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
我认为由于python的动态特性，人们并不经常看到对另一个动态框架的需求。当一个类继承了new-style 'object'时，你可以动态地创建一个新变量(https://wiki.python.org/moin/NewClassVsClassicClass)。
即。 在普通python中:
#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()
不过，看看https://github.com/noodleflake/pyioc，这可能就是你要找的。
即pyioc
from libs.service_locator import ServiceLocator
#main.py
ServiceLocator.register(PostgresConnection)
#other.py
postgres_connection = ServiceLocator.resolve(PostgresConnection)
db_data = postgres_connection.fetchone()
其他回答
IoC和DI在成熟的Python代码中非常常见。由于鸭子类型，您不需要框架来实现依赖注入。
最好的例子是如何使用settings.py设置Django应用程序:
# settings.py
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
'LOCATION': REDIS_URL + '/1',
},
'local': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
'LOCATION': 'snowflake',
}
}
Django Rest Framework充分利用了DI:
class FooView(APIView):
# The "injected" dependencies:
permission_classes = (IsAuthenticated, )
throttle_classes = (ScopedRateThrottle, )
parser_classes = (parsers.FormParser, parsers.JSONParser, parsers.MultiPartParser)
renderer_classes = (renderers.JSONRenderer,)
def get(self, request, *args, **kwargs):
pass
def post(self, request, *args, **kwargs):
pass
让我提醒一下(来源):
“依赖注入”是一个5美分概念的25美元术语。[…依赖注入意味着给一个对象它的实例变量。[…]。
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。
我同意@Jorg的观点，在Python中DI/IoC是可能的，更简单，甚至更漂亮。缺少的是支持它的框架，但也有一些例外。举几个我想到的例子:
Django注释允许您将自己的Comment类与自定义逻辑和表单连接起来。(更多信息) Django允许你使用一个自定义Profile对象来附加到你的User模型。这不是完全的IoC，但却是一个很好的方法。就我个人而言，我希望像注释框架那样取代hole User模型。(更多信息)
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。
Haven't used Python in several years, but I would say that it has more to do with it being a dynamically typed language than anything else. For a simple example, in Java, if I wanted to test that something wrote to standard out appropriately I could use DI and pass in any PrintStream to capture the text being written and verify it. When I'm working in Ruby, however, I can dynamically replace the 'puts' method on STDOUT to do the verify, leaving DI completely out of the picture. If the only reason I'm creating an abstraction is to test the class that's using it (think File system operations or the clock in Java) then DI/IoC creates unnecessary complexity in the solution.
