1.单例模式

概念定义:

        单例模式(Singleton Pattern)是一种创建型设计模式，它确保一个类只能有一个实例，并提供一个全局访问点来获取该实例。这种模式在需要控制资源访问、配置管理或协调系统操作时特别有用。

核心特点:

1. 私有构造函数：防止外部通过new创建实例
2. 静态私有成员变量：保存类的唯一实例
3. 静态公有方法：提供获取实例的全局访问点，通常命名为getInstance()

实现方式:

1.实例方法：

class Person(object):name = '三笠'         # 类属性：类所拥有的属性def __init__(self):self.age = 18       # 实例属性：对象私有的def play(self):         # 实例方法# 在实例方法中访问类属性print(f'{Person.name}在玩游戏')print(self.age)
li = Person()
li.play()

2.静态方法：

class Person(object):name = '三笠'         # 类属性：类所拥有的属性def __init__(self):self.age = 18       # 实例属性：对象私有的@staticmethod       # 静态方法：类中的函数，形参没有限制def introduce():print(f'我是{Person.name}')   # 静态方法能够访问到类属性，但是没意义pass
li = Person()
li.introduce()

3.类方法：

class Person(object):name = '三笠'         # 类属性：类所拥有的属性def __init__(self):self.age = 18       # 实例属性：对象私有的@classmethod            # 类方法：针对类存在的方法def introduce(cls):     # cls代表类对象本身print(cls.name)print()
li = Person()
li.introduce()

优缺点分析：

优点：

• 严格控制实例数量，节省系统资源
• 提供全局访问点，方便管理共享资源
• 避免频繁创建和销毁对象，提高性能

缺点：

• 违反单一职责原则，既负责业务逻辑又控制实例创建
• 过度使用会导致代码耦合度高
• 难以进行单元测试，因为全局状态难以隔离
• 在多线程环境下需要特殊处理才能保证线程安全

总结：

        类属性是公共的，它被定义在类层面而非实例层面，所有类的实例都可以共享访问这个属性。例如，在一个Student类中定义class_name="高三一班"作为类属性，那么所有Student的实例都能访问到这个班级名称。类属性可以通过类名直接访问（如Student.class_name），也可以通过实例访问（如student1.class_name）。所有类的实例方法、静态方法和类方法都能访问到这个属性。

        静态方法不需要访问类属性，因为静态方法和类、对象没有关联，它更像是一个独立于类的普通函数。静态方法使用@staticmethod装饰器定义，不会自动接收cls或self参数。例如，在MathUtils类中定义一个静态方法add(a,b)来计算两个数的和，这个方法不需要知道任何关于MathUtils类的信息就能正常工作。静态方法通常用于实现与类相关但不需要访问类状态的功能。

        实例属性是私有的，它只能在特定实例的方法内部被访问到。实例属性通常在__init__方法中初始化，每个实例都拥有自己的属性副本。例如，student1.name="张三"和student2.name="李四"就是两个不同的实例属性。只有实例方法（第一个参数为self的方法）能够访问这些属性，因为这些方法需要通过self参数才能引用到具体的实例属性。类方法和静态方法都无法直接访问实例属性，因为它们没有self参数来引用具体的实例。

class MyList:def __init__(self, data=None):if data is None:self.data = []else:self.data = list(data)def __str__(self):return f"MyList: {self.data}"def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, index):return self.data[index]def __setitem__(self, index, value):self.data[index] = valuedef __iter__(self):return iter(self.data)# 使用示例
my_list = MyList([1, 2, 3])
print(my_list)          # 输出: MyList: [1, 2, 3]
print(len(my_list))     # 输出: 3
print(my_list[1])       # 输出: 2
my_list[1] = 99
print(my_list)          # 输出: MyList: [1, 99, 3]for item in my_list:print(item)         # 输出: 1, 99, 3