在Java中，IoC / DI是一种非常常见的实践，广泛应用于web应用程序、几乎所有可用的框架和Java EE中。另一方面，也有很多大型的Python web应用程序，但除了Zope(我听说它的编码真的很糟糕)之外，IoC在Python世界中似乎并不常见。(如果你认为我是错的，请举一些例子)。
当然，有一些流行的Java IoC框架的克隆可用于Python，例如springpython。但它们似乎都没有被实际使用。至少，我从来没有碰到过Django或sqlalchemy+<插入您最喜欢的wsgi工具箱在这里>的基于web应用程序使用类似的东西。
在我看来，IoC有合理的优势，可以很容易地取代django-default-user-model，但在Python中广泛使用接口类和IoC看起来有点奇怪，而且不»pythonic«。但是也许有人有更好的解释，为什么IoC在Python中没有被广泛使用。
当前回答
在我看来，像依赖注入这样的事情是僵化和过于复杂的框架的症状。当代码主体变得过于沉重而难以更改时，你会发现自己不得不选择其中的一小部分，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。这很好，但最好在一开始就避免这种复杂性。
这也是静态类型语言的症状。当您必须表达抽象的唯一工具是继承时，那么您几乎到处都在使用继承。话虽如此，c++与之非常相似，但从未像Java开发人员那样对构建器和接口着迷。人们很容易以编写太多泛型代码为代价，实现灵活和可扩展的梦想，而这些代码几乎没有真正的好处。我认为这是文化问题。
通常我认为Python人习惯于为工作选择正确的工具，这是一个连贯而简单的整体，而不是一个真正的工具(带有一千种可能的插件)，它可以做任何事情，但提供了令人眼花缭乱的可能配置排列。在必要的地方仍然有可互换的部分，但由于duck-typing的灵活性和语言的相对简单性，不需要定义固定接口的大形式主义。
其他回答
我支持“Jörg W Mittag”的回答:“DI/IoC的Python实现是如此的轻量级，以至于它完全消失了”。
为了支持这一说法，看看Martin Fowler从Java移植到Python的著名示例:Python:Design_Patterns:Inversion_of_Control
从上面的链接中可以看到，Python中的“Container”可以用8行代码编写:
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
所有基于DI的pytest夹具(来源)
实际上，使用DI编写足够干净和紧凑的代码是相当容易的(我想知道，它会/保持python化吗，但无论如何:))，例如，我实际上更喜欢这种编码方式:
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/类的一种简单形式，但它确实起作用了。所以，也许Python默认包含的电池在这里也足够了。
另外，我还发布了一个更大的例子，说明了这种简单的方法在Python中动态计算简单的布尔逻辑。
我的观点是，在大多数Python应用程序中，您不需要它，即使您需要它，许多讨厌Java的人(以及自认为是开发人员的无能的摆弄者)很可能认为它很糟糕，只是因为它在Java中很受欢迎。
An IoC system is actually useful when you have complex networks of objects, where each object may be a dependency for several others and, in turn, be itself a dependant on other objects. In such a case you'll want to define all these objects once and have a mechanism to put them together automatically, based on as many implicit rules as possible. If you also have configuration to be defined in a simple way by the application user/administrator, that's an additional reason to desire an IoC system that can read its components from something like a simple XML file (which would be the configuration).
典型的Python应用程序要简单得多，只有一堆脚本，没有这么复杂的体系结构。就我个人而言，我知道IoC实际上是什么(与那些在这里写下某些答案的人相反)，在我有限的Python经验中，我从来没有觉得需要它(而且我不会在任何地方都使用Spring，当它所提供的优势不足以证明它的开发开销时)。
也就是说，在Python中，IoC方法实际上是有用的，事实上，我在这里读到Django使用了它。
上述相同的推理可以应用于Java世界中的面向方面编程，不同的是，AOP真正有价值的情况的数量甚至更有限。
IoC容器主要使用**kwarg来“模仿”
class A:
def __init__(self, **kwargs):
print(kwargs)
Class B:
pass
Class C:
pass
Ainstance = A(b=B, c=C)
