为什么IoC / DI在Python中不常见？
在Java中， IoC / DI是一种非常普遍的做法，广泛用于Web应用程序，几乎所有可用的框架和Java EE。 另一方面，也有很多大的Python Web应用程序，但除了Zope（我听说应该是非常糟糕的代码）之外，IoC在Python世界中似乎并不常见。 （如果你认为我错了，请列举一些例子）。
当然有几个stream行的Java IoC框架的克隆可用于Python，例如springpython 。 但是他们似乎都没有被实际使用。 至less，我从来没有在Django或sqlalchemy + <insert your favorite wsgi toolkit here>基于Web的应用程序，它使用类似的东西。
在我看来，IoC具有合理的优势，例如可以很容易地replacedjango-default-user-model，但Python中接口类和IoC的广泛使用看起来有点奇怪，而不是pythonic。 但也许有人有一个更好的解释，为什么IoC没有广泛使用Python。
我并不认为DI / IoC在Python 中并不常见。 然而，不常见的是DI / IoC 框架/容器 。
想一想：DI容器是做什么的？ 它允许你
- 将独立组件组合成完整的应用程序…
- 在运行时
我们有“连线”和“运行时”的名称：
- 脚本
- dynamic
所以，DI容器只不过是dynamic脚本语言的解释器。 实际上，让我重述一下：一个典型的Java / .NET DI容器只不过是一个糟糕的dynamic脚本语言的蹩脚的解释器，有时候却是基于XML的语法。
当你使用Python进行编程时，为什么当你拥有一个漂亮的，精彩的脚本语言的时候，你会使用一种丑陋的，不好的脚本语言？ 实际上，这是一个更普遍的问题：当你用几乎任何语言编写程序时，为什么当你有Jython和IronPython的时候，你会用一个丑陋的，不好的脚本语言？
因此，总结一下：出于完全相同的原因，DI / IoC的实践在Python中与在Java中一样重要。 然而，DI / IoC的实现是build立在语言之上的，而且通常是如此轻量级以至于完全消失。
（下面简单地进行比较：在汇编中，子程序调用是一个非常重要的事情 – 必须将本地variables和寄存器保存到内存中，将地址保存到某处，将指令指针更改为所调用的子例程，安排它以某种方式跳回到你的子程序完成时，将参数放在被调用者可以find它们的地方，等等。IOW：在汇编中，“子程序调用”是一个devise模式，并且之前有像那些内置子程序调用的Fortran，人们正在构build他们自己的“子程序框架”。你会说Python的子程序调用是“不常见的”，因为你不使用子程序框架？）
顺便说一句：看看DI的逻辑结论是什么样的，看看Gilad Bracha的新闻编程语言和他的着作：
- 被认为是有害的build设者
- 注射死刑
- 禁止import （ 续 ）
Django很好地利用了控制的倒置。 例如，数据库服务器由configuration文件select，然后框架为数据库客户机提供适当的数据库包装器实例。
不同的是，Python有一stream的types。 数据types（包括类）本身就是对象。 如果你想要某个特定的类，可以简单地命名这个类。 例如：
if config_dbms_name == 'postgresql': import psycopg self.database_interface = psycopg elif config_dbms_name == 'mysql': ...
稍后的代码可以通过编写来创build一个数据库接口：
my_db_connection = self.database_interface() # Do stuff with database.
