作为Python的新手，我不确定最常见的习语是什么，但我能想到的最简单的事情就是使用模块而不是类。类中的实例方法变成了模块中的函数，任何数据都变成了模块中的变量，而不是类的成员。我怀疑这是解决人们使用单例对象的问题的python方法。

如果你真的想要一个单例类，有一个合理的实现描述在谷歌的第一个点击“Python singleton”，具体地说:

class Singleton:
    __single = None
    def __init__( self ):
        if Singleton.__single:
            raise Singleton.__single
        Singleton.__single = self

这似乎奏效了。

我真的不认为有这个需要，因为一个带有函数(而不是类)的模块可以很好地作为一个单例。它的所有变量都将绑定到模块，无论如何都不能重复实例化。

如果你确实希望使用一个类，在Python中没有办法创建私有类或私有构造函数，所以你不能防止多个实例化，只能通过使用API中的约定。我仍然会将方法放在模块中，并将模块视为单例模块。

在Python中实现单例的一个稍微不同的方法是Alex Martelli(谷歌员工和Python天才)的borg模式。

class Borg:
    __shared_state = {}
    def __init__(self):
        self.__dict__ = self.__shared_state

因此，它们共享状态，而不是强制所有实例具有相同的标识。

模块方法工作得很好。如果我绝对需要一个单例，我更喜欢元类方法。

class Singleton(type):
    def __init__(cls, name, bases, dict):
        super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)
        cls.instance = None 

    def __call__(cls,*args,**kw):
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw)
        return cls.instance

class MyClass(object):
    __metaclass__ = Singleton

有一次我用Python写了一个单例，我使用了一个类，其中所有成员函数都有classmethod装饰器。

class Foo:
    x = 1
  
    @classmethod
    def increment(cls, y=1):
        cls.x += y

由ActiveState提供的Python实现的单例模式。

看起来窍门是把应该只有一个实例的类放在另一个类中。

谷歌Testing博客上也有一些有趣的文章，讨论了为什么单例是/可能是不好的，并且是一种反模式:

单身人士是病态的说谎者 单身人士都去哪儿了? 单身的根本原因

我对此非常不确定，但我的项目使用'惯例单例'(不是强制单例)，也就是说，如果我有一个名为DataController的类，我在同一个模块中定义这个:

_data_controller = None
def GetDataController():
    global _data_controller
    if _data_controller is None:
        _data_controller = DataController()
    return _data_controller

它并不优雅，因为它足足有六行。但是我所有的单例都使用这个模式，而且它至少是非常显式的(这是python的)。

你可以像这样重写__new__方法:

class Singleton(object):
    _instance = None
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(
                                cls, *args, **kwargs)
        return cls._instance


if __name__ == '__main__':
    s1 = Singleton()
    s2 = Singleton()
    if (id(s1) == id(s2)):
        print "Same"
    else:
        print "Different"

class Singleton(object[,...]):

    staticVar1 = None
    staticVar2 = None

    def __init__(self):
        if self.__class__.staticVar1==None :
            # create class instance variable for instantiation of class
            # assign class instance variable values to class static variables
        else:
            # assign class static variable values to class instance variables

请看来自PEP318的实现，使用装饰器实现单例模式:

def singleton(cls):
    instances = {}
    def getinstance():
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls()
        return instances[cls]
    return getinstance

@singleton
class MyClass:
    ...

我认为强制一个类或实例为单例是多余的。就我个人而言，我喜欢定义一个普通的可实例化类、一个半私有引用和一个简单的工厂函数。

class NothingSpecial:
    pass

_the_one_and_only = None

def TheOneAndOnly():
    global _the_one_and_only
    if not _the_one_and_only:
        _the_one_and_only = NothingSpecial()
    return _the_one_and_only

或者如果在模块第一次导入时实例化没有问题:

class NothingSpecial:
    pass

THE_ONE_AND_ONLY = NothingSpecial()

通过这种方式，您可以针对新的实例编写测试，而不会产生副作用，并且不需要在模块中添加全局语句，如果需要，您可以在将来派生变体。

这是我自己对单例对象的实现。你所要做的就是布置课堂;为了获得单例，你必须使用Instance方法。这里有一个例子:

@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. Also, the decorated class cannot be
    inherited from. 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.

    """

    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)

如果你不想要上面的基于元类的解决方案，并且你不喜欢简单的基于函数装饰器的方法(例如，因为在这种情况下，单例类上的静态方法将不起作用)，这种妥协是可行的:

class singleton(object):
  """Singleton decorator."""

  def __init__(self, cls):
      self.__dict__['cls'] = cls

  instances = {}

  def __call__(self):
      if self.cls not in self.instances:
          self.instances[self.cls] = self.cls()
      return self.instances[self.cls]

  def __getattr__(self, attr):
      return getattr(self.__dict__['cls'], attr)

  def __setattr__(self, attr, value):
      return setattr(self.__dict__['cls'], attr, value)

我的简单解决方案是基于函数参数的默认值。

def getSystemContext(contextObjList=[]):
    if len( contextObjList ) == 0:
        contextObjList.append( Context() )
        pass
    return contextObjList[0]

class Context(object):
    # Anything you want here

如果你想继续装饰(注释)类，创建一个单例装饰器(又名注释)是一种优雅的方式。然后将@singleton放在类定义之前。

def singleton(cls):
    instances = {}
    def getinstance():
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls()
        return instances[cls]
    return getinstance

@singleton
class MyClass:
    ...

