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
>>>

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))

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）。

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))

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