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。
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所有基于DI的pytest夹具(来源)
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IoC/DI是一个设计概念，但不幸的是，它经常被认为是一个适用于某些语言(或类型系统)的概念。我希望看到依赖注入容器在Python中变得更加流行。有Spring，但它是一个超级框架，似乎是Java概念的直接移植，没有太多考虑“Python方式”。
鉴于Python 3中的注释，我决定尝试一个功能齐全但简单的依赖注入容器:https://github.com/zsims/dic。它基于。net依赖注入容器的一些概念(如果你曾经在那个领域玩过，IMO是很棒的)，但与Python概念发生了变化。
我并不认为DI/IoC在Python中很少见。然而，不常见的是DI/IoC框架/容器。
想想看:DI容器做什么?它允许你
将独立的组件连接成一个完整的应用程序…… ．.． 在运行时。
我们为“连接在一起”和“在运行时”命名:
脚本 动态
因此，DI容器只是动态脚本语言的解释器。实际上，让我换一种说法:典型的Java/。NET DI容器只是一个蹩脚的解释器，适用于一种非常糟糕的动态脚本语言，语法非常难看，有时是基于xml的。
当您使用Python编程时，为什么要使用一种丑陋、糟糕的脚本语言，而不是拥有一种漂亮、出色的脚本语言呢?实际上，这是一个更普遍的问题:当您使用几乎任何语言进行编程时，当您可以使用Jython和IronPython时，为什么还要使用一种丑陋、糟糕的脚本语言呢?
因此，概括一下:DI/IoC的实践在Python中和在Java中一样重要，原因完全相同。然而，DI/IoC的实现是内置在语言中，并且通常是轻量级的，以至于完全消失了。
(Here's a brief aside for an analogy: in assembly, a subroutine call is a pretty major deal - you have to save your local variables and registers to memory, save your return address somewhere, change the instruction pointer to the subroutine you are calling, arrange for it to somehow jump back into your subroutine when it is finished, put the arguments somewhere where the callee can find them, and so on. IOW: in assembly, "subroutine call" is a Design Pattern, and before there were languages like Fortran which had subroutine calls built in, people were building their own "subroutine frameworks". Would you say that subroutine calls are "uncommon" in Python, just because you don't use subroutine frameworks?)
顺便说一句:关于如何将DI引入逻辑结论的例子，可以看看Gilad Bracha的Newspeak编程语言和他关于这个主题的文章:
被认为有害的构造物 注射 禁止进口(续)
似乎人们真的不明白依赖注入和控制反转意味着什么了。
使用控制反转的实践是让类或函数依赖于其他类或函数，但是与其在类或函数代码中创建实例，不如将它们作为参数接收，这样就可以实现松耦合。这有很多好处，如更多的可测试性和实现利斯科夫替换原理。
You see, by working with interfaces and injections, your code gets more maintainable, since you can change the behavior easily, because you won't have to rewrite a single line of code (maybe a line or two on the DI configuration) of your class to change its behavior, since the classes that implement the interface your class is waiting for can vary independently as long as they follow the interface. One of the best strategies to keep code decoupled and easy to maintain is to follow at least the single responsibility, substitution and dependency inversion principles.
What's a DI library good for if you can instantiate an object yourself inside a package and import it to inject it yourself? The chosen answer is right, since java has no procedural sections (code outside of classes), all that goes into boring configuration xml's, hence the need of a class to instantiate and inject dependencies on a lazy load fashion so you don't blow away your performance, while on python you just code the injections in the "procedural" (code outside classes) sections of your code.
看看FastAPI，它内置了依赖注入。例如:
from fastapi import Depends, FastAPI
async def get_db():
db = DBSession()
try:
yield db
except Exception:
db.rollback()
raise
finally:
db.close()
app = FastAPI()
@app.get("/items")
def get_items(db=Depends(get_db)):
return db.get_items()
不像Java中的强类型。Python的duck类型行为使得传递对象非常容易。
Java开发人员专注于构造类结构和对象之间的关系，同时保持灵活性。IoC对于实现这一目标非常重要。
Python开发人员专注于完成工作。他们只是在需要的时候把类连接起来。他们甚至不用担心课程的类型。只要它会嘎嘎叫，它就是鸭子!这种性质没有给国际奥委会留下任何余地。