好吧，我知道，单胞胎可能是好的，也可能是坏的。这是我的实现，我只是扩展了一个经典的方法，在里面引入一个缓存，并产生许多不同类型的实例，或者许多相同类型的实例，但具有不同的参数。

我称它为Singleton_group，因为它将相似的实例分组在一起，并防止创建具有相同参数的相同类的对象:

# Peppelinux's cached singleton
class Singleton_group(object):
    __instances_args_dict = {}
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls.__instances_args_dict.get((cls.__name__, args, str(kwargs))):
            cls.__instances_args_dict[(cls.__name__, args, str(kwargs))] = super(Singleton_group, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls.__instances_args_dict.get((cls.__name__, args, str(kwargs)))


# It's a dummy real world use example:
class test(Singleton_group):
    def __init__(self, salute):
        self.salute = salute

a = test('bye')
b = test('hi')
c = test('bye')
d = test('hi')
e = test('goodbye')
f = test('goodbye')

id(a)
3070148780L

id(b)
3070148908L

id(c)
3070148780L

b == d
True


b._Singleton_group__instances_args_dict

{('test', ('bye',), '{}'): <__main__.test object at 0xb6fec0ac>,
 ('test', ('goodbye',), '{}'): <__main__.test object at 0xb6fec32c>,
 ('test', ('hi',), '{}'): <__main__.test object at 0xb6fec12c>}

每个对象都携带单例缓存…这可能是邪恶的，但对一些人来说很有用:)

Python文档涵盖了这些内容:

class Singleton(object):
    def __new__(cls, *args, **kwds):
        it = cls.__dict__.get("__it__")
        if it is not None:
            return it
        cls.__it__ = it = object.__new__(cls)
        it.init(*args, **kwds)
        return it
    def init(self, *args, **kwds):
        pass

我可能会重写成这样:

class Singleton(object):
    """Use to create a singleton"""
    def __new__(cls, *args, **kwds):
        """
        >>> s = Singleton()
        >>> p = Singleton()
        >>> id(s) == id(p)
        True
        """
        it_id = "__it__"
        # getattr will dip into base classes, so __dict__ must be used
        it = cls.__dict__.get(it_id, None)
        if it is not None:
            return it
        it = object.__new__(cls)
        setattr(cls, it_id, it)
        it.init(*args, **kwds)
        return it

    def init(self, *args, **kwds):
        pass


class A(Singleton):
    pass


class B(Singleton):
    pass


class C(A):
    pass


assert A() is A()
assert B() is B()
assert C() is C()
assert A() is not B()
assert C() is not B()
assert C() is not A()

它应该是相对干净的扩展:

class Bus(Singleton):
    def init(self, label=None, *args, **kwds):
        self.label = label
        self.channels = [Channel("system"), Channel("app")]
        ...

class Singeltone(type):
    instances = dict()

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls.__name__ not in Singeltone.instances:            
            Singeltone.instances[cls.__name__] = type.__call__(cls, *args, **kwargs)
        return Singeltone.instances[cls.__name__]


class Test(object):
    __metaclass__ = Singeltone


inst0 = Test()
inst1 = Test()
print(id(inst1) == id(inst0))

正如公认的答案所说，最常用的方法是只使用一个模块。

考虑到这一点，下面是一个概念的证明:

def singleton(cls):
    obj = cls()
    # Always return the same object
    cls.__new__ = staticmethod(lambda cls: obj)
    # Disable __init__
    try:
        del cls.__init__
    except AttributeError:
        pass
    return cls

有关__new__的更多详细信息，请参阅Python数据模型。

例子:

@singleton
class Duck(object):
    pass

if Duck() is Duck():
    print "It works!"
else:
    print "It doesn't work!"

注:

为此，您必须使用new-style类(派生自object)。 单例在定义时初始化，而不是在第一次使用时初始化。 这只是一个简单的例子。我从未在产品代码中实际使用过它，也不打算这样做。

辛格尔顿同父异母的兄弟

我完全同意staale的观点，我在这里留下了一个创建单胎同父异母兄弟的例子:

class void:pass
a = void();
a.__class__ = Singleton

即使看起来不像单例，A现在也会报告为与单例属于同一个类。因此，使用复杂类的单例最终依赖于我们没有过多地干扰它们。

因此，我们可以使用更简单的东西，如变量或模块，以达到同样的效果。尽管如此，如果我们想要使用类来明确，并且因为在Python中类是一个对象，所以我们已经有了对象(不是实例，但它会像)。

class Singleton:
    def __new__(cls): raise AssertionError # Singletons can't have instances

如果我们尝试创建一个实例，我们会有一个很好的断言错误，我们可以在派生上存储静态成员，并在运行时对它们进行更改(我喜欢Python)。这个对象和其他同父异母的兄弟一样好(如果你愿意，你仍然可以创建它们)，但是由于简单，它往往会运行得更快。