在软件开发领域，设计模式是解决常见问题的经过验证的通用解决方案，它们是构建健壮、可维护和可扩展软件的重要工具。设计模式的意义和作用不仅在于解决特定的编程难题，更在于提供了一种共享的词汇和理解框架，使得开发者之间能够更轻松地沟通和协作。

设计模式作为一种抽象化的解决方案，可以帮助开发者避免重复造轮子、陷入设计陷阱，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。通过使用设计模式，开发者可以将经验和最佳实践应用于他们的项目中，从而更快地构建出稳定且高效的软件系统。

接下来的一段时间里，我们逐步探讨Python中常见的设计模式，首先以单例(Singleton)模式开始。单例模式是一种常见且实用的设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供了全局访问点供程序中的其他部分使用。通过深入研究单例模式，我们可以了解其背后的设计原理、应用场景以及实现方式，进而更好地应用于实际项目中。

什么是设计模式(design pattern)

设计模式是软件设计中常见问题的典型解决方案。它们就像预先制作的蓝图，您可以根据需要进行定制，以解决代码中反复出现的设计问题。

您不能简单地找到一个模式并将其复制到您的程序中，就像您可以使用现成的函数或库那样。模式不是具体的代码片段，而是解决特定问题的一般概念。您可以遵循模式的细节并实现适合您自己程序实际情况的解决方案。

模式经常与算法混淆，因为这两个概念都描述了一些已知问题的典型解决方案。虽然算法总是定义了一组可以实现某个目标的明确步骤，但模式是对解决方案的更高层次描述。应用于两个不同程序的相同模式的代码可能是不同的。

类似算法的比喻是烹饪食谱：两者都有明确的步骤来实现目标。另一方面，模式更像是蓝图：您可以看到结果及其特征，但实现的确切顺序取决于您。

模式包含什么？大多数模式都被描述得非常正式，以便人们可以在许多上下文中重现它们。以下是模式描述中通常存在的部分：

模式意图简要描述了问题和解决方案。
进一步解释了问题以及模式使其成为可能的解决方案。
类结构显示了模式的每个部分以及它们之间的关系。
使用一种流行的编程语言的代码示例使模式背后的思想更容易理解。

设计模式的分类

设计模式在复杂性、细节水平和适用于整个系统的规模上存在差异。以道路建设的类比：您可以通过安装一些交通信号灯或建造一个带有地下通道的多层立交来提高交叉口的安全性。

最基本和低级的模式通常被称为惯用语。它们通常仅适用于单一编程语言。

最普遍和高级的模式是架构模式。开发人员可以在几乎任何语言中实现这些模式。与其他模式不同，它们可用于设计整个应用程序的架构。

此外，所有模式都可以根据其意图或目的进行分类。主要设计模式组：

创建型模式(Creational patterns)提供增加灵活性和重用现有代码的对象创建机制。
结构型模式(Structural patterns)解释如何将对象和类组装成更大的结构，同时保持这些结构的灵活性和效率。
行为型模式(Behavioral patterns)负责处理对象之间的有效通信和责任分配。

基本的单例模式(Singleton)

讨论单例(Singleton)类之前，作为对比，先看看一个普通类。对于普通类，我们可以根据需要实例化它多次，而这些实例彼此独立。

class Normal:  pass
normal1 = Normal()normal2 = Normal()print("normal1 is normal2:",normal1 is normal2)print("normal1:",normal1)print("normal2:",normal2)

上述代码中：normal1 和 normal2 实例是不同的。实例的内存地址也是不相同。

单例(Singleton)设计模式的目的是确保无论在程序的任何地方实例化类多少次，都要保证物理上只有一个实例存在。这意味着如果该类尚未有实例，需要创建一个实例。如果在运行时已经存在一个实例，将获取此实例并重用它。因此，对于单例类而言，在任何时候都不会存在多于一个实例。

class Singleton:    _instance = None
    def __new__(cls):        if not cls._instance:            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)


    
        return cls._instance
    def some_functions(self):        pass

s1 = Singleton()s2 = Singleton()print("s1 is s2:",s1 is s2)print("s1:",s1)print("s2:",s2)
s3 = Singleton()print("s1 is s3:",s1 is s3)print("s3:",s3)

