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。
单例模式的要点有三个；一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
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（decorator）
- 使用元类（metaclass）
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：
#tests1.py
class MyClass(object):
def foo(self):
print('MyClass.foo')
my_class_obj=MyClass()
将上面的代码保存在文件 tests1.py 中，然后这样使用：
from .tests1 import my_class_obj
my_class_obj.foo()
使用 __new__
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 MyClass(object):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls._instance:
cls._instance = super(MyClass, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
return cls._instance class HerClass(MyClass):
a = 1
在上面的代码中，我们将类的实例和一个类变量 _instance 关联起来，如果 cls._instance 为 None 则创建实例，否则直接返回 cls._instance。
执行情况如下：
one = HerClass()
two = HerClass()
print(one == two) #True
print(one is two) #True
print(id(one), id(two)) #42818864 42818864
使用装饰器
我们知道，装饰器（decorator）可以动态地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，代码如下：
from functools import wraps def singleton(cls):
instances = {} @wraps(cls)
def getinstance(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls] return getinstance @singleton
class MyClass(object):
a = 1
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 metaclass
元类（metaclass）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的代码如下：
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] # Python2
# class MyClass(object):
# __metaclass__ = Singleton # Python3
class MyClass(metaclass=Singleton):
pass
优点：
缺点：
补充：元类(metaclass)
类也是对象
只要你使用关键字class，Python解释器在执行的时候就会创建一个对象。
下面的代码段：
class MyClass(object):
pass
将在内存中创建一个对象，名字就是MyClass。这个对象（类）自身拥有创建对象（类实例）的能力，而这就是为什么它是一个类的原因。但是，它的本质仍然是一个对象，于是乎你可以对它做如下的操作：
1) 你可以将它赋值给一个变量
2) 你可以拷贝它
3) 你可以为它增加属性
4) 你可以将它作为函数参数进行传递
class MyClass(object):
pass print(MyClass) # 你可以打印一个类，因为它其实也是一个对象
# <class '__main__.MyClass'> def echo(o):
print(o)
echo(MyClass) # 你可以将类做为参数传给函数
# <class '__main__.MyClass'> MyClass.new_attribute = 'foo' # 你可以为类增加属性
print(hasattr(MyClass,'new_attribute')) #True
print(MyClass.new_attribute) #foo MyClassMirror=MyClass # 你可以将类赋值给一个变量
print(MyClassMirror())
# <__main__.MyClass object at 0x00000000028CDE10>
动态地创建类
因为类也是对象，你可以在运行时动态的创建它们，就像其他任何对象一样。首先，你可以在函数中创建类，使用class关键字即可。
def choose_class(name):
if name == 'foo':
class Foo(object):
pass
return Foo # 返回的是类，不是类的实例
else:
class Bar(object):
pass return Bar MyClass = choose_class('foo')
print(MyClass) # 函数返回的是类，不是类的实例
# <class '__main__.choose_class.<locals>.Foo'> print(MyClass()) # 你可以通过这个类创建类实例，也就是对象
# <__main__.choose_class.<locals>.Foo object at 0x00000000021E5CF8>
但这还不够动态。
由于类也是对象，所以它们必须是通过什么东西来生成的才对。
还记得内建函数type吗？这个古老但强大的函数能够让你知道一个对象的类型是什么，就像这样：
print(type(1)) #<class 'int'>
print(type('')) #<class 'str'>
print(type(MyClass)) #<class 'type'>
print(type(MyClass())) #<class '__main__.MyClass'>
type也能动态的创建类。
type可以像这样工作：
type(类名, 父类的元组（针对继承的情况，可以为空），包含属性的字典（名称和值）)
比如下面的代码：
class MyShinyClass(object):
pass
可以手动像这样创建：
MyShinyClass=type('MyShinyClass',(),{}) # 返回一个类对象
print(MyShinyClass)
# <class '__main__.MyShinyClass'>
print(MyShinyClass()) # 创建一个该类的实例
# <__main__.MyShinyClass object at 0x0000000002737D68>
type 接受一个字典来为类定义属性，因此：
class Foo(object):
bar=True
可以翻译为：
Foo = type('Foo', (), {'bar':True})
并且可以将Foo当成一个普通的类一样使用：
class Foo(object):
bar=True print(Foo) #<class '__main__.Foo'>
print(Foo.bar) #True
f=Foo()
print(f) #<__main__.Foo object at 0x0000000001F7DE10>
print(f.bar) #True
当然，你可以向这个类继承，所以，如下的代码：
class FooChild(Foo):
pass
就可以写成：
class Foo(object):
bar=True FooChild = type('FooChild', (Foo,),{})
print(FooChild)
# <class '__main__.FooChild'> print(FooChild.bar) # bar属性是由Foo继承而来
# True
最终你会希望为你的类增加方法。只需要定义一个有着恰当签名的函数并将其作为属性赋值就可以了。
class Foo(object):
bar=True def echo_bar(self):
print(self.bar) FooChild = type('FooChild', (Foo,), {'echo_bar': echo_bar})
print(hasattr(Foo, 'echo_bar')) #False
print(hasattr(FooChild, 'echo_bar')) #True
my_foo = FooChild()
my_foo.echo_bar() #True
你可以看到，在Python中，类也是对象，你可以动态的创建类。这就是当你使用关键字class时Python在幕后做的事情，而这就是通过元类来实现的。
到底什么是元类
元类就是用来创建类的“东西”。元类就是类的类。
函数type实际上是一个元类。type就是Python在背后用来创建所有类的元类。
type就是创建类对象的类。你可以通过检查__class__属性来看到这一点。
Python中所有的东西，注意，我是指所有的东西——都是对象。这包括整数、字符串、函数以及类。它们全部都是对象，而且它们都是从一个类创建而来。
age = 35
print(age.__class__) #<class 'int'> name = 'bob'
print(name.__class__) #<class 'str'> def foo():
pass
print(foo.__class__) #<class 'function'> class Bar(object):
pass
b = Bar()
print(b.__class__) #<class '__main__.Bar'>
现在，对于任何一个__class__的__class__属性又是什么呢？
print(age.__class__.__class__) #<class 'type'>
print(name.__class__.__class__) #<class 'type'>
print(foo.__class__.__class__) #<class 'type'>
print(b.__class__.__class__) #<class 'type'>
因此，元类就是创建类这种对象的东西。
type就是Python的内建元类，当然了，你也可以创建自己的元类。
__metaclass__属性
你可以在写一个类的时候为其添加__metaclass__属性。
class Foo(object):
__metaclass__ = something...
如果你这么做了，Python就会用元类来创建类Foo。小心点，这里面有些技巧。你首先写下class Foo(object)，但是类对象Foo还没有在内存中创建。Python会在类的定义中寻找__metaclass__属性，如果找到了，Python就会用它来创建类Foo，如果没有找到，就会用内建的type来创建这个类。
当你写如下代码时 :
class Foo(Bar):
pass
Python做了如下的操作：
Foo中有__metaclass__这个属性吗？如果是，Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为Foo的类对象（我说的是类对象，请紧跟我的思路）。如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在Bar（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作。如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。
现在的问题就是，你可以在__metaclass__中放置些什么代码呢？
答案就是：可以创建一个类的东西。那么什么可以用来创建一个类呢？type，或者任何使用到type或者子类化type的东东都可以。
内容：自定义元类、为什么要用metaclass类而不是函数?、究竟为什么要使用元类？
参考博文：http://blog.jobbole.com/21351/