class Foo(object):
     pass

some_global_variable = Foo()

模块只导入一次，其他一切都在考虑之中。不要使用singleton，也不要使用globals。

使用模块。它只导入一次。在其中定义一些全局变量-它们将是单例的“属性”。添加一些函数-单例的“方法”。

查看堆栈溢出问题是否有一种简单、优雅的方法来定义Python中的单体？有几种解决方案。

我强烈建议观看Alex Martelli关于python中设计模式的演讲：第1部分和第2部分。特别是，在第1部分中，他谈到了单态/共享状态对象。

使用元类

我建议使用方法#2，但最好使用元类而不是基类。下面是一个示例实现：

class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]
        
class Logger(object):
    __metaclass__ = Singleton

或在Python3中

class Logger(metaclass=Singleton):
    pass

如果要在每次调用类时运行__init__，请添加

        else:
            cls._instances[cls].__init__(*args, **kwargs)

到Singleton中的if语句__呼叫__。

关于元类的几句话。元类是类的类；也就是说，类是其元类的实例。您可以在Python中找到类型为（obj）的对象元类。正常的新型类是类型类型。上面代码中的Logger类型为“your_module.Singleton”，就像Logger的（唯一）实例类型为“your_module.Logger”一样。当您使用Logger（）调用Logger时，Python首先询问Logger的元类Singleton要做什么，允许预先创建实例。这个过程与Python在通过执行myclass.attribute引用类的一个属性时，通过调用__getattr__询问类要做什么相同。

元类本质上决定了类的定义意味着什么以及如何实现该定义。例如，请参见http://code.activestate.com/recipes/498149/，它本质上使用元类在Python中重新创建C样式结构。线程元类的一些（具体）用例是什么？还提供了一些示例，它们通常似乎与声明性编程有关，尤其是在ORM中使用。

在这种情况下，如果您使用方法#2，并且子类定义了__new__方法，那么它将在每次调用SubClassOfSingleton（）时执行，因为它负责调用返回存储实例的方法。对于元类，当创建唯一的实例时，它只会被调用一次。您需要自定义调用类的含义，这取决于类的类型。

通常，使用元类来实现单例是有意义的。单例是特殊的，因为它只创建一次，元类是您自定义类创建的方式。在需要以其他方式自定义单例类定义的情况下，使用元类可以提供更多的控制。

您的单例不需要多重继承（因为元类不是基类），但是对于使用多重继承的创建类的子类，您需要确保单例类是第一个/最左边的元类，元类重新定义__call__。这不太可能是问题。实例dict不在实例的命名空间中，因此不会意外覆盖它。

您还会听到单例模式违反了“单一责任原则”——每个类只能做一件事。这样，如果您需要更改另一个代码，您就不必担心会弄乱代码所做的一件事，因为它们是独立的和封装的。元类实现通过了这个测试。元类负责实施模式，创建的类和子类不需要知道它们是单体。方法#1未能通过此测试，正如您在“MyClass本身是一个函数，而不是一个类，因此您不能从中调用类方法”中指出的那样

Python 2和3兼容版本

编写在Python2和Python3中都有效的内容需要使用稍微复杂一些的方案。由于元类通常是类型类型的子类，因此可以使用元类在运行时动态创建一个中间基类，将其作为元类，然后将其用作公共Singleton基类的基类。解释起来比做起来更难，如下图所示：

# works in Python 2 & 3
class _Singleton(type):
    """ A metaclass that creates a Singleton base class when called. """
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(_Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class Singleton(_Singleton('SingletonMeta', (object,), {})): pass

class Logger(Singleton):
    pass

这种方法的一个讽刺之处在于它使用子类来实现元类。一个可能的优点是，与纯元类不同，isinstance（inst，Singleton）将返回True。

更正

在另一个主题上，您可能已经注意到了这一点，但您最初文章中的基类实现是错误的_实例需要在类上引用，您需要使用super（）或递归，__new__实际上是一个静态方法，您必须将类传递给它，而不是类方法，因为实际的类在调用时尚未创建。所有这些对于元类实现也是正确的。

class Singleton(object):
  _instances = {}
  def __new__(class_, *args, **kwargs):
    if class_ not in class_._instances:
        class_._instances[class_] = super(Singleton, class_).__new__(class_, *args, **kwargs)
    return class_._instances[class_]

class MyClass(Singleton):
  pass

c = MyClass()

