列表推导式和生成器，单例。

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python3中列表推导式和生成器的不同:

(1)列表推导式是将所有的值一次性加载到内存中

生成器是将列表推导式的[]改成(),不会将所有的值一次性加载到内存中,延迟计算,一次返回一个结果,它不会一次生成所有的结果,这对大数据量处理,非常有用

def fun():
    for i in range(1,50):
        sleep(1)
        yield i

for i in fun():
    print(i)
# 生成器函数: 一个函数中包含了yield关键,那么这个函数就不是普通的函数,是一个生成器函数
# 调用生成器函数,不会立马执行该函数里面的代码, 而是会返回一个 生成器
def func():
    print("a")
    yield
    print("b")
    yield
    print("c")
    yield
    print("d")
    yield
generator = func()
print(generator)
print(type(generator))

# next(generator)
# next(generator)
# next(generator)
for i in generator:
    pass

sum(x for x in range(10000000000))
sum([x for x in range(10000000000)])

第一个几乎没什么内存占用,第二个内存占有很多

原理:sum函数时python3中的内置函数,该函数使用迭代器协议访问对象,而生成器实现了迭代器协议,所以我们可以直接计算一系列值的和,而不用多此一举先构造一个列表.

生成器还可以提高代码的可读性:

# 求一段文字中，每个单词出现的位置
def index_words(text):
    result = []
    if text:
        result.append(0)
    for index,letter in enumerate(text,1):
        if letter == ' ':
            result.append(index)
    return result

def index_words(text):
    if text:
        yield 0
    for index,letter in enumerate(text,1):
        if letter == '':
            yield index

(2)列表推导式可以遍历任意次

生成器只能遍历一次

generator = (i for i in range(1,5))
print(next(generator))
print(next(generator))
for i in generator:
    print(i)
for i in generator:
    print(i)
打印结果:
1
2
3
4

list1 = [i for i in range(1,5)]
print(list1[0])
print(list1[1])
print(list1[2])
for i in list1:
    print(i)
for i in list1:
    print(i)
打印结果:
1
2
3
1
2
3
4
1
2
3
4

python__new__方法以及与装饰器单例模式比较

在学习面向对象的时候,我们接触过init方法,它是来初始化类的属性的,那么new方法是干什么的呢?

1.new方法的定义

new方法是来实例化类的对象的,它返回类的对象(对的常见的obj = cls()就是调用new来返回实例)所以它在init方法前调用,因为在调用init方法时,类的实例化对象已经生成了 
通过下面的例子来理解:

class Foo():

    def __init__(self):
        print("This is init func")

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("This is new func")
        # return super(Foo, cls).__new__(cls) #返回类的实例化对象
        # return object.__new__(cls) #同上


obj1 = Foo()

执行结果为 
This is new func 
但是,init方法并没有执行啊?因为我们只是调用了new方法,但是并没有返回实例,这个例子只是体现出new方法在init之前,我们取消new方法的注释,随便用哪个都行,这两个return都是返回类的实例

class Foo():

    def __init__(self):
        print("This is init func")

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print("This is new func")
        return super(Foo, cls).__new__(cls) #返回类的实例化对象
        # return object.__new__(cls)


obj1 = Foo()

执行结果为: 
This is new func 
This is init func 
可以看到,先用new返回实例化对象,再执行的init方法

2.使用new方法返回单例

单例在程序设计中是比较常用的设计模式,它用于类只能实例化一个对象,比如某个程序只能执行出现一个窗口,不能同时运行多个,这个大多就是通过单例模式来实现的

class Foo():

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(cls, 'instance'):  # 当对象不存在instance属性,即类还没有被实例化时,返回实例化对象
            cls.instance = super(Foo, cls).__new__(cls)  # 创建当前类的对象,相当于object.__new__(cls)
        return cls.instance


obj1 = Foo("123")
print(obj1.name)
obj2 = Foo("321")
print(obj1 == obj2, obj1.name, obj2.name, id(obj1), id(obj2))

执行结果为: 
123 
True 321 321 2239300270792 2239300270792

这里的核心思想是,定义instance属性(随便什么名都行,代表这个属性是类的实例化对象),判断这个属性是否存在,若不存在,则创建实例对象,若存在则直接返回实例 
而且我们可以看到,当我们重新实例化这个对象时,其实这个对象的id没有变化,但是属性改变了,记住这点,我们接下来会与装饰器单例进行比较

3.装饰器单例模式

既然都说到单例模式了,不得不提的是装饰器的单例模式,那么装饰器单例的实现方式如下列代码:

def decorator_single_obj(cls, *args, **kwargs):
    instance = {}  # 创建字典来保存实例

    def get_instance(*args, **kwargs):
        if cls not in instance:  # 若实例不存在则新建
            instance[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instance[cls]

    return get_instance

@decorator_single_obj
class Foo(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name


obj1 = Foo("123")
print(obj1.name, id(obj1))
obj2 = Foo("321")
print(obj2.name, id(obj2))

我们可以看到,虽然也还是实现了单例模式,但是第二次实例化得时候,属性并没有被改变 
所以装饰器单例与new单例的区别在于属性不会被覆盖 
因为new会重新调用init方法,为实例重新初始化属性,而装饰器单例模式则是直接返回之前生成的对象,并不会重新初始化对象,所以new单例从某种程度上也可以视作伪单例模式

最后呢,再留个彩蛋 
对于上面的代码我们加上一行 
obj3=object.new(Foo) 
会发生什么?

链接：
https://blog.csdn.net/renyiforever/article/details/79859394
https://blog.csdn.net/jimmy_gyn/article/details/79142101

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