在 Python 面向对象编程中，单例模式是一种常用的设计模式，其核心目标是确保一个类在整个程序运行过程中仅创建一个实例，并提供全局唯一的访问入口。这种模式能有效避免重复创建对象导致的资源浪费(如数据库连接、配置文件加载)，同时保证全局数据的一致性。小编将详解 Python 单例模式的 5 种实现方法，结合典型场景说明其应用价值。
一、单例模式的核心特性
单例模式需满足两个关键条件：
唯一实例：类无论被实例化多少次，始终返回同一个对象;
全局访问：程序任何地方都能通过统一入口获取该实例，无需重复创建。
例如，数据库连接池若多次创建实例，会导致连接数超限;配置文件若重复加载，可能出现数据不一致 —— 单例模式正是解决这类问题的最佳方案。
二、Python 单例模式的 5 种实现方法
(一)方法 1：重写__new__方法(最常用)
__new__是类的静态方法，负责创建对象实例。通过重写__new__，在创建实例前判断是否已存在实例，若存在则直接返回，否则创建新实例并保存。
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class Singleton:
# 用类变量存储唯一实例
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# 若实例不存在，调用父类__new__创建
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls)
# 无论是否新建，均返回唯一实例
return cls._instance
def __init__(self, name):
# 注意：多次实例化会重复执行__init__，需避免覆盖属性
if not hasattr(self, "name"): # 判断是否已初始化
self.name = name
优点：逻辑清晰，符合 Python 对象创建机制;缺点：需手动处理__init__重复执行问题。
(二)方法 2：装饰器实现(灵活通用)
通过装饰器包装类，在装饰器内部用字典存储已创建的实例，每次实例化前先检查字典，确保唯一。这种方法不修改原类代码，可复用性强。
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优点：可批量修饰多个类，不侵入原类逻辑;缺点：装饰器会隐藏原类的一些属性(如__name__)，需额外处理。
(三)方法 3：元类实现(底层控制)
元类是 “类的类”，负责控制类的创建过程。通过自定义元类，在类创建时注入单例逻辑，确保实例唯一。这种方法最底层，适合复杂场景。
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class SingletonMeta(type):
# 元类的__init__控制类的初始化
_instances = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs):
# __call__方法在类实例化时调用
if cls not in cls._instances:
cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
return cls._instances[cls]
# 让目标类继承自定义元类
class Config(metaclass=SingletonMeta):
def __init__(self, config_path):
self.load_config(config_path) # 加载配置文件
def load_config(self, path):
self.config = {"host": "localhost", "port": 8080} # 模拟加载
# 测试
cfg1 = Config("config.json")
cfg2 = Config("config.yaml")
print(cfg1 is cfg2) # 输出：True
print(cfg1.config) # 输出：{"host": "localhost", "port": 8080}
优点：从底层控制实例创建，稳定性强;缺点：元类逻辑较复杂，新手不易理解。
(四)方法 4：模块导入实现(最简单)
Python 模块在首次导入时会生成.pyc文件，后续导入时直接加载已编译的模块，不会重新执行模块代码。利用这一特性，可将单例实例定义在模块中，实现 “天然单例”。
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# singleton_module.py(单例模块)
class AppSettings:
def __init__(self):
self.theme = "light"
self.language = "en"
# 模块内创建唯一实例，外部直接导入该实例
app_settings = AppSettings()
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# 外部使用
from singleton_module import app_settings
# 两次导入的是同一实例
settings1 = app_settings
settings2 = app_settings
print(settings1 is settings2) # 输出：True
settings1.theme = "dark"
print(settings2.theme) # 输出：dark(属性同步)
优点：零额外代码，依赖 Python 原生机制;缺点：实例在模块导入时自动创建，无法延迟初始化(如需动态传入参数)。
(五)方法 5：使用functools.lru_cache(Python 3.2+)
利用lru_cache装饰器缓存类的实例，限制实例创建数量。这种方法适合简单场景，代码极简。
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from functools import lru_cache
class Singleton:
@lru_cache(maxsize=1) # 缓存1个实例
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return super().__new__(cls)
def __init__(self, value):
if not hasattr(self, "value"):
self.value = value
# 测试
s1 = Singleton(10)
s2 = Singleton(20)
print(s1 is s2) # 输出：True
print(s1.value) # 输出：10
优点：代码简洁，依赖标准库;缺点：lru_cache会缓存参数，若传入不同参数仍返回同一实例，需谨慎使用。
三、单例模式的典型应用场景
(一)资源密集型对象：避免重复创建
数据库连接池：创建数据库连接需消耗网络、内存资源，单例模式确保全局仅一个连接池，避免连接数超限;
日志对象：日志写入需确保线程安全，单例日志对象可避免多实例同时写入导致的日志混乱。
(二)全局配置管理：保证数据一致性
应用配置：配置文件(如数据库地址、API 密钥)加载后，全局需使用同一配置，单例模式可避免重复加载或配置不一致;
系统参数：如当前登录用户信息、系统运行状态，单例存储可确保程序任何地方获取的都是最新状态。
(三)工具类对象：减少资源浪费
计时器、计数器：全局唯一的计时器可统一统计程序运行时间，避免多实例导致的计数偏差;
加密工具：加密算法初始化(如加载密钥)耗时，单例模式确保仅初始化一次，提升性能。
Python 单例模式的实现方法各有优劣：__new__重写适合常规场景，模块导入适合简单场景，元类适合复杂控制，装饰器适合批量复用。选择时需结合需求 —— 若需延迟初始化，优先__new__或装饰器;若追求极简，模块导入是最佳选择。