装饰师返回类

我本来是在写一篇评论，但太长了，所以我会在这里加上这个。方法#4比其他装饰器版本更好，但它的代码比单例所需的要多，而且它的作用也不太清楚。

主要问题源于类是其自身的基类。首先，让一个类是一个几乎相同的类的子类，并且只有__class__属性中有相同的名称，这不是很奇怪吗？这也意味着你不能用super（）在基类上定义任何调用同名方法的方法，因为它们会递归。这意味着您的类不能自定义__new__，也不能从需要调用__init__的任何类派生。

何时使用单例模式

您的用例是想要使用单例的更好示例之一。你在其中一条评论中说：“对我来说，日志记录似乎一直是辛格尔顿的天然选择。”。

当人们说单身者不好时，最常见的原因是他们是隐性共享状态。虽然全局变量和顶级模块导入是显式共享状态，但传递的其他对象通常是实例化的。这是一个很好的观点，但有两个例外。

第一个，也是在很多地方提到的，是当单重态是恒定的。全局常量的使用，特别是枚举，被广泛接受，并被认为是合理的，因为不管怎样，没有一个用户可以为任何其他用户弄乱它们。这对于一个常量单例也是如此。

第二个例外是相反的，这一点很少提及——当单例只是一个数据接收器，而不是一个数据源（直接或间接）时。这就是为什么伐木工人感觉自己是单身汉的“自然”用途。由于不同的用户并没有以其他用户关心的方式更改日志记录程序，因此没有真正的共享状态。这否定了反对单例模式的主要论点，并使它们成为合理的选择，因为它们易于用于任务。

这里有一段来自http://googletesting.blogspot.com/2008/08/root-cause-of-singletons.html:

现在，有一种Singleton是可以的，那就是所有可到达的对象都是不可变的。如果所有对象都是不可变的，那么Singleton就没有全局状态，因为一切都是恒定的。但要将这种单例转换为可变单例是非常容易的，这是非常困难的。因此，我也反对这些单身汉，不是因为他们很坏，而是因为他们很容易变坏。（顺便说一句，Java枚举就是这类单例。只要不在枚举中输入状态，就可以了，所以请不要这样做。）另一种是半可接受的Singleton，它们不影响代码的执行，没有“副作用”。日志记录就是一个很好的例子。它装载着辛格尔顿和全球状态。这是可以接受的（因为它不会伤害您），因为无论是否启用了给定的记录器，您的应用程序的行为都没有任何不同。这里的信息是单向流动的：从应用程序到记录器。即使认为记录器是全局状态，因为没有信息从记录器流到应用程序中，记录器也是可以接受的。如果您希望您的测试断言某些内容正在被记录，您仍然应该注入您的日志，但一般情况下，尽管日志充满了状态，但它不会有害。

好吧，除了同意Pythonic关于模块级全局的一般建议之外，这又如何呢

def singleton(class_):
    class class_w(class_):
        _instance = None
        def __new__(class2, *args, **kwargs):
            if class_w._instance is None:
                class_w._instance = super(class_w, class2).__new__(class2, *args, **kwargs)
                class_w._instance._sealed = False
            return class_w._instance
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            if self._sealed:
                return
            super(class_w, self).__init__(*args, **kwargs)
            self._sealed = True
    class_w.__name__ = class_.__name__
    return class_w

@singleton
class MyClass(object):
    def __init__(self, text):
        print text
    @classmethod
    def name(class_):
        print class_.__name__

x = MyClass(111)
x.name()
y = MyClass(222)
print id(x) == id(y)

输出为：

111     # the __init__ is called only on the 1st time
MyClass # the __name__ is preserved
True    # this is actually the same instance

这是我自己的单线图实现。你所要做的就是装饰课堂；要获得单例，您必须使用Instance方法。下面是一个示例：

@Singleton
class Foo:
    def __init__(self):
        print 'Foo created'

f = Foo() # Error, this isn't how you get the instance of a singleton

f = Foo.Instance() # Good. Being explicit is in line with the Python Zen
g = Foo.Instance() # Returns already created instance

print f is g # True

下面是代码：

class Singleton:
    """
    A non-thread-safe helper class to ease implementing singletons.
    This should be used as a decorator -- not a metaclass -- to the
    class that should be a singleton.

