前言
单例模式(Singleton Pattern)，是一种软件设计模式，是类只能实例化一个对象，
目的是便于外界的访问，节约系统资源，如果希望系统中 只有一个对象可以访问，就用单例模式，
显然单例模式的要点有三个；一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
在 Python 中，我们可以用多种方法来实现单例模式：
- 使用模块
- 使用 __new__
- 使用装饰器（decorator）
- 使用元类（metaclass）
概念
简单说，单例模式（也叫单件模式）的作用就是保证在整个应用程序的生命周期中，任何一个时刻，单例类的实例都只存在一个（当然也可以不存在）
例子：
一台计算机上可以连好几个打印机，但是这个计算机上的打印程序只能有一个，这里就可以通过单例模式来避免两个打印作业同时输出到打印机中，即在整个的打印过程中我只有一个打印程序的实例。
super(B, self).__init__()是这样理解的：super(B, self)首先找到B的父类（就是类A），然后把类B的对象self转换为类A的对象（通过某种方式，一直没有考究是什么方式，惭愧），然后“被转换”的类A对象调用自己的__init__函数。考虑到super中只有指明子类的机制，因此，在多继承的类定义中，通常我们保留使用类似代码段1的方法。
1. super并不是一个函数，是一个类名，形如super(B, self)事实上调用了super类的初始化函数，
产生了一个super对象；
2. super类的初始化函数并没有做什么特殊的操作，只是简单记录了类类型和具体实例；
3. super(B, self).func的调用并不是用于调用当前类的父类的func函数；
4. Python的多继承类是通过mro的方式来保证各个父类的函数被逐一调用，而且保证每个父类函数
只调用一次（如果每个类都使用super）；
5. 混用super类和非绑定的函数是一个危险行为，这可能导致应该调用的父类函数没有调用或者一
个父类函数被调用多次。
__new__： 对象的创建，是一个静态方法，第一个参数是cls。(想想也是，不可能是self，对象还没创建，哪来的self)
__init__ ： 对象的初始化， 是一个实例方法，第一个参数是self。
__new__方法在类定义中不是必须写的，如果没定义，默认会调用object.__new__去创建一个对象。如果定义了，就是override,可以custom创建对象的行为。
聪明的读者可能想到，既然__new__可以custom对象的创建，那我在这里做一下手脚，每次创建对象都返回同一个，那不就是单例模式了吗？没错，就是这样。可以观摩《飘逸的python - 单例模式乱弹》
定义单例模式时，因为自定义的__new__重载了父类的__new__，所以要自己显式调用父类的__new__，即object.__new__(cls, *args, **kwargs)，或者用super()。，不然就不是extend原来的实例了，而是替换原来的实例。
代码
import threading
class Signleton(object):
def __init__(self):
print("__init__ method called")
def __new__(cls):
print("__new__ method called")
mutex=threading.Lock()
mutex.acquire() # 上锁，防止多线程下出问题
if not hasattr(cls, 'instance'):
cls.instance = super(LogSignleton, cls).__new__(cls)
mutex.release()
return cls.instance
if __name__ == '__main__':
obj = Signleton()
输出结果：
> ================================ RESTART ================================ > __new__ method called __init__ method called >
说明
1.从输出结果来看，最先调用 __new__ 方法，然后调用__init__方法
2. __new__ 通常用于控制生成一个新实例的过程，它是类级别的方法。
3. __init__ 通常用于初始化一个新实例，控制这个初始化的过程，比如添加一些属性，做一些额外的操作，发生在类实例被创建完以后。它是实例级别的方法。
方法1
__new__ 在__init__初始化前，就已经实例化对象，可以利用这个方法实现单例模式。
print '----------------------方法1--------------------------'
#方法1,实现__new__方法
#并在将一个类的实例绑定到类变量_instance上,
#如果cls._instance为None说明该类还没有实例化过,实例化该类,并返回
#如果cls._instance不为None,直接返回cls._instance
class Singleton(object):
def __new__(cls, *args, **kw):
if not hasattr(cls, '_instance'):
orig = super(Singleton, cls)
cls._instance = orig.__new__(cls, *args, **kw)
return cls._instance
class MyClass(Singleton):
a = 1
one = MyClass()
two = MyClass()
two.a = 3
print one.a
#3
#one和two完全相同,可以用id(), ==, is检测
print id(one)
#29097904
print id(two)
#29097904
print one == two
#True
print one is two
#True
方法2
print '----------------------方法2--------------------------'
#方法2,共享属性;所谓单例就是所有引用(实例、对象)拥有相同的状态(属性)和行为(方法)
#同一个类的所有实例天然拥有相同的行为(方法),
#只需要保证同一个类的所有实例具有相同的状态(属性)即可
#所有实例共享属性的最简单最直接的方法就是__dict__属性指向(引用)同一个字典(dict)
#可参看:http://code.activestate.com/recipes/66531/
class Borg(object):
_state = {}
def __new__(cls, *args, **kw):
ob = super(Borg, cls).__new__(cls, *args, **kw)
ob.__dict__ = cls._state
return ob
class MyClass2(Borg):
a = 1
one = MyClass2()
two = MyClass2()
#one和two是两个不同的对象,id, ==, is对比结果可看出
two.a = 3
print one.a
#3
print id(one)
#28873680
print id(two)
#28873712
print one == two
#False
print one is two
#False
#但是one和two具有相同的（同一个__dict__属性）,见:
