请阅读这段话:如果是使用Python实现类似的系统,就可以进行一定的简化,因为Python当中,类只是一种能返回对象的callable而已。在这种语义下,class=工厂=每次调用返回新对象的callable,singleton=每次调用返回同一个对象的callable,对象列表延迟初始化=每次调用返回同一个列表的callable,因此只需要维护一个全局的 key->callable的map,就可以实现大部分功能了;用户类在构造函数里,自己去map里找自己需要的callable,就能实现基于配置的依赖注入,用的时候简单call一下,如果有延迟初始化,call的同时就完成了。So easy,并解释下他是怎么做到的依赖注入,用例子说明。
时间: 2024-03-11 09:46:56 浏览: 13
这段话所说的是,在Python中,类只是一种能够返回对象的callable(可调用对象),因此可以将类视为工厂,每次调用类都会返回一个新对象的callable。如果需要实现单例模式,可以将类视为每次调用都返回同一个对象的callable。如果需要延迟初始化对象列表,可以将类视为每次调用都返回同一个列表的callable。因此,可以使用一个全局的key->callable的map来维护这些类,从而实现大部分功能。
通过维护这个map,可以实现基于配置的依赖注入。具体来说,可以将需要注入的类添加到map中,然后在用户类的构造函数中使用map来查找需要的类,并将其实例化。这样,就可以在用户类中方便地使用依赖注入,而不需要手动实例化依赖的对象。
例如,假设我们有一个`UserService`类,它需要依赖`UserRepository`类来进行数据库操作。我们可以使用一个全局的map来维护这些类:
```python
class UserRepository:
def __init__(self):
pass
class UserService:
def __init__(self):
self.repo = globals()['repository']('mysql')
```
在这个例子中,`UserRepository`类用于进行数据库操作,`UserService`类需要依赖`UserRepository`类。我们可以将`UserRepository`类添加到全局的map中:
```python
globals()['repository'] = lambda x: UserRepository()
```
这样,在`UserService`类的构造函数中,我们就可以使用map来查找`UserRepository`类,并将其实例化:
```python
class UserService:
def __init__(self):
self.repo = globals()['repository']('mysql')
```
在使用`UserService`类时,只需要简单地实例化该类即可:
```python
service = UserService()
```
这样,`UserService`类就可以方便地使用`UserRepository`类进行数据库操作了。