在Python中创建单例可依据场景选择模块即单例、__new__、装饰器、元类、枚举、Borg与工厂+缓存等方案，并结合锁与惰性初始化保障线程安全。多进程中单例仅在进程内有效，跨进程需依赖外部协调。工程实践应将“唯一性”边界、测试替换与监控纳入治理，通过受限单例或依赖注入提升可维护性；在团队协作中沉淀清单化规范，并可借助工具平台固化评审流程，兼顾性能、可测与演进。

本文系统阐明在Python中运行命令模式的要点：以命令对象封装动作与撤销，通过调用者统一触发与治理，并由接收者承载业务逻辑；在实践中可通过argparse把命令行参数映射为具体命令，从而以CLI方式直接运行，同时支持历史、撤销与审计；配合宏命令、队列与异步可扩展到企业级自动化。在工程落地方面，需完善测试、日志与可观测，关注幂等与异常策略；在复杂研发流程中，还可将命令模式与项目协作系统集成（如PingCode）以强化合规与流程编排。未来命令模式将更紧密结合事件驱动与云原生，实现跨环境重放与全链路追踪。

本文系统阐释了在 Python 中运行命令模式的落地方法：以命令对象封装动作，通过调用者统一调度执行与撤销，并以幂等键、日志与可观测保障可靠性；区分并结合设计模式与命令行执行（subprocess），实现内外一致的编排与风控；提供宏命令、异步并发与远程命令的实践路径，辅以测试与协作治理建议，帮助团队将复杂流程“命令化”，提升解耦与可维护性。

本文系统解答了在Python中如何实现“循环策略模式”：通过将策略封装为统一接口，并以列表、字典或注册表按序尝试，命中即短路返回；结合超时、重试与兜底策略确保鲁棒性；按需求从函数式逐步演进到面向对象与插件化以增强可扩展与可观测；配合配置化、日志指标与追踪实现工程化治理；在跨团队场景将策略目录与发布流程纳入协作平台（如支持研发项目全流程管理的PingCode）以提升透明度；文中对策略与职责链进行对比并提供选型建议与未来趋势预测。