为何Python单例模式代码执行结果不符合预期？

问题描述 #

我用Python实现了Singleton（单例）设计模式，预期先初始化的实例b的number值在4-33区间，后初始化的实例a的number值在100-200区间，但实际输出两者数值相同（比如148 148）。代码如下：

import random

class Rng:
    _instance = None

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

    def __init__(self, a, b):
        self.number = random.randint(a, b)

b = Rng(4, 33)
a = Rng(100, 200)
print(a.number , b.number)

输出结果：

output: 148 148

原因解释 #

你实现的单例模式保证了整个程序中只会存在一个Rng类的实例，问题出在Python的实例创建流程上：

• 第一次调用Rng(4,33)时，__new__方法检测到_instance为空，创建了第一个实例；紧接着__init__方法执行，给这个实例的number赋值为4-33之间的随机数。
• 第二次调用Rng(100,200)时，__new__方法直接返回已经存在的那个实例，但**__init__方法会再次被调用**，把这个唯一实例的number重新赋值为100-200之间的随机数。
• 变量a和b其实指向的是同一个对象，所以打印出来的number自然是最后一次__init__赋值的结果。

解决办法 #

方案1：仅首次创建实例时初始化属性 #

如果只需要单例实例的一个固定随机值，修改__init__逻辑，让它只在实例首次创建时执行初始化：

import random

class Rng:
    _instance = None
    _initialized = False

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

    def __init__(self, a, b):
        if not self._initialized:
            self.number = random.randint(a, b)
            self._initialized = True

b = Rng(4, 33)
a = Rng(100, 200)
print(a.number , b.number)  # 输出4-33之间的随机数，两次打印相同

方案2：存储不同参数对应的随机值 #

如果需要保留不同参数对应的随机值，同时维持单例，可以用字典存储参数与值的映射：

import random

class Rng:
    _instance = None
    _param_values = {}

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

    def __init__(self, a, b):
        param_key = (a, b)
        if param_key not in self._param_values:
            self._param_values[param_key] = random.randint(a, b)
        self.current_number = self._param_values[param_key]

b = Rng(4, 33)
a = Rng(100, 200)
print(a.current_number , b.current_number)  # 分别输出100-200和4-33的随机数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emam Kownine