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。

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。

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。

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>...

from functools import cache

@cache
class xxx:
   ....

非常简单，而且有效！

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