Person: def __init__(self): self.name = '123123' self.age = '20' def f1(self): pass def f2(se

1.上下文管理的使用场景 凡是要在代码块前后插入代码的场景,这点和装饰器类似. 资源管理类:申请和回收,包括打开文件.网络连接.数据库连接等: 权限验证. 2.实例 >>> with Context(): ... raise Exception # 直接抛出异常 ... enter context exit context Traceback (most recent call last): File "/usr/local/python3/lib/python3.6/site

numpy模块下的median作用为: 计算沿指定轴的中位数 返回数组元素的中位数 其函数接口为: median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False) 其中各参数为: a:输入的数组: axis:计算哪个轴上的中位数,比如输入是二维数组,那么axis=0对应行,axis=1对应列: out:用于放置求取中位数后的数组. 它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度: overwrite_input:一个bool

numpy.expand_dims(a, axis) Examples >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to

1.基本信息 我公司之前采用的是人工巡检,但奈何有大量网络设备,往往巡检需要花掉一上午(还是手速快的话),浪费时间浪费生命. 这段时间正好在学 Python ,于是乎想(其)要(实)解(就)放(是)双(懒)手. 好了,脚本很长又比较挫,有耐心就看看吧. 需要巡检的设备如下: 设备清单 设备型号 防火墙 华为 E8000E H3C M9006 飞塔 FG3950B 交换机 华为 S9306 H3C S12508 Cisco N7K 路由器 华为 NE40E 负载 Radware RD5412 Ra

在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

获取不带扩展名的文件的名称: import os printos.path.splitext("path_to_file")[0] from os.path import basename # now you can call it directly with basename print basename("/a/b/c.txt") >>>base=os.path.basename('/root/dir/sub/file.ext') >&g