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。

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

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。

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

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。

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。