Python依赖注入框架

是否有一个与Python的Guice（）等效的框架？

我没有使用它，但该框架基于Spring和实现

Python项目中似乎还有一个Guice:

除此之外：

是基于Java的Spring框架和Spring安全性的一个分支，面向Python。此项目当前包含以下功能：

• -使用经典XML或python@Object decorator（类似于Spring JavaConfig子项目）将事物连接在一起。尽管@Object格式与Guice样式（集中连接与每个类中的连接信息）不同，但它是连接python应用程序的一种有价值的方法
• -在水平编程范式（而不是垂直OOP继承）中为事务、安全性和缓存等应用拦截器
• DatabaseTemplate—从数据库读取需要打开游标、读取行和关闭游标以及异常处理程序的单调循环。使用这个模板类，您只需要SQL查询和行处理函数。SpringPython完成了其余的工作
• 数据库事务-用事务包装多个数据库调用会使代码难以阅读。此模块提供多种方式来定义事务，而不会使事情变得复杂
• 安全-插件安全拦截器，利用身份验证和域授权锁定对方法的访问
• 远程处理—很容易将本地应用程序转换为分布式应用程序。如果您已经使用IoC容器构建了客户机和服务器，那么从本地到分布式只是一个配置更改
• 示例-为了帮助演示Spring Python的各种功能，创建了一些示例应用程序：
  • PetClinic-Spring框架的示例web应用程序已使用python web容器从头开始重新构建，包括：。请查看它，了解如何使用此框架的示例。（注意：其他python web框架将在将来添加到此列表中）
  • SpringWiki——Wiki是存储和管理内容的强大方式，因此我们创建了一个简单的示例
  • SpringBot—使用SpringPython构建一个微型Bot来管理开源项目的IRC通道

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作为monkeypatching的替代方案，我喜欢DI。一个新的项目，如可能符合要求的项目

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或者查看Dennis Kempin（2008年8月）的博文。

如果您只想用Python进行依赖项注入，就不需要框架。看一看。这真的很快很容易，而且只有c。50行代码。

有一个有点Guicey的项目。它非常活跃，代码比Spring python少得多，但我仍然没有找到使用它的理由。

如果你喜欢一个非常小的解决方案，它有一个小函数，它只是一个依赖项设置器

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下面是一个依赖项注入容器的小示例，该容器基于构造函数参数名称进行构造函数注入：

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我喜欢这个简单整洁的框架

依赖注入作为一种形式化模式在Python中不如 在其他语言中，主要是因为它支持关键字 参数、模拟对象的容易程度及其动态特性 自然

这就是说，一个协助这一进程的框架可以消除很多障碍 从更大的应用锅炉板。这就是喷油器可以工作的地方 救命啊。它自动且可传递地提供关键字参数 他们的价值观。作为一个额外的好处，Injector可以很好地鼓励 通过使用模块s划分代码

虽然受到Guice的启发，但它并没有盲目地复制其功能 应用程序编程接口。提供pythonicapi胜过忠诚

还有一个dyject（），一个用于Python 2和Python 3的轻量级框架，它使用内置的ConfigParser，pinject（）是一个较新的替代方案。它似乎是由Google维护的，并且遵循与Java对应的Guice（）类似的模式。

如果你想要一个类似Guice的（他们说是新的），我最近在Python3中做了一个非常接近的东西，它最适合我对辅助项目的简单需求

您只需在方法上进行@inject（\uuuu init\uuuu当然包括在内）。 其余部分通过注释完成

from py3njection import inject
from some_package import ClassToInject

class Demo:
    @inject
    def __init__(self, object_to_use: ClassToInject):
        self.dependency = object_to_use

demo = Demo()

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我会在这里留下我的5美分：）

已更新

一段时间过去了，依赖注入器现在有点不同了。最好从依赖项注入器GitHub页面开始获取实际示例-

我制作了一个lib来实现这一点 我希望这有帮助

可在pypi上获得：

有了它，你可以用python2注射

import logging
from logging import Logger

from pycdi import Inject, Singleton, Producer
from pycdi.shortcuts import call


@Producer(str, _context='app_name')
def get_app_name():
    return 'PyCDI'


@Singleton(produce_type=Logger)
@Inject(app_name=str, _context='app_name')
def get_logger(app_name):
    return logging.getLogger(app_name)


@Inject(name=(str, 'app_name'), logger=Logger)
def main(name, logger):
    logger.info('I\'m starting...')
    print('Hello World!!!\nI\'m a example of %s' % name)
    logger.debug('I\'m finishing...')


call(main)

以及使用python3中的类型提示

import logging
from logging import Logger

from pycdi import Inject, Singleton, Producer
from pycdi.shortcuts import call


@Producer(_context='app_name')
def get_app_name() -> str:
    return 'PyCDI'


@Singleton()
@Inject(logger_name='app_name')
def get_logger(logger_name: str) -> Logger:
    return logging.getLogger(logger_name)


@Inject(name='app_name')
def main(name: str, logger: Logger):
    logger.info('I\'m starting...')
    print('Hello World!!!\nI\'m a example of %s' % name)
    logger.debug('I\'m finishing...')


call(main)

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我最近发布了一个用于python中DI的整洁（IMHO）微库：

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在多年使用Python而没有任何DI自动连接框架和Java with Spring之后，我逐渐意识到简单的Python代码通常不需要依赖注入自动连接框架（自动连接是Guice和Spring在Java中都做的事情），也就是说，这样做就足够了：

def-foo（dep=None）：#非常适合单元测试！
...

这是纯粹的依赖注入（非常简单），但没有神奇的框架为您自动注入它们

尽管在我处理更大的应用程序时，这种方法不再适用。因此，我提出了一个微型框架，它不会让人觉得不符合python，但可以提供一流的依赖注入自动连接

在人类的座右铭下™ 这就是它看起来的样子：

#some_service.py
服务类别：
@自动连线
定义初始化__(
自己
数据库：自动连线（数据库），
消息代理：自动连线（列表[代理]），
):
挂起=数据库。检索\u笔
import logging
from logging import Logger

from pycdi import Inject, Singleton, Producer
from pycdi.shortcuts import call


@Producer(_context='app_name')
def get_app_name() -> str:
    return 'PyCDI'


@Singleton()
@Inject(logger_name='app_name')
def get_logger(logger_name: str) -> Logger:
    return logging.getLogger(logger_name)


@Inject(name='app_name')
def main(name: str, logger: Logger):
    logger.info('I\'m starting...')
    print('Hello World!!!\nI\'m a example of %s' % name)
    logger.debug('I\'m finishing...')


call(main)

class MyObject:
    my_service: MyService = INJECTED
    my_config: str = INJECTED