python中的单例模式

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）

一、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

# mysingleton.py
class My_Singleton(object):
    def foo(self):
        pass
 
my_singleton = My_Singleton()

使用：

from mysingleton import my_singleton
 
my_singleton.foo()

二、使用 __new__

__new__方法接受的参数虽然也是和__init__一样，但__init__是在类实例创建之后调用，而 __new__方法正是创建这个类实例的方法。

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

class Singleton(object):

def __new__(cls):

# 关键在于这，每一次实例化的时候，我们都只会返回这同一个instance对象

if not hasattr(cls, 'instance'):

cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)

return cls.instance

obj1 = Singleton()

obj2 = Singleton()

obj1.attr1 = 'value1'

print obj1.attr1, obj2.attr1

print obj1 is obj2

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

三、使用装饰器

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

注：functools.wraps 则可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 __module__、__name__、__doc__,或者通过参数选择

#不加wraps

#coding=utf-8  
# -*- coding=utf-8 -*-   
from functools import wraps     
def my_decorator(func):  
    def wrapper(*args, **kwargs):  
        '''''decorator'''  
        print('Calling decorated function...')  
        return func(*args, **kwargs)  
    return wrapper    
 
@my_decorator   
def example():  
    """Docstring"""   
    print('Called example function')  
print(example.__name__, example.__doc__)  


#结果：('wrapper', 'decorator')
[Finished in 0.2s]


#加wraps
#coding=utf-8  
# -*- coding=utf-8 -*-   
from functools import wraps     
def my_decorator(func):  
    @wraps(func)  
    def wrapper(*args, **kwargs):  
        '''''decorator'''  
        print('Calling decorated function...')  
        return func(*args, **kwargs)  
    return wrapper    
 
@my_decorator   
def example():  
    """Docstring"""   
    print('Called example function')  
print(example.__name__, example.__doc__)  


执行结果：
('example', 'Docstring')
[Finished in 0.5s]

functionstools.wraps

四、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

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