    The decorated class can define one `__init__` function that
    takes only the `self` argument. Other than that, there are
    no restrictions that apply to the decorated class.
 
    To get the singleton instance, use the `Instance` method. Trying
    to use `__call__` will result in a `TypeError` being raised.

    Limitations: The decorated class cannot be inherited from.

    """

    def __init__(self, decorated):
        self._decorated = decorated

    def Instance(self):
        """
        Returns the singleton instance. Upon its first call, it creates a
        new instance of the decorated class and calls its `__init__` method.
        On all subsequent calls, the already created instance is returned.

        """
        try:
            return self._instance
        except AttributeError:
            self._instance = self._decorated()
            return self._instance

    def __call__(self):
        raise TypeError('Singletons must be accessed through `Instance()`.')

    def __instancecheck__(self, inst):
        return isinstance(inst, self._decorated)

方法3看起来很整洁，但如果您希望程序同时在Python2和Python3中运行，它就不起作用了。即使使用Python版本的测试来保护单独的变体也失败了，因为Python 3版本在Python 2中给出了语法错误。

感谢Mike Watkins：http://mikewatkins.ca/2008/11/29/python-2-and-3-metaclasses/.如果您希望程序同时在Python 2和Python 3中运行，则需要执行以下操作：

class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

MC = Singleton('MC', (object), {})

class MyClass(MC):
    pass    # Code for the class implementation

我假设赋值中的“object”需要替换为“BaseClass”，但我还没有尝试过（我已经尝试了如图所示的代码）。

这是给你的一句话：

singleton = lambda c: c()

以下是您的使用方法：

@singleton
class wat(object):
    def __init__(self): self.x = 1
    def get_x(self): return self.x

assert wat.get_x() == 1

您的对象会被急切地实例化。这可能是你想要的，也可能不是你想要的。

这个怎么样：

def singleton(cls):
    instance=cls()
    cls.__new__ = cls.__call__= lambda cls: instance
    cls.__init__ = lambda self: None
    return instance

将其用作应该是单例的类的装饰器。这样地：

@singleton
class MySingleton:
    #....

这类似于另一个答案中的singleton=lambda c:c（）修饰符。与其他解决方案一样，唯一的实例具有类名（MySingleton）。然而，使用此解决方案，您仍然可以通过执行MySingleton（）从类中“创建”实例（实际上是唯一的实例）。它还防止您通过执行类型（MySingleton）（）（也返回相同的实例）来创建其他实例。

我不记得我在哪里找到了这个解决方案，但从我的非Python专家的角度来看，我发现它是最“优雅”的：

class SomeSingleton(dict):
    __instance__ = None
    def __new__(cls, *args,**kwargs):
        if SomeSingleton.__instance__ is None:
            SomeSingleton.__instance__ = dict.__new__(cls)
        return SomeSingleton.__instance__

    def __init__(self):
        pass

    def some_func(self,arg):
        pass

我为什么喜欢这个？没有修饰符，没有元类，没有多重继承。。。如果你决定不再让它成为单身汉，就删除__new__方法。由于我刚接触Python（以及OOP），我希望有人能告诉我为什么这是一种可怕的方法？

您可能永远不需要Python中的单例。只需在一个模块中定义所有数据和函数，就可以得到事实上的单例：

import datetime
file_name=None

def set_file_name(new_file_name: str):
    global file_name
    file_name=new_file_name

def write(message: str):
    global file_name
    if file_name:
        with open(file_name, 'a+') as f:
            f.write("{} {}\n".format(datetime.datetime.now(), message))
    else:
        print("LOG: {}", message)

要使用：

import log
log.set_file_name("debug.log")
log.write("System starting")
...

