python 导入模块时仅执行一次模块体，因此模块级创建的类实例是全局唯一的；但更推荐按需实例化，以提升可测试性、避免隐式状态依赖。

python 导入模块时仅执行一次模块体，因此模块级创建的类实例是全局唯一的；但更推荐按需实例化，以提升可测试性、避免隐式状态依赖。

在 Python 中，import 并非简单地“复制代码”，而是一套受 sys.modules 缓存机制严格管理的运行时过程。当你在 foo.py 中定义类并直接实例化：

# foo.py
class Foo:
    def __init__(self):
        print("Foo instance created")  # 仅首次导入时打印

foo = Foo()  # 模块级实例化

该实例 foo 的创建行为只发生一次——即该模块首次被导入时。后续所有 import foo 或 from foo import Foo 均直接复用 sys.modules["foo"] 中已加载的模块对象，其中 foo.foo 引用的是同一个实例。

✅ 正确理解：

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• from foo import Foo 导入的是类（可复用的蓝图），不触发实例化；
• import foo 导入的是整个模块对象，其顶层语句（含 foo = Foo()）仅执行一次；
• 所有模块共享同一份模块命名空间，因此 foo.foo 在任意位置访问都指向同一实例。

⚠️ 但模块级实例化存在明显隐患：

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• 隐式单例：行为不可控，难以 mock 或重置，严重阻碍单元测试；
• 初始化副作用：若 __init__ 含 I/O、网络调用或依赖未就绪的全局状态，可能导致导入失败或竞态；
• 参数僵化：无法为不同使用场景传入差异化参数（如配置、连接池大小等）。

? 推荐实践：导出类，由使用者按需实例化

# foo.py —— 仅定义，不实例化
class Foo:
    def __init__(self, name="default"):
        self.name = name
        print(f"Foo({name}) created")

# bar.py
from foo import Foo
instance_a = Foo(name="alpha")  # 显式、可控、可测试

# baz.py  
from foo import Foo
instance_b = Foo(name="beta")  # 独立生命周期，互不影响

? 总结：
Python 的模块缓存机制确保了类定义和模块级对象的唯一性，但这不意味着应滥用模块级实例。将实例化职责交还给调用方，是符合 Python 哲学（显式优于隐式）、利于解耦与测试的稳健设计。