Python不用Java和C ++需要的样板工厂函数，而是用一行或两行普通代码来完成它。 这是function与命令式编程的优势。
其中的一部分是模块系统在Python中的工作方式。 你可以免费获得一种“单身人士”，只需从模块中导入即可。 在一个模块中定义一个对象的实际实例，然后任何客户端代码都可以导入它，并且实际上得到一个工作的，完全构build/填充的对象。
这与Java不同，它不导入实际的对象实例。 这意味着你总是要自己实例化它们（或者使用某种IoC / DI风格的方法）。 你可以通过使用静态工厂方法（或者实际的工厂类）来减轻必须自己实例化所有事情的麻烦，但是每次都会产生实际创build新的资源的开销。
在过去的几年中没有使用过Python，但是我想说，它是一个dynamictypes语言，而不是其他任何东西。 举一个简单的例子，在Java中，如果我想testing某些东西写到标准输出，我可以使用DI并传入任何PrintStream来捕获正在写入的文本并进行validation。 但是，当我在Ruby中工作时，我可以dynamic地replaceSTDOUT上的“puts”方法来执行validation，将DI完全从图片中删除。 如果我创build抽象的唯一原因是testing正在使用它的类（考虑文件系统操作或Java中的时钟），那么DI / IoC会在解决scheme中造成不必要的复杂性。
我回到“JörgW Mittag”回答：“DI / IoC的Python实现是如此轻量级以至于完全消失”。
为了支持这个陈述，看一下着名的Martin Fowler从Java移植到Python的例子： Python：Design_Patterns：Inversion_of_Control
从上面的链接可以看出，Python中的“容器”可以用8行代码写成：
class Container: def __init__(self, system_data): for component_name, component_class, component_args in system_data: if type(component_class) == types.ClassType: args = [self.__dict__[arg] for arg in component_args] self.__dict__[component_name] = component_class(*args) else: self.__dict__[component_name] = component_class
IoC / DI是一个devise概念，但不幸的是，它经常被当作适用于某些语言（或打字系统）的概念。 我很高兴看到dependency injection容器在Python中变得更加stream行。 有Spring，但是这是一个超级框架，似乎是Java概念的一个直接的端口，没有太多的“Python方式”的考虑。
在Python 3中给出Annotations，我决定对一个function齐全但简单的dependency injection容器进行破解： https ： //github.com/zsims/dic 。 它基于.NETdependency injection容器的一些概念（如果你曾经在这个空间中玩过，那么IMO是非常棒的），但是却被Python的概念所突变。
实际上，用DI编写足够干净和紧凑的代码是很容易的（我想知道，是否会保持pythonic ，但无论如何:)），例如，我实际上是这样编码：
def polite(name_str): return "dear " + name_str def rude(name_str): return name_str + ", you, moron" def greet(name_str, call=polite): print "Hello, " + call(name_str) + "!"
_
>>greet("Peter") Hello, dear Peter! >>greet("Jack", rude) Hello, Jack, you, moron!
是的，这可以被看作是参数化函数/类的简单forms，但它的工作。 所以，也许Python的默认包含的电池也足够了。
PS我也发布了这个朴素的方法在Python中dynamic评估简单的布尔逻辑的更大的例子。
我认为由于Python的dynamic性，人们并不经常看到需要另一个dynamic框架。 当一个类inheritance新的“对象”types时，你可以dynamic地创build一个新的variables（ https://wiki.python.org/moin/NewClassVsClassicClass ）。
即在普通的Python：
#application.py class Application(object): def __init__(self): pass #main.py Application.postgres_connection = PostgresConnection() #other.py postgres_connection = Application.postgres_connection db_data = postgres_connection.fetchone()
但看看https://github.com/noodleflake/pyioc这可能是你在找什么。;
即在pyioc
from libs.service_locator import ServiceLocator #main.py ServiceLocator.register(PostgresConnection) #other.py postgres_connection = ServiceLocator.resolve(PostgresConnection) db_data = postgres_connection.fetchone()
在我看来，像dependency injection这样的东西是僵化和过于复杂的框架的症状。 当代码的主体变得太重而不易改变时，你会发现自己不得不从中select一小部分，为它们定义接口，然后允许人们通过插入这些接口的对象来改变行为。 这一切都很好，但最好先避免这种复杂性。
这也是静态types语言的症状。 当你必须expression抽象的唯一工具是inheritance，那么这就是你在任何地方使用的东西。 话虽如此，C ++是非常相似的，但从来没有拿起Java开发人员的build设者和接口的魅力。 以编写太多通用代码而没有多less实际利益为代价的灵活性和可扩展性的梦想容易过度繁荣。 我认为这是一个文化的东西。
通常情况下，我认为Python人员习惯于为工作select恰当的工具，这是一个连贯而简单的整体，而不是一个真正的工具（带有千个可能的插件），除了提供令人眼花缭乱的可能configuration排列。 在必要的地方，仍然有可互换的部分，但由于鸭式的灵活性和语言的相对简单性，不需要定义固定界面的大forms。
与Java中的强types本质不同。 Python的鸭子打字行为使得它很容易传递物体。
Java开发人员着重于构build类之间的结构和关系，同时保持事物的灵活性。 IoC对于实现这一点非常重要。
Python开发人员正专注于完成工作。 他们只是在需要的时候连线上课。 他们甚至不必担心class级的types。 只要它可以嘎嘎，这是一只鸭子！ 这种性质让IoC没有余地。
我同意@Jorg的观点，即DI / IoC在Python中可能更容易，更容易，更美观。 缺less的是支持它的框架，但也有一些例外。 指出一些我脑海中出现的例子：
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Django的评论让你用自定义的逻辑和表单连接你自己的Comment类。 [更多信息]
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Django让你使用一个自定义Profile对象附加到你的用户模型。 这不完全是IoC，但是是一个好方法。 就个人而言，我想要像评论框架那样replace漏洞用户模型。 [更多信息]
