Python（和 Python C API）：__new__ 与 __init__

Question

我要问的问题似乎与Python's use of __new__ and __init__? 重复，但无论如何，我仍然不清楚__new__ 和__init__ 之间的实际区别是什么。

在你急于告诉我__new__ 用于创建对象而__init__ 用于初始化对象之前，让我明确一点：我明白了。 事实上，这种区别是很自然的对我来说，因为我有 C++ 经验，我们有 placement new，它同样将对象分配与初始化分开。

Python C API tutorial 是这样解释的：

新成员负责 创建（相对于初始化） 类型的对象。它暴露在 Python 作为__new__() 方法。 ... 实施新方法的一个原因是确保初始值 实例变量。

所以，是的 - 我了解 __new__ 做了什么，但尽管如此，我仍然不明白为什么它在 Python 中有用。给出的示例表明 __new__ 如果您想“确保实例变量的初始值”可能会很有用。好吧，这不正是__init__ 会做的吗？

在 C API 教程中，显示​​了一个示例，其中创建了一个新类型（称为“Noddy”），并定义了该类型的 __new__ 函数。 Noddy 类型包含一个名为first 的字符串成员，并且这个字符串成员被初始化为一个空字符串，如下所示：

static PyObject * Noddy_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
    .....

    self->first = PyString_FromString("");
    if (self->first == NULL)
    {
       Py_DECREF(self);
       return NULL;
    }

    .....
}

请注意，如果没有在此处定义 __new__ 方法，我们将不得不使用 PyType_GenericNew，它只是将所有实例变量成员初始化为 NULL。所以__new__ 方法的唯一好处是实例变量将以空字符串开始，而不是NULL。 但是为什么这很有用，因为如果我们关心确保我们的实例变量被初始化为某个默认值，我们可以在 __init__ 方法中做到这一点？

Answer 1

区别主要在于可变类型和不可变类型。

__new__ 接受 type 作为第一个参数，并且（通常）返回该类型的新实例。因此它适用于可变类型和不可变类型。

__init__ 接受 instance 作为第一个参数并修改该实例的属性。这对于不可变类型是不合适的，因为它允许在创建后通过调用 obj.__init__(*args) 对其进行修改。

比较tuple和list的行为：

>>> x = (1, 2)
>>> x
(1, 2)
>>> x.__init__([3, 4])
>>> x # tuple.__init__ does nothing
(1, 2)
>>> y = [1, 2]
>>> y
[1, 2]
>>> y.__init__([3, 4])
>>> y # list.__init__ reinitialises the object
[3, 4]

至于为什么它们是分开的（除了简单的历史原因）：__new__ 方法需要一堆样板才能正确（初始对象创建，然后记住在最后返回对象）。相比之下，__init__ 方法非常简单，因为您只需设置需要设置的任何属性。

除了__init__ 方法更容易编写，以及上面提到的可变与不可变区别之外，还可以通过在__new__。不过，这通常是一种可疑的做法——根据需要调用父类__init__ 方法通常更清楚。

Answer 2

__new__ 可能还有其他用途，但有一个非常明显的用途：如果不使用 __new__，就不能子类化不可变类型。例如，假设你想创建一个元组的子类，它只能包含 0 到 size 之间的整数值。

class ModularTuple(tuple):
    def __new__(cls, tup, size=100):
        tup = (int(x) % size for x in tup)
        return super(ModularTuple, cls).__new__(cls, tup)

您根本无法使用 __init__ 执行此操作 - 如果您尝试在 __init__ 中修改 self，解释器会抱怨您正在尝试修改不可变对象。

Answer 3

__new__() 可以返回其绑定的类以外的类型的对象。 __init__() 仅初始化该类的现有实例。

>>> class C(object):
...   def __new__(cls):
...     return 5
...
>>> c = C()
>>> print type(c)
<type 'int'>
>>> print c
5

Answer 4

不是一个完整的答案，但也许可以说明差异。

__new__ 在必须创建对象时总是会被调用。在某些情况下，__init__ 不会被调用。一个例子是，当您从 pickle 文件中解开对象时，它们将被分配 (__new__) 但不会被初始化 (__init__)。

Answer 5

只想添加一个关于定义__new__ 与__init__ 的意图（相对于行为）的词。

当我试图了解定义类工厂的最佳方法时，我遇到了这个问题（以及其他问题）。我意识到__new__ 在概念上与__init__ 不同的一种方式是__new__ 的好处正是问题中所述：

所以 __new__ 方法的唯一好处是实例变量将以空字符串开始，而不是 NULL。但是为什么这很有用，因为如果我们关心确保我们的实例变量被初始化为某个默认值，我们可以在 __init__ 方法中做到这一点？

考虑到上述场景，当 instance 实际上是一个类本身时，我们关心实例变量的初始值。因此，如果我们在运行时动态创建一个类对象，并且我们需要定义/控制正在创建的该类的后续实例的特殊内容，我们将在元类的 __new__ 方法中定义这些条件/属性。

我对此感到困惑，直到我真正想到了这个概念的应用，而不仅仅是它的含义。这是一个希望能说明区别的示例：

a = Shape(sides=3, base=2, height=12)
b = Shape(sides=4, length=2)
print(a.area())
print(b.area())

# I want `a` and `b` to be an instances of either of 'Square' or 'Triangle'
# depending on number of sides and also the `.area()` method to do the right
# thing. How do I do that without creating a Shape class with all the
# methods having a bunch of `if`s ? Here is one possibility

class Shape:
    def __new__(cls, sides, *args, **kwargs):
        if sides == 3:
            return Triangle(*args, **kwargs)
        else:
            return Square(*args, **kwargs)

class Triangle:
    def __init__(self, base, height):
        self.base = base
        self.height = height

    def area(self):
        return (self.base * self.height) / 2

class Square:
    def __init__(self, length):
        self.length = length

    def area(self):
        return self.length*self.length

请注意，这只是一个示范性示例。有多种方法可以在不使用上述类工厂方法的情况下获得解决方案，即使我们确实选择以这种方式实现解决方案，为了简洁起见，也有一些注意事项（例如，显式声明元类） )

如果您正在创建一个常规类（也称为非元类），那么 __new__ 并没有真正意义，除非它是特殊情况，例如 ncoghlan's answer 答案中的可变与不可变场景（这本质上是一个更定义通过__new__创建的类/类型的初始值/属性的概念的具体示例，然后通过__init__进行初始化）。

Answer 6

__new__ 的一个特殊用途是使类成为单例：

class SingletonClass(object):
  def __new__(cls):
    if not hasattr(cls, 'instance'):
      cls.instance = super(SingletonClass, cls).__new__(cls)
    return cls.instance 

（来源：Singleton Pattern in Python - A Complete Guide - GeeksforGeeks）