如果你真的必须有一个单独的类，那么我会选择：

class MySingleton(object):
    def foo(self):
        pass

my_singleton = MySingleton()

要使用：

from mysingleton import my_singleton
my_singleton.foo()

其中mysingleton.py是定义mysingleton的文件名。这是因为在第一次导入文件后，Python不会重新执行代码。

代码基于Tolli的答案。

#decorator, modyfies new_cls
def _singleton(new_cls):
    instance = new_cls()                                              #2
    def new(cls):
        if isinstance(instance, cls):                                 #4
            return instance
        else:
            raise TypeError("I can only return instance of {}, caller wanted {}".format(new_cls, cls))
    new_cls.__new__  = new                                            #3
    new_cls.__init__ = lambda self: None                              #5
    return new_cls


#decorator, creates new class
def singleton(cls):
    new_cls = type('singleton({})'.format(cls.__name__), (cls,), {} ) #1
    return _singleton(new_cls)


#metaclass
def meta_singleton(name, bases, attrs):
    new_cls = type(name, bases, attrs)                                #1
    return _singleton(new_cls)

说明：

创建新类，继承给定的cls（如果有人想要例如singleton（list），它不会修改cls）创建实例。在覆盖__new__之前，这很简单。现在，当我们轻松创建实例时，使用刚才定义的方法重写__new__。该函数仅在调用方期望的情况下返回实例，否则引发TypeError。当某人试图从修饰类继承时，该条件不满足。如果__new__（）返回cls的一个实例，那么新实例的__init__（）方法将像__init__一样被调用（self[，…]），其中self是新实例，其余参数与传递给__new__的参数相同。实例已初始化，因此函数将__init__替换为不执行任何操作的函数。

看到它在线工作

这与fab的答案略有相似，但并不完全相同。

单例模式不要求我们能够多次调用构造函数。作为一个单例应该创建一次，而且只能创建一次。难道它不应该被视为只创建一次吗？“欺骗”构造函数可能会损害易读性。

所以我的建议是：

class Elvis():
    def __init__(self):
        if hasattr(self.__class__, 'instance'):
            raise Exception()
        self.__class__.instance = self
        # initialisation code...

    @staticmethod
    def the():
        if hasattr(Elvis, 'instance'):
            return Elvis.instance
        return Elvis()

这并不排除用户代码使用构造函数或字段实例：

if Elvis() is King.instance:

…如果你确定猫王还没有被创造，而国王已经被创造了。

但它鼓励用户普遍使用以下方法：

Elvis.the().leave(Building.the())

若要完成此操作，您还可以重写__delattr__（）以在尝试删除实例时引发异常，并重写__del__（）以便引发异常（除非我们知道程序正在结束…）

进一步改进

我感谢那些帮助评论和编辑的人，欢迎更多评论和编辑。当我使用Jython时，这应该更普遍地工作，并且是线程安全的。

try:
    # This is jython-specific
    from synchronize import make_synchronized
except ImportError:
    # This should work across different python implementations
    def make_synchronized(func):
        import threading
        func.__lock__ = threading.Lock()
    
        def synced_func(*args, **kws):
            with func.__lock__:
                return func(*args, **kws)

        return synced_func

class Elvis(object): # NB must be subclass of object to use __new__
    instance = None

    @classmethod
    @make_synchronized
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.instance is not None:
            raise Exception()
        cls.instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls.instance
    
    def __init__(self):
        pass
        # initialisation code...

    @classmethod
    @make_synchronized
    def the(cls):
        if cls.instance is not None:
            return cls.instance
        return cls()

注意事项：

如果您不从python2.x中的对象子类，您将得到一个不使用__new的旧式类__当修饰__new__时，必须用@classmethod修饰，否则__new__将是未绑定的实例方法这可以通过使用元类来改进，因为这将允许您创建类级属性，并可能将其重命名为实例

我会把我的扔到戒指里。这是一个简单的装饰器。

from abc import ABC

def singleton(real_cls):

    class SingletonFactory(ABC):

        instance = None

        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            if not cls.instance:
                cls.instance = real_cls(*args, **kwargs)
            return cls.instance

