什么是单例模式？
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
- 使用元类（metaclass）
-使用类（class）
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 MySingle:
def foo(self):
pass
sinleton = MySingle()将上面的代码保存在文件 mysingleton.py 中，要使用时，直接在其他文件中导入此文件中的对象，这个对象即是单例模式的对象
from mysingle import sinleton
singleton.foo()使用装饰器
我们知道，装饰器可以动态的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：
def singleton(cls):
instances = {}
def getinstance(*args,**kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args,**kwargs)
return instances[cls]
return getinstance
@singleton
class MyClass:
a = 1
c1 = MyClass()
c2 = MyClass()
print(c1 == c2) # True
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]。使用元类metaclass
“””
1.类由type创建，创建类时，type的__init__方法自动执行，类() 执行type的 __call__方法(类的__new__方法,类的__init__方法)
2.对象由类创建，创建对象时，类的__init__方法自动执行，对象()执行类的 __call__方法
“””
元类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：
class Foo:
def __init__(self):
pass
def __call__(self, *args, **kwargs):
pass
obj = Foo()
# 执行type的 __call__ 方法，调用 Foo类（是type的对象）的 __new__方法，用于创建对象，然后调用 Foo类（是type的对象）的 __init__方法，用于对对象初始化。
obj() # 执行Foo的 __call__ 方法 元类
class Singleton2(type):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.__instance = None
super(Singleton2,self).__init__(*args, **kwargs)
def __call__(self, *args, **kwargs):
if self.__instance is None:
self.__instance = super(Singleton2,self).__call__(*args, **kwargs)
return self.__instance
class Foo(object):
__metaclass__ = Singleton2 #在代码执行到这里的时候，元类中的__new__方法和__init__方法其实已经被执行了，而不是在Foo实例化的时候执行。且仅会执行一次。
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print (Foo.__dict__) #_Singleton__instance': <__main__.Foo object at 0x100c52f10> 存在一个私有属性来保存属性，而不会污染Foo类（其实还是会污染，只是无法直接通过__instance属性访问）
print (foo1 is foo2) # True使用__new__
当我们实例化一个对象时，是先执行了类的__new__方法（我们没写时，默认调用object.__new__），实例化对象；然后再执行类的__init__方法，对这个对象进行初始化，所有我们可以基于这个，实现单例模式
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):
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
输出结果：
value1 value1使用类
class Singleton(object):
def __init__(self):
pass
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance一般情况，大家以为这样就完成了单例模式，但是这样当使用多线程时会存在问题
class Singleton(object):
def __init__(self):
pass
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
import threading
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()程序执行后，打印结果如下：
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>
<__main__.Singleton object at 0x02C933D0>看起来也没有问题，那是因为执行速度过快，如果在init方法中有一些IO操作，就会发现问题了，下面我们通过time.sleep模拟
我们在上面__init__方法中加入以下代码：
def __init__(self):
import time
time.sleep(1)重新执行程序后，结果如下
<__main__.Singleton object at 0x034A3410>
<__main__.Singleton object at 0x034BB990>
<__main__.Singleton object at 0x034BB910>
<__main__.Singleton object at 0x034ADED0>
<__main__.Singleton object at 0x034E6BD0>
<__main__.Singleton object at 0x034E6C10>
<__main__.Singleton object at 0x034E6B90>
<__main__.Singleton object at 0x034BBA30>
<__main__.Singleton object at 0x034F6B90>
<__main__.Singleton object at 0x034E6A90>问题出现了！按照以上方式创建的单例，无法支持多线程
解决办法：加锁！未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度降低,但是保证了数据安全
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)
打印结果如下：
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>
<__main__.Singleton object at 0x02D6B110>这样，一个可以支持多线程的单例模式就完成了
import time
import threading
class Singleton(object):
_instance_lock = threading.Lock()
def __init__(self):
time.sleep(1)
@classmethod
def instance(cls, *args, **kwargs):
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
with Singleton._instance_lock:
if not hasattr(Singleton, "_instance"):
Singleton._instance = Singleton(*args, **kwargs)
return Singleton._instance
def task(arg):
obj = Singleton.instance()
print(obj)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
time.sleep(20)
obj = Singleton.instance()
print(obj)这种方式实现的单例模式，使用时会有限制，以后实例化必须通过 obj = Singleton.instance()
如果用 obj=Singleton() ,这种方式得到的不是单例