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。

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.

你可以手动使用Python进行依赖注入，但手动方法有其缺点:

大量的样板代码来进行连接。你可以使用Python的动态特性来进行注入，但这样你就失去了IDE的支持(例如，PyCharm中的Ctrl+Space)，并且你会使代码更难理解和调试 没有标准:每个程序员都有自己解决相同问题的方法，这导致了重新发明轮子，理解彼此的代码很快就会成为一种痛苦。依赖注入库为插件提供了简单的框架

要做到这一切，我们需要一个依赖注入框架，例如这个https://python-dependency-injector.ets-labs.org/index.html似乎是Python最成熟的依赖注入框架。

对于较小的应用程序，DI容器是不必要的，对于任何有几百行代码或更多的东西，DI容器是必须的，以保持你的代码可维护性。

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。

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。

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。