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一、单例模式核心思想

单例模式（Singleton Pattern）是一种创建型设计模式，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。该模式主要解决以下问题：

• 资源控制（如数据库连接池）
• 配置信息全局一致性
• 避免重复创建消耗资源的对象

二、Python实现单例的5种方式

1. 模块级单例（Pythonic方式）

# singleton.py
class _Singleton:def __init__(self):self.value = Noneinstance = _Singleton()# 使用方式
from singleton import instance
instance.value = "Hello"

原理：Python模块在首次导入时会执行初始化，后续导入都使用同一个实例

2. 装饰器实现

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

优势：可复用装饰器，不影响类原有逻辑

3. __new__方法重写

class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls, *args, **kwargs):if not cls._instance:cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs)return cls._instance

注意：需同时重写__init__避免重复初始化

4. 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 Database(metaclass=SingletonMeta):pass

特点：在类创建层面控制实例化行为

5. 线程安全单例（带锁版）

from threading import Lockclass ThreadSafeSingleton:_instance = None_lock = Lock()def __new__(cls):if not cls._instance:with cls._lock:if not cls._instance:  # 双重检查cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instance

三、单例模式深度分析

生命周期管理

• Python的单例生命周期与模块/程序相同
• 可通过弱引用（weakref）实现可销毁的单例

继承问题

子类化单例类时需注意：

class BaseSingleton(metaclass=SingletonMeta): passclass ChildA(BaseSingleton): pass  # 正确
class ChildB(BaseSingleton): pass  # 与ChildA不是同一个实例

测试注意事项

1. 使用unittest.mock.patch替换单例实例
2. 测试间注意清理单例状态

四、实际应用场景

典型案例

1. 日志记录器（全局统一日志配置）
2. 数据库连接池管理
3. 应用配置管理
4. 设备驱动访问（如打印机）

Django中的单例实践

# settings.py 本质是模块级单例
from django.conf import settings# middleware.py 中间件通常设计为单例
class CustomMiddleware:_instance = Nonedef __new__(cls):if cls._instance is None:cls._instance = super().__new__(cls)cls._instance.init_resources()return cls._instance

五、反模式与替代方案

滥用单例的坏处

1. 隐式耦合（hidden dependencies）
2. 测试困难
3. 违反单一职责原则

替代方案

1. 依赖注入（Dependency Injection）
2. 全局变量（简单场景）
3. 上下文管理器（资源管理场景）

六、性能优化建议

1. 使用__slots__减少内存占用
2. 延迟初始化（Lazy Initialization）
3. 考虑使用functools.lru_cache实现缓存式单例

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=1)
def get_config():return load_config_file()

七、总结

Python实现单例的推荐选择：

• 简单场景：模块变量
• 需要继承：装饰器或元类
• 多线程环境：带锁实现
• 需要缓存功能：lru_cache

最佳实践：除非确需全局唯一实例，否则优先考虑依赖注入等更灵活的模式