    SingletonFactory.register(real_cls)
    return SingletonFactory

# Usage
@singleton
class YourClass:
    ...  # Your normal implementation, no special requirements.

我认为它比其他一些解决方案有好处：

它清晰简洁（在我看来；D）。它的作用是完全封闭的。你不需要改变YourClass的实现。这包括不需要为类使用元类（请注意，上面的元类在工厂中，而不是“真实”类）。它不依赖猴子修补任何东西。它对呼叫者是透明的：调用者仍然只是简单地导入YourClass，它看起来像一个类（因为它是），并且他们正常使用它。无需使调用者适应工厂函数。YourClass（）实例化的仍然是您实现的YourClass的真实实例，而不是任何类型的代理，因此不会产生任何副作用。isinstance（例如，YourClass）和类似的操作仍按预期工作（尽管这个位确实需要abc，因此排除了Python＜2.6）。

一个缺点确实出现在我身上：真实类的类方法和静态方法不能通过隐藏它的工厂类透明地调用。我很少使用这种方法，我从来没有遇到过这种需要，但通过在工厂上使用一个自定义元类来实现__getattr__（），将所有的属性访问委托给真实类，这很容易纠正。

我实际上发现了一个更有用的相关模式（我并不是说这类事情经常需要），那就是“唯一”模式，用相同的参数实例化类会得到相同的实例。即“每个参数一个”。上述内容很好地适应了这一点，变得更加简洁：

def unique(real_cls):

    class UniqueFactory(ABC):

        @functools.lru_cache(None)  # Handy for 3.2+, but use any memoization decorator you like
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            return real_cls(*args, **kwargs)

    UniqueFactory.register(real_cls)
    return UniqueFactory

尽管如此，我还是同意一般的建议，如果你认为你需要这些东西中的一件，你真的应该停下来问问自己是否真的需要。

这个答案可能不是你想要的。我想要一个单例，因为只有那个对象才有它的身份，以便与之比较。在我的例子中，它被用作Sentinel Value。答案很简单，将任何对象设为mything=object（），根据python的性质，只有该对象才具有其身份。

#!python
MyNone = object()  # The singleton

for item in my_list:
    if item is MyNone:  # An Example identity comparison
        raise StopIteration

这个解决方案在模块级别造成了一些命名空间污染（三个定义而不是一个），但我发现很容易理解。

我希望能够编写这样的东西（惰性初始化），但不幸的是，类在它们自己的定义体中不可用。

# wouldn't it be nice if we could do this?
class Foo(object):
    instance = None

    def __new__(cls):
        if cls.instance is None:
            cls.instance = object()
            cls.instance.__class__ = Foo
        return cls.instance

由于这是不可能的，我们可以在

Eagle初始化：

import random


class FooMaker(object):
    def __init__(self, *args):
        self._count = random.random()
        self._args = args


class Foo(object):
    def __new__(self):
        return foo_instance


foo_instance = FooMaker()
foo_instance.__class__ = Foo

延迟初始化：

Eagle初始化：

import random


class FooMaker(object):
    def __init__(self, *args):
        self._count = random.random()
        self._args = args


class Foo(object):
    def __new__(self):
        global foo_instance
        if foo_instance is None:
            foo_instance = FooMaker()
        return foo_instance


foo_instance = None

一句话（我并不骄傲，但它确实起到了作用）：

import sys

class Myclass:
  def __init__(self):
     # do your stuff
      vars(sys.modules[__name__])[type(self).__name__] = lambda: self # singletonify

如果您不需要对Singleton实例进行延迟初始化，那么以下操作应该是简单且线程安全的：

class A:
    instance = None
    # Methods and variables of the class/object A follow
A.instance = A()

这样，A是在模块导入时初始化的单例。

如果想要拥有同一类的多个实例，但只有当args或kwargs不同时，才可以使用第三方python包Handy Decorator（包装饰器）。前任。如果您有一个处理串行通信的类，并且要创建一个实例，您希望将串行端口作为参数发送，那么使用传统的方法是行不通的如果参数不同，可以使用上面提到的修饰符创建类的多个实例。对于相同的参数，decorator将返回已创建的相同实例。

>>> from decorators import singleton
>>>
>>> @singleton
... class A:
...     def __init__(self, *args, **kwargs):
...         pass
...
>>>
>>> a = A(name='Siddhesh')
>>> b = A(name='Siddhesh', lname='Sathe')
>>> c = A(name='Siddhesh', lname='Sathe')
>>> a is b  # has to be different
False
>>> b is c  # has to be same
True
>>>

也许我误解了单例模式，但我的解决方案是简单实用的（Python？）。这段代码实现了两个目标

使Foo的实例可以在任何地方访问（全局）。Foo只能存在一个实例。

这就是代码。

#!/usr/bin/env python3

class Foo:
    me = None

    def __init__(self):
        if Foo.me != None:
            raise Exception('Instance of Foo still exists!')

