为什么 Python 没有 Spring DI（组件生命周期）框架？

Question

这个问题的重点并不是Spring所熟知的DAO、MVC、Messaging等组件框架，而只是核心。

据我了解，Spring 早期的优势是它管理组件生命周期，提供一个 Singleton Factory，在启动时读取的配置文件中创建对象。

然后，单例工厂根据请求将所有服务 bean 创建为单例。这是 Spring 的一大胜利，因为它使用更少的内存，并且 JVM 中的垃圾收集也少得多。另一方面，数据对象仍然被创建和销毁，通常不是作为单例。

为什么依赖注入对于Python或者其他语言没有那么大的优势呢？或者它们被这样使用？

Answer 1

嗯，我从来没有觉得有必要在 Python 中使用这样的东西——而且我认识的大多数 Python 程序员也没有寻找这样的东西。我的印象是，Python 对象总体上是轻量级的，创建大量对象并避免可变对象的固有问题比为了优化而使用单例更好。

无论如何，如果一个人确实想要某种单例，通常的方法是在模块中创建一个值：

# Module stuff.py
class Stuff(object):
     # ....
     pass

singleton = new Stuff()

然后使用它：

import stuff
stuff.singleton.do_something()

甚至可以，比方说，替换模块中的值，就像通过交换Spring的applicationContext.xml文件。它在测试中很有用，例如：

import stuff
stuff.singleton = MockedStuff()

class MyTestCase(TestCase):
    def testMockStuff(self):
        # Component can be a class which uses the singleton
        component = Component()
        # Proceed with tests

实际上，您甚至可以模拟整个类：

import stuff
stuff.Stuff = MockedStuff

class MyTestCase(TestCase):
    def testMockStuff(self):
        # Component creates some instance of stuff.Stuff, which is mocked now
        component = Component()
        # Proceed with tests

总结：恕我直言，Python 程序员并不觉得像 Spring DI 这样的东西有必要。如果需要Spring DI的某些功能，通过纯Python代码很容易实现。

（根据我的经验，我相信更多人可以指出其他原因。）

Answer 2

Python 具有不同的相对操作成本。它不使用垃圾回收，而是使用引用计数，这意味着释放对象并不像 Java 中那样昂贵。在我看来，仅仅为了加速而使用单例并不是很好的设计，因为它使系统的不同部分之间产生了更多的相互依赖性。

另一方面，依赖注入的设计优势（更清晰的代码，更好的封装）也适用于Python，并且存在这样的框架：
Python 依赖注入框架