Python 讲解设计模式依赖注入

最新推荐文章于 2025-04-19 17:44:05 发布

软件架构师笔记

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文章标签： php 设计模式开发语言

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什么是依赖注入

依赖注入（Dependency Injection, DI）是一种设计模式，它允许将一个对象的依赖关系从外部提供给该对象，而不是由对象自己创建这些依赖。通过这种方式，可以实现代码的松耦合、可测试性和灵活性。

核心概念

依赖：一个类或模块需要另一个类或模块来完成其功能。
注入：将依赖的对象传递给需要它的对象，而不是让这个对象自己去创建或查找依赖。

依赖注入的好处

提高代码的可测试性：通过依赖注入，可以在测试时轻松地替换实际的依赖项为模拟对象（mock objects），从而更容易进行单元测试。
降低耦合度：对象不再直接依赖于具体的实现，而是依赖于接口或抽象类。这使得系统更加灵活，易于扩展和维护。
增强代码的复用性：由于对象之间是松耦合的，因此可以更方便地在不同的上下文中重用相同的代码。
简化配置管理：依赖可以通过配置文件或容器统一管理，减少了硬编码的依赖关系。

依赖注入的方式

依赖注入主要可以通过以下三种方式实现：

1. 构造函数注入

构造函数注入是指通过构造函数将依赖传递给对象。这是最常用和推荐的方式，因为它确保了对象在其生命周期内始终拥有所需的依赖。

class Service:
    def perform(self):
        return "Service is working"

class Client:
    def __init__(self, service: Service):
        self.service = service

    def execute(self):
        return self.service.perform()

# 使用
service = Service()
client = Client(service)
print(client.execute())  # 输出: Service is working

在这个例子中，Client 类通过构造函数接收 Service 对象作为依赖。这种方式确保了 Client 在创建时就拥有所有必要的依赖。

2. 方法注入

方法注入是指通过方法参数将依赖传递给对象。这种方式适用于临时依赖，即只在特定方法调用时需要的依赖。

class EmailService:
    def send_email(self, recipient: str, message: str):
        print(f"Sending email to {recipient}: {message}")

class NotificationService:
    def notify_user(self, user_id: int, email_service: EmailService):
        recipient = f"user{user_id}@example.com"
        message = "Your order has been processed."
        email_service.send_email(recipient, message)

# 使用
email_service = EmailService()
notification_service = NotificationService()
notification_service.notify_user(123, email_service)  # 输出: Sending email to user123@example.com: Your order has been processed.

在这个例子中，NotificationService 的 notify_user 方法通过参数接收 EmailService 对象作为依赖。这种方式使得 NotificationService 只在需要发送邮件时才依赖于 EmailService，避免了不必要的依赖。

3. 属性注入

属性注入是指通过设置对象的属性来注入依赖。这种方式不推荐使用，因为它可能导致对象的状态不一致，并且难以跟踪依赖关系。

class Logger:
    def log(self, message: str):
        print(f"Logging: {message}")

class Application:
    def set_logger(self, logger: Logger):
        self.logger = logger

    def run(self):
        self.logger.log("Application started")

# 使用
logger = Logger()
app = Application()
app.set_logger(logger)
app.run()  # 输出: Logging: Application started

在这个例子中，Application 类通过 set_logger 方法接收 Logger 对象作为依赖。虽然这种方式可以工作，但不如构造函数注入安全和清晰。

依赖注入容器

为了更好地管理和自动化依赖注入，通常会使用依赖注入容器（DI Container）。容器负责创建对象及其依赖，并自动解析依赖关系。常见的 Python 依赖注入容器有：

dependency-injector：一个功能强大的依赖注入库，支持多种注入方式和配置管理。
injector：另一个流行的依赖注入库，具有简洁的 API 和良好的文档。
Django：虽然 Django 主要是一个 Web 框架，但它也提供了内置的依赖注入机制。

使用 `dependency-injector` 的示例

首先安装 dependency-injector：

pip install dependency-injector

然后定义服务和客户端类，并使用容器进行依赖注入：

from dependency_injector import containers, providers

class Service:
    def perform(self):
        return "Service is working"

class Client:
    def __init__(self, service: Service):
        self.service = service

    def execute(self):
        return self.service.perform()

class ApplicationContainer(containers.DeclarativeContainer):
    service = providers.Factory(Service)
    client = providers.Factory(Client, service=service)

# 使用
container = ApplicationContainer()
client = container.client()
print(client.execute())  # 输出: Service is working