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

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。

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。

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

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>...