class Singleton(object):
    def __new__(cls):
        # 关键在于这，每一次实例化的时候，我们都只会返回这同一个instance对象
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls.instance 

class si():

　　class_arg='a'
　　def __init__(self):
    　　self.obj='b'
    　　self.class_arg='c'

    @classmethod
    def a(cls):
        return 1
    def b(self):
        return 2

obj0=Singleton
obj1 = Singleton()
obj2 = Singleton()

obj3=si()
obj4=si()
obj5=si

Python定义的一个类，占有一个唯一的内存地址。
正常情况下，对类进行实例化的时候，每实例化一次，会生成一个新的对象（对应一个新的内存地址）

因此，obj3,obj4,obj5是三个不同的地址（obj3\obj4的类型是对象，obj5的类型是类）
对象会继承类的方法，但是类不能使用对象的方法,在si中，a是类的方法，b是对象的方法
因此obj3\obj4可以执行a,b,obj5只能执行a
obj5如果要执行b，则需要传参一个对象.obj5.b(ojb3)
###################我觉得可能是因为，类调用类方法的时候，第一个入参是这个类，对象调用对象的方法的时候，第一个入参是这个对象，
                   对象调用类的方法时，第一个入参是对象继承的类
                   类调用对象的方法时，不自动具备第一个入参（对象），因此需主动传入一个对象
class_arg是类的属性，obj是对象的属性，对象的class_arg属性被改写成c

所以，__init__方法是对对象进行初始化
而__new__是对类进行初始化，生成一个新的对象，作为__init__的self
在类Singleton中，重写__new__,不再返回一个新的对象，而是返回一个类的属性，那么每次构造类Singleton的对象时，不再生成一个新的对象（新的内存地址），
而是获取类的instance属性地址，因此obj1和obj2是同一个内存地址，但是跟obj0不是一个地址
若将Singleton改为

def __new__(cls):
        # 关键在于这，每一次实例化的时候，我们都只会返回这同一个instance对象
        if not hasattr(cls, 'instance'):
            cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
        return cls
即对类初始化后直接返回类，则 obj0/obj1/obj2是同一个内存地址（都指向定义的类）