### 常用的 Python 依赖注入框架 Python 社区中存在多个成熟的依赖注入框架，以下是一些主流且广泛使用的框架： #### 1. Injector `Injector` 是一个基于 Python 编写的强大依赖注入框架，灵感来源于 Google 的 Guice 框架，并针对 Python 的语言特性进行了优化。它支持类型提示自动解析、模块化配置以及作用域管理等功能，适用于大型应用开发，能够有效减少样板代码并提升模块化设计水平[^1]。 ```python from injector import Injector, Module, provider class MyService: def do_work(self): return "Doing work" class AppModule(Module): @provider def provide_service(self) -> MyService: return MyService() injector = Injector(AppModule()) service = injector.get(MyService) print(service.do_work()) # 输出: Doing work ``` #### 2. Dependency Injector `Dependency Injector` 是另一个功能丰富、性能优越的依赖注入框架，专为 Python 设计。它支持构造函数注入、工厂方法、单例模式等常见模式，并提供清晰的 API 来组织和管理依赖关系。与 `Injector` 相比，它的语法更贴近 Pythonic 风格，适合中小型项目快速集成[^3]。 ```python from dependency_injector import containers, providers class Service: def process(self): return "Processing..." class Container(containers.DeclarativeContainer): service = providers.Singleton(Service) container = Container() service = container.service() print(service.process()) # 输出: Processing... ``` #### 3. Bottle 虽然 `Bottle` 是一个轻量级的 Web 框架，但它内置了简单的依赖注入机制，允许通过装饰器方式将依赖注入到请求处理函数中。这种设计使得在小型 Web 应用中实现松耦合结构变得非常便捷[^4]。 ```python from bottle import Bottle, request app = Bottle() class Database: def query(self): return "Querying database" @app.route('/data') def get_data(db: Database): return db.query() # 启动服务时需手动传入依赖 app.run(host='localhost', port=8080) ``` #### 4. FastAPI（内置 DI 支持） 尽管 `FastAPI` 不是一个专门的 DI 框架，但它在其路由系统中集成了强大的依赖注入能力，尤其适用于构建 API 服务。开发者可以通过 `Depends` 注解将依赖项注入到端点函数中，支持嵌套使用、异步调用及生命周期管理[^4]。 ```python from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() class AuthService: def authenticate(self): return True @app.get("/secure") def secure(auth: AuthService = Depends()): if auth.authenticate(): return {"status": "Access granted"} else: return {"status": "Access denied"} ``` --- ###