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在Python中，单例模式有多种实现方式，下面介绍几种常见的形式：

1. 使用模块：Python的模块就是天然的单例模式，因为模块在第一次导入时，会生成.pyc文件，当第二次导入时，就会直接加载.pyc文件，而不会再次执行模块代码。因此，我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中，就可以获得一个单例对象了。

2. 使用装饰器：使用装饰器来装饰一个类，使其只能生成一个实例。

3. 使用类方法（new）：通过重写类的__new__方法来实现单例。

4. 使用元类（metaclass）：通过元类来控制类的创建过程，确保只生成一个实例。

5. 使用共享属性：通过将实例的__dict__属性指向同一个字典，从而使得多个实例共享相同的状态（但这并不是严格意义上的单例，因为多个实例的id可能不同，但状态共享）。

下面分别给出这些方式的代码示例：

1. 使用模块

创建一个模块，比如叫做singleton_module.py，里面定义需要的变量和函数。然后其他地方导入这个模块，这个模块就是单例的。

2. 使用装饰器

def singleton(cls): instances = {} def get_instance(*args, **kwargs): if cls not in instances: instances[cls] = cls(*args, **kwargs) return instances[cls] return get_instance @singleton class MyClass: pass

3. 使用__new__方法

class Singleton: _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance # 或者使用更简洁的方式，利用基类 class SingletonBase: _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance class MyClass(SingletonBase): pass

4. 使用元类

class SingletonMeta(type): _instances = {} def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instances: cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs) return cls._instances[cls] class MyClass(metaclass=SingletonMeta): pass

5. 使用共享属性（Borg模式）

class Borg: _shared_state = {} def __init__(self): self.__dict__ = self._shared_state class MyClass(Borg): pass

6. 使用全局变量（不推荐，但也是一种方式）

在一个模块中定义一个全局变量，然后通过函数来获取这个变量，确保只有一个实例。

7. 使用线程安全的单例模式（适用于多线程环境）

import threading class Singleton: _instance = None _lock = threading.Lock() def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: with cls._lock: if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance # 或者使用模块级的锁

注意：在多线程环境下，需要确保单例的创建过程是线程安全的。上面的例子中，我们使用了双重检查锁定模式（Double-Checked Locking Pattern）。

8. 使用lru_cache（Python 3.2+）

from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1) class MyClass: pass

但请注意，lru_cache通常用于函数，用于类时，它缓存的是类的实例，但类本身可能被多次调用，但返回的是同一个实例。然而，这种方式并不常见，而且需要注意类的参数问题。

实际上，单例模式在Python中并不像在静态语言中那样必要，因为我们可以通过模块来共享状态。但是，如果需要，以上几种方式都可以实现单例。

选择哪种方式取决于具体需求，比如是否要求线程安全，是否希望延迟初始化等。通常情况下，使用模块或者装饰器的方式比较简单，而使用元类的方式则更加灵活和强大。

以下是 Python 中单例模式的几种常见实现方式：

1.使用模块实现（推荐）

Python 模块本身就是天然的单例模式

# singleton_module.py class Singleton: def __init__(self): self.value = None def do_something(self): return f"Doing something with {self.value}" singleton_instance = Singleton() # 在其他文件中使用 from singleton_module import singleton_instance singleton_instance.value = "Hello"

2.使用装饰器实现

def singleton(cls): _instances = {} def get_instance(*args, **kwargs): if cls not in _instances: _instances[cls] = cls(*args, **kwargs) return _instances[cls] return get_instance @singleton class Database: def __init__(self): print("Database initialized") self.connection = None def connect(self): self.connection = "Connected" # 使用 db1 = Database() # 输出: Database initialized db2 = Database() print(db1 is db2) # True

3.使用__new__方法实现

class Singleton: _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def __init__(self, name=None): if not hasattr(self, 'initialized') or name: self.name = name self.initialized = True # 使用 s1 = Singleton("First") s2 = Singleton("Second") print(s1 is s2) # True print(s1.name) # "First" (不会变成"Second")

4.使用元类实现

class SingletonMeta(type): _instances = {} def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instances: cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs) return cls._instances[cls] class Logger(metaclass=SingletonMeta): def __init__(self, log_file="app.log"): self.log_file = log_file self.logs = [] def log(self, message): self.logs.append(message) print(f"[LOG] {message}") # 使用 logger1 = Logger("app.log") logger2 = Logger("another.log") # 参数被忽略 print(logger1 is logger2) # True print(logger1.log_file) # "app.log"

5.Borg 模式（共享状态单例）

所有实例共享相同状态，但不是严格意义上的单例

class Borg: _shared_state = {} def __init__(self): self.__dict__ = self._shared_state self.state = "Init" def __str__(self): return self.state class YourClass(Borg): pass # 使用 obj1 = YourClass() obj2 = YourClass() obj1.state = "Running" print(obj2.state) # "Running" print(obj1 is obj2) # False (不同对象但状态共享)

6.线程安全的单例

import threading class ThreadSafeSingleton: _instance = None _lock = threading.Lock() def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: with cls._lock: if not cls._instance: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def __init__(self, config=None): if not hasattr(self, 'initialized'): self.config = config or {} self.initialized = True

7.使用functools.lru_cache(Python 3.8+)

from functools import lru_cache class SingletonClass: def __init__(self, value): self.value = value @lru_cache(maxsize=1) def get_singleton(value): return SingletonClass(value) # 使用 obj1 = get_singleton("test") obj2 = get_singleton("test") # 返回缓存的实例 print(obj1 is obj2) # True

8.使用类方法实现

class ConfigManager: _instance = None @classmethod def get_instance(cls): if cls._instance is None: cls._instance = cls() return cls._instance def __init__(self): if not hasattr(self, 'initialized'): self.settings = {} self.initialized = True # 使用 config1 = ConfigManager.get_instance() config2 = ConfigManager.get_instance() print(config1 is config2) # True

选择建议

1. 简单场景：使用模块方式最简单直接

2. 需要继承：使用元类或装饰器

3. 多线程环境：使用线程安全版本

4. 需要控制初始化：使用__new__+__init__配合

5. 共享状态而非单实例：使用 Borg 模式

最佳实践示例（综合版）

import threading from typing import Any class Singleton(type): """线程安全的单例元类""" _instances = {} _lock = threading.Lock() def __call__(cls, *args: Any, **kwargs: Any) -> Any: with cls._lock: if cls not in cls._instances: instance = super().__call__(*args, **kwargs) cls._instances[cls] = instance return cls._instances[cls] class DatabaseConnection(metaclass=Singleton): def __init__(self, connection_string: str = ""): if not hasattr(self, '_initialized'): self.connection_string = connection_string self._initialized = True print(f"Database connection established: {connection_string}") def query(self, sql: str): print(f"Executing: {sql}") # 使用 db1 = DatabaseConnection("mysql://localhost:3306") db2 = DatabaseConnection("different_connection") # 第二个参数被忽略 print(db1 is db2) # True

选择哪种方式取决于具体需求，模块方式在大多数情况下是最简单、最 Pythonic 的实现。