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
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。
其他回答
部分原因是模块系统在Python中的工作方式。你可以免费获得一种“单例”，只需从模块中导入它。在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，并实际获得一个工作的、完全构造/填充的对象。
这与Java相反，在Java中不导入对象的实际实例。这意味着你总是必须自己实例化它们(或使用某种IoC/DI风格的方法)。您可以通过使用静态工厂方法(或实际的工厂类)来减轻必须自己实例化所有东西的麻烦，但这样您仍然会产生每次实际创建新方法的资源开销。
Django很好地利用了反转控制。例如，由配置文件选择数据库服务器，然后框架向数据库客户机提供适当的数据库包装器实例。
区别在于Python有第一类类型。数据类型(包括类)本身就是对象。如果您想要使用特定的类，只需命名类即可。例如:
if config_dbms_name == 'postgresql':
import psycopg
self.database_interface = psycopg
elif config_dbms_name == 'mysql':
...
之后的代码可以通过以下方式创建数据库接口:
my_db_connection = self.database_interface()
# Do stuff with database.
与Java和c++需要的样板工厂函数不同，Python只需要一两行普通代码就可以完成。这就是函数式编程与命令式编程的优势所在。
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
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()