print id(one.__dict__)
#30104000
print id(two.__dict__)
#30104000
方法3
print '----------------------方法3--------------------------'
#方法3:本质上是方法1的升级（或者说高级）版
#使用__metaclass__（元类）的高级python用法
class Singleton2(type):
def __init__(cls, name, bases, dict):
super(Singleton2, cls).__init__(name, bases, dict)
cls._instance = None
def __call__(cls, *args, **kw):
if cls._instance is None:
cls._instance = super(Singleton2, cls).__call__(*args, **kw)
return cls._instance
class MyClass3(object):
__metaclass__ = Singleton2
one = MyClass3()
two = MyClass3()
two.a = 3
print one.a
#3
print id(one)
#31495472
print id(two)
#31495472
print one == two
#True
print one is two
#True
方法4
print '----------------------方法4--------------------------'
#方法4:也是方法1的升级（高级）版本,
#使用装饰器(decorator),
#这是一种更pythonic,更elegant的方法,
#单例类本身根本不知道自己是单例的,因为他本身(自己的代码)并不是单例的
def singleton(cls, *args, **kw):
instances = {}
def _singleton():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kw)
return instances[cls]
return _singleton
@singleton
class MyClass4(object):
a = 1
def __init__(self, x=0):
self.x = x
one = MyClass4()
two = MyClass4()
two.a = 3
print one.a
#3
print id(one)
#29660784
print id(two)
#29660784
print one == two
#True
print one is two
#True
one.x = 1
print one.x
#1
print two.x
单例模式
单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。
比如，某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中，客户端通过一个 AppConfig 的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间，有很多地方都需要使用配置文件的内容，也就是说，很多地方都需要创建 AppConfig 对象的实例，这就导致系统中存在多个 AppConfig 的实例对象，而这样会严重浪费内存资源，尤其是在配置文件内容很多的情况下。事实上，类似 AppConfig 这样的类，我们希望在程序运行期间只存在一个实例对象。
在 Python 中，我们可以用多种方法来实现单例模式：
- 使用模块
- 使用 __new__
- 使用装饰器（decorator）
- 使用元类（metaclass）
使用模块
其实，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。如果我们真的想要一个单例类，可以考虑这样做：
# mysingleton.py
class My_Singleton(object):
def foo(self):
pass
my_singleton = My_Singleton()
将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中，然后这样使用：
from mysingleton import my_singleton my_singleton.foo()
使用 __new__
为了使类只能出现一个实例，我们可以使用 __new__ 来控制实例的创建过程，代码如下：
class Singleton(object):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kw):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)
return cls._instance
class MyClass(Singleton):
a = 1
在上面的代码中，我们将类的实例和一个类变量 _instance 关联起来，如果 cls._instance 为 None 则创建实例，否则直接返回 cls._instance。
执行情况如下：
> one = MyClass() > two = MyClass() > one == two True > one is two True > id(one), id(two) (4303862608, 4303862608)
使用装饰器
我们知道，装饰器（decorator）可以动态地修改一个类或函数的功能。这里，我们也可以使用装饰器来装饰某个类，使其只能生成一个实例，代码如下：
from functools import wraps
def singleton(cls):
instances = {}
@wraps(cls)
def getinstance(*args, **kw):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kw)
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass(object):
a = 1
在上面，我们定义了一个装饰器 singleton，它返回了一个内部函数 getinstance，该函数会判断某个类是否在字典 instances 中，如果不存在，则会将 cls 作为 key，cls(*args, **kw) 作为 value 存到 instances 中，否则，直接返回 instances[cls]。
使用 metaclass
元类（metaclass）可以控制类的创建过程，它主要做三件事：
- 拦截类的创建
- 修改类的定义
- 返回修改后的类
使用元类实现单例模式的代码如下：
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]
# Python2
class MyClass(object):
__metaclass__ = Singleton
# Python3
# class MyClass(metaclass=Singleton):
# pass
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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