diff --git a/_posts/2023-01-06-deep-dive-super.markdown b/_posts/2023-01-06-deep-dive-super.markdown
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--- /dev/null
+++ b/_posts/2023-01-06-deep-dive-super.markdown
@@ -0,0 +1,107 @@
+---
+layout: single
+title:  "Deep Dive super() in python"
+date:   2023-01-06 11:56:13 +0900
+categories: python language
+toc: true
+toc_sticky: true
+tags: python
+comments: true
+enable_copy_code_button: true
+---
+
+
+어느 언어에서든 super 는 상속하는 parent class 를 가져오는 keyword 다. single inheritance 인 경우밖에 없다면 이 문서를 작성할 필요도 없었을텐데, 복잡한 인자를 사용한 경우를 만났는지 링크를 남겨두었고, 미래의 내가 문서를 작성하고 있다.
+
+## bound/unbound method
+
+- bound method
+  - 어떤 클래스에 속해있는 메소드
+- unbound method
+  - class instance 를 인자로 받지 않는 메소드
+  - 파이선 3으로 올라오면서 사라진 개념임
+  - instance 를 받지 않는 것은 static_method 로서 만들수는 있음.
+
+```python
+# adding a method to existing object
+>>> def bar(self):
+...      print ("bar")
+... 
+>>> 
+>>> 
+>>> bar
+<function bar at 0x1033828e0>
+>>> class A:
+...      pass
+...      
+>>> 
+>>> A.bar=bar
+>>> A.bar
+<function bar at 0x1033828e0>
+>>> A.bar= bar.__get__(A)
+>>> 
+>>> A.x
+<bound method bar of <class '__main__.A'>>
+
+```
+
+## Descriptor
+
+https://docs.python.org/3.7/howto/descriptor.html
+
+## Multiple Inheritance
+
+`Cube` → `Square` → `Rectangle` 의 상속 관계에서 Cube 에서 Rectangle 의 area 가 아닌 Square 의 area method 를 사용하고 싶은 경우 아래와 같이 사용할 수 있다.
+
+```python
+class Cube(Square):
+    def surface_area(self):
+        face_area = super(Square, self).area()
+        return face_area * 6
+```
+
+보통 multiple inheritance 라고 하면 이런 형태의 연쇄 상속이 아니고 아래와 같은 형태일 것이다.
+
+```
+superclass1 superclass2
+      \          /
+        subclass 
+```
+
+모든 superclass 가 .area 메소드를 정의하고 있다면 python 은 super().area() 를 호출했을 때 어떤 것을 가져올까?
+
+`method resolution order` 가 결정해줄 것이다.
+
+## Method Resolution Order
+
+모든 클래스는 `.__mro__` attribute 을 지니고 있다. 이는 super() 를 했을 때 어떤 class 를 우선적으로 탐색해서 가져올지 알려준다.
+
+```python
+class RightPyramid(Triangle, Square):
+    def __init__(self, base, slant_height):
+        self.base = base
+        self.slant_height = slant_height
+
+    def area(self):
+        base_area = super().area()
+        perimeter = super().perimeter()
+        return 0.5 * perimeter * self.slant_height + base_area
+```
+
+위의 코드에서 RightPyramid 의 상속 구문에서 Triangle 이 더 앞에 있기 때문에 mro 는 우선적으로 Triangle 을 찾게 될 것이다.
+또, Square 가 Rectangle 을 상속했기 때문에 Square 를 우선적으로 볼 것이다.
+
+```python
+>>> RightPyramid.__mro__
+(<class '__main__.RightPyramid'>, <class '__main__.Triangle'>, 
+ <class '__main__.Square'>, <class '__main__.Rectangle'>, 
+ <class 'object'>)
+
+```
+
+그러니... mro 에 의존할 것이 아니고 super 를 사용할 때 사용할 class 를 명시하는 게 권장될 것 같다.
+
+## 참고
+
+- [bound/unbound method](https://www.geeksforgeeks.org/bound-unbound-and-static-methods-in-python/)
+- [deep dive super](https://realpython.com/python-super/)
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--- a/_posts/2023-01-06-signleton-python.markdown
+++ b/_posts/2023-01-06-signleton-python.markdown
@@ -1,2 +1,118 @@
+---
+layout: single
+title:  "Singleton approach in python"
+date:   2023-01-06 11:56:13 +0900
+categories: python language
+toc: true
+toc_sticky: true
+tags: python
+comments: true
+enable_copy_code_button: true
+
+---
+
+
+c++ 의 경우에 보통 static variable 을 이용해서 구현하는 것이 일반적인데 반해 python 에서 singleton 을 구현하는 방법은 딱히 idiomatic 하게 정해져있지 않다. 
+static 변수나 전역 변수를 만드는 것은 그렇게 유쾌한 경험을 제공해주지 않는다.   
+결론부터 말하자면 참고하는 문서에서는 Metaclass 방식을 가장 선호하는 방법으로 추천한다. 테스트하기에 좋기 때문. 
+
+## 구현 후보
+
+### Metaclass
+
+생성시에 class 를 변경할 수 있는 특별한 방법을 제공. 어떤 class 로 instance 를 생성한 것이 있다면 instance 를 또 생성하지 않게 하는 metaclass 를 만들 수 있음 .
+
+```python
+class Singleton(type):
+    _instances = {}
+
+    def __call__(cls, *args, **kwargs):
+        if cls not in cls._instances:
+            cls._instances[cls] = super(type(cls), cls).__call__(*args, **kwargs)
+        return cls._instances[cls]
+
+class _A():
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+
+class A(_A, metaclass=Singleton):
+  pass
+```
+
+### Decorator
+
+decorator 를 이용해서도 구현할 수 있음. 
+```python
+
+def singleton(class_):
+    instances = {}
+
+    def get_instance(*args, **kwargs):
+        if class_ not in instances:
+            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
+        return instances[class_]
+
+    return get_instance
+
+
+@singleton
+class A:
+    def __init__(self, name):
+        self.name = name
+
+
+
+```
+
+### Classic singleton ( allocation) 
+
+원래 클래스가 제공하는 기능인 `__new__` 메소드를 이용. 
+
+```python
+
+
+class A:
+    initialized = False
+    name = None
+
+    def __init__(self, name):
+        if not self.initialized:
+            self.name = name
+            self.initialized = True
+
+    def __new__(cls, url, *args, **kwargs):
+        if not cls._instance:
+            cls._instance = super(Database, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
+        return cls._instance
+
+
+
+
+```
+
+## 장단점 비교
+
+* Metaclass
+  * 장점
+    * test 를 할 때 singleton 기능없이 순순하게 해당 class 가 잘 동작하는지 구분해서 확인해볼 수 있음. 
+    * 예를 들면 _A 에 대한 객체를 하나 생성해서 기능 테스트 가능
+  * 단점
+    * decorator 에 비해 `metaclass=` 의 인자를 넣어줘야한다는 것이 귀찮음
+* Decorator
+  * 장점
+    * 여러 클래스에 쉽게 적용하기 좋음
+    * 코드 양이 가장 적음
+  * 단점
+    * test 시에 singleton 특성을 분리하기 어려움. 
+* Classic
+  * 장점
+    * 초창기 python 의 문법만 알고있어도 구현을 이해하는데 문제 없음
+  * 단점
+    * 코드가 지저분함
+    * 여러 클래스에 적용하기 어려움
+
+## 참고
+
 https://itnext.io/deciding-the-best-singleton-approach-in-python-65c61e90cdc4
-https://realpython.com/python-super/
+