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谈谈你对 Python 设计模式的理解，如单例模式

betcha

发布： 2025-09-05 23:55:21

原创

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谈谈你对 python 设计模式的理解，如单例模式

Python设计模式，说白了，就是针对特定场景，前辈们总结出来的代码组织和编写的套路。理解它们，能让你的代码更优雅、可维护，也更容易被别人理解。单例模式只是其中一种，目的是确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。

解决方案

单例模式在Python中的实现方式有很多种，最常见的是使用

__new__

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方法。

class Singleton:
    _instance = None

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

# 使用示例
s1 = Singleton()
s2 = Singleton()
print(s1 is s2)  # 输出: True

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这段代码的核心在于

__new__

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方法。每次创建实例时，它会检查类变量

_instance

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是否已经存在。如果不存在，则创建一个新的实例并赋值给

_instance

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，否则直接返回

_instance

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。

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但这种方式并非线程安全的。在高并发环境下，可能会创建多个实例。为了解决这个问题，可以使用锁机制。

import threading

class Singleton:
    _instance = None
    _lock = threading.Lock()

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        with cls._lock:
            if not cls._instance:
                cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instance

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这里引入了

threading.Lock

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，在创建实例之前先获取锁，确保只有一个线程可以创建实例。

还有一种更简洁的实现方式，使用装饰器：

def singleton(cls):
    _instance = {}

    def _singleton(*args, **kwargs):
        if cls not in _instance:
            _instance[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return _instance[cls]

    return _singleton

@singleton
class MyClass:
    pass

m1 = MyClass()
m2 = MyClass()
print(m1 is m2) # 输出: True

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这种方式利用了Python的闭包特性，将实例存储在装饰器的内部变量中。

为什么需要单例模式？什么时候应该使用它？

单例模式并非万能药。滥用单例模式会导致代码的耦合性增加，测试难度加大。它主要适用于以下场景：

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资源管理器： 例如，数据库连接池、线程池等，只需要一个实例来管理资源。
配置管理器： 应用程序只需要一个实例来读取和存储配置信息。
日志记录器： 只需要一个实例来记录日志。

简单来说，如果一个类只需要一个实例，并且需要一个全局访问点，那么单例模式就是一个不错的选择。但如果滥用，可能会适得其反。

除了

__new__

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方法和装饰器，还有其他的单例模式实现方式吗？

当然有。还可以使用元类来实现单例模式。

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 MyClass(metaclass=SingletonMeta):
    pass

m1 = MyClass()
m2 = MyClass()
print(m1 is m2) # 输出: True

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这种方式利用了元类的