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。

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。

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))

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。

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。