本文将首先回顾一下面向工具模块的紧张内容，然后重点先容基于前面先容的知识，实现单例模式。
面向工具内容梳理
关于面相工具的内容，实在我们紧张先容了三大特性、四种数据封装、三种方法、三种类。个中：
三大特性：1、封装：将数据与算法封装为一个整体，也可以理解为状态与操作的封装。
2、继续：更高等别的代码复用，子类直接拿来即用，强调一组类的共性的部分。
3、多态：子类对父类的方法的不同实现，强调子类可以丰富多彩的个性的部分。
四种数据封装：
1、实例属性：每个实例工具相互独立，可以进行私有化，虽然是“名称稠浊”的实现机制。
2、类属性：归属于类工具，所有实例工具共享该实例，同样可以私有化。
3、property：实现数据保护、添加新的校验、处理逻辑，同时兼容直接基于属性名访问的历史接口。
4、属性描述符：更加底层的一种数据封装机制，适用于很多个属性都要进行类似的封装逻辑的复用。
三种方法：
1、实例方法：通过实例工具进行调用，默认将实例工具作为方法的第一个参数进行自动通报，常日以self作为第一个形参的名字。
2、类方法：@classmethod，通过类名进行调用，与实例工具无关，不存在实例时，也是可以调用的，默认将类工具作为方法的第一个参数进行自动通报，常日以cls作为第一个形参的名字。
3、静态方法：从抽象、设计的角度，与类本身无太大关联，更多的是作为工具方法的一种抽离，以是，不会自动通报实例工具或者类工具，可以理解为类中定义的普通函数。
三种类：
1、普通类：常日定义的类，都是普通的类，可以随意进行实例化工具的创建，完成根本的数据和算法逻辑的封装。
2、抽象基类（abc）：不能进行实例化操作，常日作为基类利用，定义干系协议，详细实现延迟到各个子类中。
3、元类：继续自type及其子类的类，用于创建类工具的类，通过元类，可以规范类定义以及完成类工具的动态增强。
实在，大部分内容都是在以不同的办法帮我们完成代码的复用，只是复用的颗粒度有所不同。毕竟，编程本身在于将重复事情的自动化转换，是帮助人们更好地偷
虽然花了很多的篇幅去讲解面向工具的内容，但是，真正梳理一下，也就这些东西。
单例模式的4种实现方法
抽象基类不能进行实例化，普通类可以随意进行实例化。实在，关于实例化，现实场景中，还有一种只能实例化一个工具的需求，应运而生的设计模式便是“单例模式”。
所谓“单例模式”，大略来说，便是一种设计模式，确保某个类中只能有一个实例工具，并供应一个全局访问点。
单例模式常日在资源管理、全局配置、日志记录、缓存等场景中被频繁利用，更多的是可以有效节省打算及存储资源。
方法1：利用类属性
直接看代码：
class King: _instance = None def __new__(cls, args, kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, args, kwargs) return cls._instanceif __name__ == '__main__': king1 = King() king2 = King() print(king1) print(king2) print(king1 is king2)
实行结果：
从实行结果，可以看到每次实例化，确实都是返回同一个实例化工具。
这种办法，实在是基于实例化工具之前，首先是须要调用__new__()方法的机制进行单例模式的，以是，须要对__new__()和__init__()方法的差异和触发机制有一个比较清晰的理解。如果单例的实例工具有状态（属性），稍不留神，可能会导致奇怪的事情的发生。
直接看代码：
class King: _instance = None def __new__(cls, args, kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, args, kwargs) return cls._instance def __init__(self): print(f"虽然是同一个实例，不会被重复创建，但是初始化操作会重复") self.name = '老虎'if __name__ == '__main__': king1 = King() print(king1) king1.name = '猴子' print(king1.name) king2 = King() print(king2) print(king1.name)
实行结果：
代码的本意是，既然是同一个实例，我如果修正了实例中的属性，返回的同一个实例，该当是修正后的属性。但是，__init__()方法会被重复调用的。
可以调度为以下的做法，从而避免重复初始化导致的状态丢失：
class King: _instance = None def __new__(cls, args, kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, args, kwargs) return cls._instance def __init__(self): if not hasattr(self, 'initialized'): self.initialized = True print(f"虽然是同一个实例，不会被重复创建，但是初始化操作会重复") self.name = '老虎'if __name__ == '__main__': king1 = King() print(king1) king1.name = '猴子' print(king1.name) king2 = King() print(king2) print(king1.name)
实行结果：
通过在实例中坚持一个实例化的状态属性，从而确保实例工具只被创建一次的同时，也只实例化一次，从而避免实例工具状态的丢失。
方法2：利用元类
利用类属性的方法实现元类，比较清晰，但是，每次创建一个单例模式的类，都要重复写单例的处理逻辑，为了更好的复用，可以利用元类来参与类工具的创建过程，从而复用单例的逻辑。
直接看代码：
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 King(metaclass=SingletonMeta): passif __name__ == '__main__': king1 = King() print(king1) king1.name = '猴子' print(king1.name) king2 = King() print(king2) print(king1.name)
实行结果：
通过以上两种实现方法，可以顺便回顾一下实例化工具的创建机制及元类的利用。
接下来的两种方法，涉及到我们暂未提及的Python中的内容，对新手看，可能有点超纲，以是，只是演示代码，不做过多的展开了。
方法3：利用装饰器
直接看代码：
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@singletonclass King: pass@singletonclass Queen: passif __name__ == '__main__': king1 = King() print(king1) king2 = King() print(king2) queen1 = Queen() print(queen1) queen2 = Queen() print(queen2)
实行结果：
方法4：利用模块的加载特性
首先在模块中定义King类，并实例化一个工具，假设模块名是singletong_module.py：
class King: passking_instance = King()print(f"模块中的king实例: {king_instance}")
然后，在须要利用该实例工具的地方进行导入：
from singleton_module import king_instanceprint(f"导入的king实例: {king_instance}")
实行结果：
须要解释的是，后面的两种实现方法，分别涉及到装饰器和模块，之以是在这里也提及一下，实在，是作为后面内容的一个提前引入。
总结
本文首先回顾了Python中面向工具的干系内容，可以大略概括为：三大特性、四种数据封装、三种方法、三种类。实在，这些内容始终环绕着一个基本点：代码复用（如何更好地偷
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