内容回顾

单列模式实现的多种方式

# 方式一:定义一个类实现单例模式
class C1:
__instance = None
def __init__(self,name, age):
self.name = name
self.age = age @classmethod # 运用了类的绑定
def singlethon(cls):
if not cls.__instance:
cls.__instance = cls('jason', 18)
return cls.__instance
obj = C1.singlethon()
print(obj.name) # jason
obj1 = C1.singlethon()
print(obj1.name) # jason
obj3 = C1('kevin', 28)
print(obj3.name) # kevin
# 方式二:定制元类实现单例模式
class Mymeta(type):
def __init__(cls, what, bases=None, dict=None): # 产生类的时候调用
# 事先从配置文件中去配置来造一个Mysql的实例出来
cls.__instance = cls.__new__(cls) # 产生对象
cls.__init__(cls.__instance, 'jason', 18) # 初始化对象
# 上述两步可以合成下面一步
# slef.__instance = super().__call__(*args, **kwargs)
super().__init__(what, bases, dic) def __call__(cls, *args, **kwargs): # 如果调用类加括号 括号里面有值走这
if args or kwargs:
obj = cls.__new__(cls)
cls.__init__(obj, *args, **kwargs)
return obj
return cls.__instance # 括号里面没有值 直接将产生的时候定义好的对象返回赋值 这样保证类加括号没值调用的时候 返回的永远都是同一个对象 class Mysql(metaclass=Mymeta):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age obj1 = Mysql()
obj2 = Mysql()
print(obj1.name) # jason
print(obj2.name) # jason
obj3 = Mysql('tony', 18)
print(obj3.name) # tony
# 方式三:基于模块的单例模式:提前产生一个对象 之后导模块使用
class C1:
def __init__(self, name):
self.name = name
obj = C1('jason') # 提前定义好 之后再通过到模块的方式通过对象obj去调
# 方式四:基于装饰器的单例模式
class C1:
def __init__(self, name):
self.name = name obj = C1('jason') def outer(cls):
_instance = cls('jason', 18)
def inner(*args, **kwargs):
if args or kwargs:
obj = cls(*args, **kwargs)
return obj
return _instance
return inner @outer # Mysql = outer(Mysql)
class Mysql:
def __init__(self, host, port):
self.host = host
self.port = port

​ 总结:单例模式想要实现的话 提前先让类产生一个对象 再提前去存放好 当类加括号实例化对象的时候去判断对象有无传参来判断是要产生新的对象还是用提前存放好的单例模式

pickle序列化模块

优势:能够序列化python中所有的类型

缺陷:只能够在python中使用 无法跨语言传输

需求:产生一个对象并保存到文件中 取出来还是一个对象

# 只能是二进制模式 且不能跨文件 得跟类体代码一起
class C1:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age def func1(self):
print('from func1') def func2(self):
print('from func2') obj = C1('jason', 18) import pickle
with open(r'a.txt', 'wb') as f:
pickle.dump(obj, f) with open(r'a.txt', 'rb') as f:
res = pickle.load(f) # 其中要注意的是,在load(file)的时候,要让python能够找到类的定义,否则会报错
res.func1()
print(res.name)

根据类名或对象名如何获取到类的字符串名

选课系统需求分析

选课系统
角色:学校、学员、课程、讲师
要求:
1. 创建北京、上海 2 所学校
2. 创建linux , python , go 3个课程 , linux\py 在北京开, go 在上海开
3. 课程包含,周期,价格,通过学校创建课程
4. 通过学校创建班级, 班级关联课程、讲师5. 创建学员时,选择学校,关联班级
5. 创建讲师角色时要关联学校,
6. 提供三个角色接口
6.1 学员视图, 可以注册, 交学费, 选择班级,
6.2 讲师视图, 讲师可管理自己的班级, 上课时选择班级, 查看班级学员列表 , 修改所管理的学员的成绩
6.3 管理视图,创建讲师, 创建班级,创建课程
7. 上面的操作产生的数据都通过pickle序列化保存到文件里

功能提炼

1.管理员功能
注册功能
登录功能
创建学校
创建课程
创建老师
2.讲师功能
登入功能
选择课程
查看课程
查看学生分数
修改学生分数
3.学生功能
注册功能
登入功能
选择学校
选择课程
查看课程分数

选课系统架构设计

三层架构
1.第一层展示及用户简单的信息获取
2.第二层核心逻辑层
3.第三层数据处理层创建models.py储存所有的类 只有该文件内的代码有资格调用db_handler

选课系统目录搭建

基于软件开发目录规范即可

单例模式及pickle序列化模块的更多相关文章

  1. python常用模块(模块和包的解释,time模块,sys模块,random模块,os模块,json和pickle序列化模块)

    1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文 ...

  2. json和pickle序列化模块

    一.json序列化模块 1.序列化:将内存数据转成字符串加以保存. 2.反序列化:将字符串转成内存数据加以读取. data = { '北京':{ '五道口':{ 'sohu':'引擎', } } } ...