        Foo.me = self


if __name__ == '__main__':
    Foo()
    Foo()

输出

Traceback (most recent call last):
  File "./x.py", line 15, in <module>
    Foo()
  File "./x.py", line 8, in __init__
    raise Exception('Instance of Foo still exists!')
Exception: Instance of Foo still exists!

经过一段时间的努力，我终于想出了以下方法，这样当从单独的模块调用时，配置对象只能加载一次。元类允许将全局类实例存储在内置dict中，目前看来这是存储适当程序全局的最整洁的方式。

import builtins

# -----------------------------------------------------------------------------
# So..... you would expect that a class would be "global" in scope, however
#   when different modules use this,
#   EACH ONE effectively has its own class namespace.  
#   In order to get around this, we use a metaclass to intercept
#   "new" and provide the "truly global metaclass instance" if it already exists

class MetaConfig(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        try:
            class_inst = builtins.CONFIG_singleton

        except AttributeError:
            class_inst = super().__new__(cls, name, bases, dct)
            builtins.CONFIG_singleton = class_inst
            class_inst.do_load()

        return class_inst

# -----------------------------------------------------------------------------

class Config(metaclass=MetaConfig):

    config_attr = None

    @classmethod
    def do_load(cls):
        ...<load-cfg-from-file>...

使用函数属性也非常简单

def f():
    if not hasattr(f, 'value'):
        setattr(f, 'value', singletonvalue)
    return f.value

我将推荐一个使用元类的优雅解决方案

class Singleton(type): 
    # Inherit from "type" in order to gain access to method __call__
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.__instance = None # Create a variable to store the object reference
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self.__instance is None:
            # if the object has not already been created
            self.__instance = super().__call__(*args, **kwargs) # Call the __init__ method of the subclass (Spam) and save the reference
            return self.__instance
        else:
            # if object (Spam) reference already exists; return it
            return self.__instance

class Spam(metaclass=Singleton):
    def __init__(self, x):
        print('Creating Spam')
        self.x = x


if __name__ == '__main__':
    spam = Spam(100)
    spam2 = Spam(200)

输出：

Creating Spam

从输出中可以看到，只有一个对象被实例化

我更喜欢这个解决方案，我发现它非常清晰和直接。例如，如果其他线程已经创建了它，它将使用双重检查。需要考虑的另一件事是确保反序列化不会创建任何其他实例。https://gist.github.com/werediver/4396488

import threading


# Based on tornado.ioloop.IOLoop.instance() approach.
# See https://github.com/facebook/tornado
class SingletonMixin(object):
    __singleton_lock = threading.Lock()
    __singleton_instance = None

    @classmethod
    def instance(cls):
        if not cls.__singleton_instance:
            with cls.__singleton_lock:
                if not cls.__singleton_instance:
                    cls.__singleton_instance = cls()
        return cls.__singleton_instance


if __name__ == '__main__':
    class A(SingletonMixin):
        pass

    class B(SingletonMixin):
        pass

    a, a2 = A.instance(), A.instance()
    b, b2 = B.instance(), B.instance()

    assert a is a2
    assert b is b2
    assert a is not b

    print('a:  %s\na2: %s' % (a, a2))
    print('b:  %s\nb2: %s' % (b, b2))

与从元类派生相比，我更喜欢decorator语法。我的两分钱：

from typing import Callable, Dict, Set


def singleton(cls_: Callable) -> type:
    """ Implements a simple singleton decorator
    """
    class Singleton(cls_):  # type: ignore
        __instances: Dict[type, object] = {}
        __initialized: Set[type] = set()

        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            if Singleton.__instances.get(cls) is None:
                Singleton.__instances[cls] = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
            return Singleton.__instances[cls]

        def __init__(self, *args, **kwargs):
            if self.__class__ not in Singleton.__initialized:
                Singleton.__initialized.add(self.__class__)
                super().__init__(*args, **kwargs)

    return Singleton


@singleton
class MyClass(...):
    ...

