在Python 3中的多个模块中使用Singleton类

Question

这可能是一个愚蠢的问题，因为我刚刚了解了元类。

如果您在各自的文件中每个都有2个Singleton类，那么在两个文件中都复制Singleton元类定义是不好的做法，例如

Apple.py

class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class Apple(metaclass=Singleton):
    pass

print(Apple() == Apple())   # True

Orange.py

class Singleton(type):
    _instances = {}
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

class Orange(metaclass=Singleton):
    pass

print(Orange() == Orange()) # True

还是我们应该将Singleton元类代码移到其自己的文件Singleton.py ，并将其导入Apple.py和Orange.py ？

还是使用包singleton-decorator的@singleton装饰singleton-decorator ？

Answer 1

实际上，使用元类定义单例是一种愚蠢的做法。 我不知道是谁最初提出了这种模式，现在已经很普遍了，这太过分了。

就是说，这只是一个简单的答案：当然，重复代码没有任何意义-少得多，因此即使您只需要更改一个参数也不会重复-它是完全相同的代码。 只需将其保存在一个文件中，然后从另一个文件中导入即可，即使您不想为此创建特定的文件。

现在，元类是Python中的一项强大功能，当人们知道发生了什么时，最好使用它。 否则，会有副作用，最常见的副作用是无法将您的类与其他具有元类的类（实际上可能是必要的）结合在一起。

也就是说，这是基于装饰器的非元类单例模式：

_register = {}

def singleton(cls):
   def wrapper(*args, **kw):
       if cls not in _register:
           instance = cls(*args, **kw)
           _register[cls] = instance
       return _register[cls] 

   wrapper.__name__ = cls.__name__
   return wrapper

...
@singleton
class Orange:
    ...

上面的代码按原样提供，但是如果小心使用它，则不会警告有人尝试创建具有不同参数的第二个实例。 可以更改它以不允许使用任何参数，或者在重新实例化时引发错误。

更好的是，装饰器模式可以在类声明时直接创建单例实例，这与元类不同，然后甚至不需要寄存器，因为该类将无法用于尝试产生不正确的它的第二个实例（尽管可以执行type(Orange)() －如果您在一个项目中，这是一个可以破坏代码的环境：

def singleton(cls):
      return cls()

这就对了。

@singleton
class Orange:
    ...

执行后，这会将“ Orange”添加到命名空间中，作为声明的“ Orange”类的一个且单独允许的实例。 或为此，只需执行以下操作：

class Orange:
   ...

Orange = Orange()

（当然，您甚至解决了跨模块共享代码的问题，根本不需要额外的代码）