  3. (转)python常用模块(模块和包的解释,time模块,sys模块,random模块,os模块,json和pickle序列化模块)

    阅读目录 1.1.1导入模块 1.1.2__name__ 1.1模块 什么是模块: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代 ...

  4. day14-Python运维开发基础(内置函数、pickle序列化模块、math数学模块)

    1. 内置函数 # ### 内置函数 # abs 绝对值函数 res = abs(-10) print(res) # round 四舍五入 (n.5 n为偶数则舍去 n.5 n为奇数,则进一!) 奇进 ...

  5. (1)json和pickle序列化模块

    json 和pickle 模块 json和pickle模块下都有4个功能 dumps  <---> loads  (序列化 <--->反序列化) dump <---> ...

  6. 13、Python文件处理、os模块、json/pickle序列化模块

    一.字符编码 Python3中字符串默认为Unicode编码. str类型的数据可以编码成其他字符编码的格式,编码的结果为bytes类型. # coding:gbk x = '上' # 当程序执行时, ...

  7. python之序列化模块、双下方法(dict call new del len eq hash)和单例模式

    摘要:__new__ __del__ __call__ __len__ __eq__ __hash__ import json 序列化模块 import pickle 序列化模块 补充: 现在我们都应 ...

  8. Python 基础之序列化模块pickle与json

    一:pickle 序列化模块把不能够直接存储的数据,变得可存储就是序列化把存储好的数据,转化成原本的数据类型,加做反序列化 php: 序列化和反序列化(1)serialize(2)unserializ ...

  9. day 20 - 1 序列化模块,模块的导入

    序列化模块 首先我们来看一个序列:'sdfs45sfsgerg4454287789sfsf&*0' 序列 —— 就是字符串序列化 —— 从数据类型 --> 字符串的过程反序列化 —— 从 ...

  10. python day7: time,datetime,sys,pickle,json模块

    目录 python day 7 1. time模块 2. datetime模块 2.1 date类 2.2 time类 2.3 datetime类 2.4 timedelta类 2.5 tzinfo时 ...

随机推荐

  1. Ant Design槽位失效

    保证数据结构中有scopedSlots: { title: 'title' }, 即包含scopedSlots属性 使用时名字应保证一致 例如: 数据结构: treeData: [  {    key ...

  2. 《吐血整理》高级系列教程-吃透Fiddler抓包教程(26)-Fiddler如何抓取Android7.0以上的Https包-上篇

    1.简介 众所周知,假如设备是android 7.0+的系统同时应用设置targetSdkVersion >= 24的话,那么应用默认是不信任安装的Fiddler用户证书的,所以你就没法抓到应用 ...

  3. Go微服务实战 - 用户服务开发(gRPC+Protocol Buffer)

    概要 用户服务基本是每个互联网产品里必备的一个服务了,因为没有用户基本是什么也干不了.所以他的重要性不言而喻.本文主要介绍下如何开发一个用户微服务,以及他的详细开发流程. 目录 Go微服务实战 - 从 ...

  4. C字符串和C++中string的区别

    在C++中则把字符串封装成了一种数据类型string,可以直接声明变量并进行赋值等字符串操作.以下是C字符串和C++中string的区别:   C字符串 string对象(C++) 所需的头文件名称 ...

  5. Android类加载流程

    背景 由于前前前阵子写了个壳,得去了解类的加载流程,当时记了一些潦草的笔记.这几天把这些东西简单梳理了一下,本文分析的代码基于Android8.1.0源码. 流程分析 从loadClass开始,我们来 ...

  6. 记一次 .NET 某电子病历 CPU 爆高分析

    一:背景 1.讲故事 前段时间有位朋友微信找到我,说他的程序出现了 CPU 爆高,帮忙看下程序到底出了什么情况?图就不上了,我们直接进入主题. 二:WinDbg 分析 1. CPU 真的爆高吗? 要确 ...

  7. 在vue中的form表单中下拉框中的数据来自数据库查询到的数据

    文章目录 1.实现的效果: 2.前端html代码 3.js中的代码 4.后端的方法 1.实现的效果: 增加一个新的类型到数据库 2.前端html代码 需要注意的部分:prop后边是表单中的字段 v-m ...

  8. etcd定时任务脚本执行失败

    etcd定时任务脚本执行失败 报错如下:etcdctl命令不存在 是因为在脚本中etcdctl命令没有写绝对路径,修改标记部分改成绝对路径 可以先获取路径然后改成绝对路径问题解决 which etcd ...

  9. JS学习笔记 (四) 数组进阶

    1.基本知识 1.数组是值的有序集合.每个值叫做一个元素,而每个元素在数组中的位置称为索引,以数字表示,以0开始. 2.数组是无类型的.数组元素可以是任意类型,并且同一个数组中的不同元素也可能有不同的 ...

  10. 第2-1-1章 FastDFS分布式文件服务背景及系统架构介绍

    目录 1 背景 1.1 为什么需要分布式文件服务 1.1.1 单机时代 1.1.2 独立文件服务器 1.1.3 分布式文件系统 1.2 什么是FastDFS 2 系统架构 2.1 Tracker集群 ...