这比其他装饰器有一些好处：

isinstance（MyClass（），MyClass）仍然有效（从子句返回函数而不是类将使isinstance失败）属性、classmethod和staticmethod仍将按预期工作__init__（）构造函数只执行一次您可以再次使用@singleton从修饰类（无用？）继承

欺骗：

打印（MyClass（）__第__类__name__）将返回Singleton而不是MyClass。如果您仍然需要这个，我建议使用上面建议的元类。

如果您需要基于构造函数参数的不同实例，则需要改进此解决方案（由siddhesh suhas sathe提供的解决方案）。

最后，正如其他人所建议的，考虑在python中使用模块。模块是对象。您甚至可以在变量中传递它们，并将它们注入到其他类中。

赞成的意见这是一个真正的类Auto神奇地覆盖继承使用元类出于正当目的（并使我意识到）有吗？

这将是串行化的问题。如果您尝试从文件（pickle）反序列化对象，它将不使用__call__，因此将创建新文件，您可以使用__new__的基类继承来防止这种情况。

如果要将实例用作属性，可以使用元类。例如

class SingletonMeta(type):
    def __init__(cls, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        cls._instance = None
        cls._locker = threading.Lock()

    @property
    def instance(self, *args, **kwargs):
        if self._instance is None:
            with self._locker:
                if self._instance is None:
                    self._instance = self(*args, **kwargs)
        return self._instance


class MyClass(metaclass=SingletonMeta):
    def __init__(self):
        # init here
        pass


# get the instance
my_class_instance = MyClass.instance

我只是偶然做了一个简单的，想分享一下。。。

class MySingleton(object):
    def __init__(self, *, props={}):
        self.__dict__ = props

mything = MySingleton()
mything.test = 1
mything2 = MySingleton()
print(mything2.test)
mything2.test = 5
print(mything.test)

使用类变量（无修饰符）

通过重写__new__方法返回类的相同实例。仅首次初始化类的布尔值：

class SingletonClass:
    _instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        # If no instance of class already exits
        if cls._instance is None:
            cls._instance = object.__new__(cls)
            cls._instance._initialized = False
        return cls._instance
        
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        if self._initialized:
            return

        self.attr1 = args[0]
        # set the attribute to `True` to not initialize again
        self._initialized = True

from functools import cache

@cache
class xxx:
   ....

非常简单，而且有效！

这里是一个结合@agf和@（Siddhesh Suhas Sathe）解决方案的简单实现，它使用元类并考虑构造函数参数，因此如果使用完全相同的参数创建foo类，则可以返回相同的实例

class SingletonMeta(type):
    _instances = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        """
        Possible changes to the value of the `__init__` argument do not affect
        the returned instance.
        """
        cls_instances = cls._instances.get(cls) or []
        matching_instances = list(
            filter(
                lambda x: x["args"] == args and x["kwargs"] == kwargs,
                cls_instances,
            )
        )
        if len(matching_instances) == 1:
            return matching_instances[0]["instance"]
        else:
            instance = super().__call__(*args, **kwargs)
            cls_instances.append({"instance": instance, "args": args, "kwargs": kwargs})
            cls._instances[cls] = cls_instances
            return instance


class foo(metaclass=SingletonMeta):
    def __init__(self, param, k_param=None) -> None:
        print("Creating new instance")
        self.param = param
        self.k_param = k_param
        self._creation_time = time.time()

我更喜欢使用静态方法GetInstance（）来创建单例对象（也不允许任何其他方法这样做），以强调我使用的是单例设计模式。

import inspect
class SingletonMeta(type):
    __instances = {}
    GET_INSTANCE = 'GetInstance' # class method ussed to create Singleton instance

