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OverviewDependency Injection(DI) is a software engineering technique for defining the dependencies among objects. Basically, the process of supplying a resource that a given piece of code requires. The required resource is called dependency. There are various classes and objects defined when writing code. Most of the time, these classes depend on other classes in order to fulfill their intended pu
/ - DI/ - DIContainer.py `- __init__.py `- sample.py DICOntainer.py # -*- coding: utf-8 -*- class DIContainer: def __init__(self, c): self.objects = dict() self.componentFactory = c c.accept(self) def get(self, name): name = name.title() if not name in self.objects: self.objects[name] = self.componentFactory.get(name) return self.objects[name] class ComponentFactory: def __init__(self): self.conta
Googleの人が作った (Google公式のProjectではない)Python DI Frameworkらしい. 結構簡単に使える. 数人で開発する場合に,全体のロジックやSWアーキは自分で握って, クラス単位で他人が作成したものに差し替えたいという場合は, スクリプトといえど,DIが使いたくなる. (モジュール/クラスを思っても見ない感じにいじられるとたまったものではない) Installation sudo pip install pinject Condensed Summary .pyに書く,yml/json/xmlでない configurationにはbinding specを使う arg nameとclass nameが対応していると暗黙にDI @inject() __init__()はこのクラスにはBindするという意味 argname to class/instance
PythonでDI+モックを使いながら、Clean Architectureでアプリケーションを構築するPythonFlaskDIPython3CleanArchitecture 業務でPythonを使ってウェブアプリケーションを実装する際、レイヤー毎に関心の分離を行いながら開発するために、Clean Architectureを導入することになりました。 チームメンバーへのナレッジ共有を兼ねて、漸進的型付けとDependency Injectionを用いながら、テスタビリティの伴ったアプリケーションを開発するためのプラクティスをまとめました。 今回はPythonを用いたサンプルを目的としているため、Clean Architectureの解説は簡易に済ませます。 (The Clean Architectureより引用) Clean Architectureはロバート・C・マーティンによって2
While dependency injection is easy to do in Python due to its support for keyword arguments, the ease with which objects can be mocked and its dynamic nature, a framework for assisting in this process can remove a lot of boiler-plate from larger applications. That's where Injector can help. It automatically and transitively provides dependencies for you. As an added benefit, Injector encourages ni
想定環境 Python 3.6.5 依存とは プログラミングの文脈で語られる依存とは、大抵の場合、特定のクラスの内部で使用される値が、外部の何か(変数、定数、クラスのインスタンスなど)に依存している状態を指します。 オブジェクト指向の説明でよく使われがちな車の説明で書くと、 # conding: utf-8 class tire(): def rotate(self, angle: int) -> int: return angle class handle(): def rotate(self, angle: int) -> int: return angle class car(): t = tire() h = handle() def drive(self, angle: int) -> int: return self.t.rotate(self.h.rotate(angle))
PythonでDIする 需要はなさそうですが、たまたまPythonでDIする方法を調べたので、、、 いくつかの選択肢 Injector (ドキュメントはこちら) Inject (日本語の記事がありました) siringa(ドキュメントはこちら) di-py Injectは2015年で開発が止まっているようです。 di-pyはあまりドキュメントが充実していないようです。 siringaは型ヒントをごにょごにょしてInjectするちょっと変態チックなやり方だったので避けました。 消去法でInjectorを試してみました。 Injectorの特徴 ドキュメントでも説明されてますが、Google Guiceライクなフレームワークになっています。 Google Guiceの説明はこの方の記事がわかりやすかったです。 Google Guice 使い方メモ InjectやModule、Providerな
概要 やや古い記事だけど、InfoQ のドメイン駆動設計・開発の実践には次のように書かれています。 ドメイン・クラスがData Access Object(DAO:データ・アクセス・オブジェクト)クラスに依存し、サービス・クラスがドメイン・クラスに依存するという設計上の依存関係がDDDによる実装に際してDIを"なくてはならない"ものにしています。 Python の場合、DI(依存性の注入)の実現には Inject が便利です。 利用例 ざっと100行程度でサンプルを書くと、このような形になります。 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid from abc import ABCMeta, abstractmethod import inject def config(binder): binder.bind(UserRepository, UserMemory
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