上面代码中，我们看到s1、s2、s3 实例化三次后的实例地址一样的，三个变量对应的示例是一个，不论实例化多少次都是对应的一个示例。

在Python中编写单例类最典型和本地的方式是使用 __new__() 函数。

_instance 是一个变量，用于保存单例类的实例对象。基本逻辑是：如果 _instance 是 None，我们将需要创建一个新实例，否则我们不应该这样做，并且会返回 _instance。因此，它保证了该类最多只会有一个实例。下划线 _ 只是 Python 中的命名约定规范。
__new__() 方法是 Python 类中的静态方法，在当前类即将创建实例时调用。它甚至在 __init__() 方法之前执行。因此，我们需要检查 _instance 中是否已存在一个实例。
cls 代表 “class”（类）。它提供了对类本身的引用。当调用 __new__() 方法时，它需要知道它应该创建哪个类的实例。这与我们在 __init__(self) 函数中使用 self 参数的逻辑非常相似。

💡💡💡Singleton是一种创建型设计模式，其作用是确保一个类只有一个实例，并提供对该实例的全局访问点。现实世界中的一个典型比喻是政府。一个国家只能有一个官方政府，无论政府中的个体成员如何变化，"X政府"这个头衔始终是一个全局的访问点，代表着执政者的集体身份。💡💡💡

单例使用场景

使用单例设计模式的场景十分常见。即：我们不希望该类具有多个实例，下面是三个常见的场景示例：

资源管理：例如数据库连接。在许多应用程序中，只需要一个数据库连接实例来执行数据库操作。使用单例模式可以确保在整个应用程序中只有一个数据库连接实例，避免了多次连接导致资源浪费和性能下降的问题。
全局可访问对象：例如功能开关管理器。在某些情况下，需要在整个应用程序中访问相同的对象实例，以便在不同的模块或组件中共享状态或数据。通过使用单例模式，可以确保只有一个对象实例存在，并且可以在程序的任何地方轻松访问它。
服务提供者：例如网络管理器。当应用程序需要向外部服务发送大量请求时，可能需要使用单例模式来管理这些请求的处理。通过使用单例模式，可以确保只有一个网络管理器实例存在，从而有效地管理和优化请求的处理过程。

线程安全的单例

import threading import random import time
class Singleton:   _instance_lock = threading.Lock()   _instance = None   def __init__(self):     pass 
  def __new__(cls):     if cls._instance is None:       with cls._instance_lock:         if cls._instance is None:           cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)           cls._instance.init_singleton()     return cls._instance       def init_singleton(self):     self.value = 0 
  def 


    
increment_value(self):     self.value += 1     return self.value

threads =[]
def run_thread():   s=Singleton()   print("Thread {} gets value {}".format(threading.current_thread().name, s.increment_value())) 
for _ in range(10):   thread=threading.Thread(target=run_thread)   threads.append(thread)   thread.start() 
for thread in threads:   thread.join()

我们尝试使用threading.Lock() 、 with cls._instance_lock 来锁定它。该语句执行了以下三件事情，确保线程安全：1).如果锁被占用，它会等待直到锁被释放。2).一旦获取到锁，就会将其锁定。3).执行完该代码块后，锁会被释放。

单态(borg)模式

单态(borg,BorgIdiom)模式是实现单例行为的一种方式，也成为 Monostate Pattern，但不同于只有一个类实例，而是有多个实例共享相同的状态。换句话说，重点是共享状态而不是共享实例标识。

from typing import Dictclass Borg:    _shared_state: Dict[str, str] = {}
    def __init__(self) -> None:        self.__dict__ = self._shared_state

class YourBorg(Borg):    def __init__(self, state: str = None) -> None:        super().__init__()        if state:            self.state = state        else:            # initiate the first instance with default state            if not hasattr(self, "state"):                self.state = "Init"
    def __str__(self) -> str:        return self.state

rm1 = YourBorg()rm2 = YourBorg()
rm1.state = 'Idle'rm2.state = 'Running'
print('rm1: {0}'.format(rm1))print('rm2: {0}'.format(rm2))print("id(rm1):",id(rm1))print("id(rm2):",id(rm2))print("id(rm1.state):",id(rm1.state))print("id(rm2.state):",id(rm2.state))

上述代码示例中，rm1、rm2 是两个不同的对象实例，但是state 是一个共享状态变量，是一个变量实例。

要理解在Python中实现此模式的原理，重要的是要知道，在Python中，实例属性存储在一个称为__dict__的属性字典中。通常，每个实例都会有自己的字典，但borg模式修改了这一点，使得所有实例都共享同一个字典。

在这个例子中，__shared_state属性将是所有实例之间共享的字典，并且通过在初始化新实例时（即在__init__方法中）将__shared_state赋值给__dict__变量来确保这一点。通常，其他属性会被添加到实例的属性字典中，但是由于属性字典本身是共享的（即__shared_state），所有其他属性也将被共享。

设计模式是软件开发中解决常见问题的通用解决方案，通过提供共享的词汇和理解框架，提高了开发者之间的沟通和协作效率。上面介绍单例(Singleton)模式及其类似的单态(Borg)模式。