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        caller_frame = inspect.currentframe().f_back

        caller_class = caller_frame.f_locals.get('cls_ref')
        caller_method_name = caller_frame.f_code.co_name
        if caller_class is cls and \
            caller_method_name == SingletonMeta.GET_INSTANCE:
            obj = super(SingletonMeta, cls).__call__(*args, **kwargs)
        else:
            raise Exception(f"Class '{cls.__name__}' is a singleton! Use '{cls.__name__}.{SingletonMeta.GET_INSTANCE}()' to create its instance.")

        return obj

    def __new__(cls, name, bases, dct):
        def GetInstance(cls_ref):
            if cls_ref not in cls_ref.__instances:
                cls_ref.__instances[cls_ref] = cls_ref()

            return cls_ref.__instances[cls_ref]
       
        return super().__new__(cls, name, bases, {**dct, GetInstance.__name__: classmethod(GetInstance)})
#------------------------
if __name__ == '__main__':
    class SingletonSample1(metaclass=SingletonMeta):
        def __init__(self):
            self.__x = 1

        @property
        def x(self) -> int:
            return self.__x

        @x.setter
        def x(self, value):
            self.__x = value

    s1 = SingletonSample1.GetInstance()
    s1.x = 3

    try:
        s2 = SingletonSample1()
    Exception as error:
        print(repr(error))

我想指出的是，第一种方法定义了一个查找字典，直到今天我都不理解，而且我看到这个解决方案遍布各地，所以我想每个人都只是从这里复制粘贴它。

我说的是这个：

def singleton(class_):
    instances = {} # <-- will always only have one entry.
    def getinstance(*args, **kwargs):
        if class_ not in instances:
            instances[class_] = class_(*args, **kwargs)
        return instances[class_]
    return getinstance

对于元类解决方案来说，这是有意义的，但对于一次性装饰器解决方案，每次调用装饰器时，都会定义一个新函数，以及一个新的实例变量，因此每个“实例”始终只有一个条目，除非您将其设为全局。无论如何，它也不适用于继承。

一种类似但更简单且可调节性更好的解决方案：

def singleton(class_):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if not wrapper._instance:
            wrapper._instance = class_(*args, **kwargs)
        return wrapper._instance

    wrapper._instance = None
    return wrapper

添加一个简单

    ...
    wrapper.__wrapped__ = class_
    return wrapper

同样，通过访问wrapped也允许继承或模仿，这在内部dict查找中也是不可能的。

（当然，如果我只是不理解查字典背后的奥秘，请原谅我。也许是我的错，不理解查词典背后的具体意图）

方法：一次性使用后重写__new__

class Singleton():
    def __init__(self):
        Singleton.instance = self
        Singleton.__new__ = lambda _: Singleton.instance

Pros

极其简洁真正的类，不需要模块正确使用lambda和蟒猴补丁

Cons

__new__可能再次被覆盖

正如@Staale在这里提到的，在python中创建单例的最简单方法是使用带有全局变量的模块（作为“属性”，而全局函数作为“方法”）。但我想为这个已经令人惊叹的答案补充一点非常重要的东西：继承也在这里发挥作用！

要创建一个继承自另一个“singleton module”a.py的“singleton模块”B.py，只需使用以下行启动B.py：from a import*，这将尊重私有变量（默认情况下不导入它们）。

我想强调的几个注意事项是，

元类方法：

不能从2个元类继承。检查如果您使用的工厂模式都是单例类，那么它就不会工作。您的父级已经从ABC继承（它是元类），那么您不能从单例元类继承

装饰方法：

我使用一个函数作为工厂接口，它从base创建T的实例__子类__（）。这将跳过子类初始化的单例修饰符

看看这个。其思想是通过args和kwargs来散列实例密钥。https://stackoverflow.com/a/73495782/2910384

您只需要一个装饰器，具体取决于python版本：

Python 3.2+

实施

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
class CustomClass(object):

    def __init__(self, arg):
        print(f"CustomClass initialised with {arg}")
        self.arg = arg

用法

c1 = CustomClass("foo")
c2 = CustomClass("foo")
c3 = CustomClass("bar")

print(c1 == c2)
print(c1 == c3)

输出

>>> CustomClass initialised with foo
>>> CustomClass initialised with bar
>>> True
>>> False

注意foo只打印一次

Python 3.9+

实施：

from functools import cache

@cache
class CustomClass(object):
    ...