Python中class內置方法__init__與__new__作用與區別探究
背景
最近嘗試了解Django中ORM實現的原理,發現其用到了metaclass(元類)這一技術,進一步又涉及到Python class中有兩個特殊內置方法__init__與__new__,決定先嘗試探究一番兩者的具體作用與區別。
PS: 本文中涉及的類均為Python3中默認的新式類,對應Python2中則為顯式繼承了object的class,因為未繼承object基類的舊式類並沒有這些內置方法。
__init__方法作用
凡是使用Python自定義過class就必然要和__init__方法打交道,因為class實例的初始化工作即由該函數負責,實例各屬性的初始化程式碼一般都寫在這裡。事實上之前如果沒有認真了解過class實例化的詳細過程,會很容易誤認為__init__函數就是class的構造函數,負責實例創建(記憶體分配)、屬性初始化工作,但實際上__init__只是負責第二步的屬性初始化工作,第一步的記憶體分配工作另有他人負責–也就是__new__函數。
__new__方法作用
__new__是一個內置staticmethod,其首個參數必須是type類型–要實例化的class本身,其負責為傳入的class type分配記憶體、創建一個新實例並返回該實例,該返回值其實就是後續執行__init__函數的入參self,大體執行邏輯其實可以從Python的源碼typeobject.c中定義的type_call函數看出來:
955 static PyObject *
956 type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
957 {
958 PyObject *obj;
959
960 if (type->tp_new == NULL) {
961 PyErr_Format(PyExc_TypeError,
962 "cannot create '%.100s' instances",
963 type->tp_name);
964 return NULL;
965 }
...
974 obj = type->tp_new(type, args, kwds); # 這裡先執行tp_new分配記憶體、創建對象返回obj
975 obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL);
...
992 type = Py_TYPE(obj); # 這裡獲取obj的class類型,並判定有tp_init則執行該初始化函數
993 if (type->tp_init != NULL) {
994 int res = type->tp_init(obj, args, kwds);
995 if (res < 0) {
996 assert(PyErr_Occurred());
997 Py_DECREF(obj);
998 obj = NULL;
999 }
1000 else {
1001 assert(!PyErr_Occurred());
1002 }
1003 }
1004 return obj;
1005 }
執行程式碼class(*args, **kwargs) 時,其會先調用type_new函數分配記憶體創建實例並返回為obj,而後通過Py_TYPE(obj)獲取其具體type,再進一步檢查type->tp_init不為空則執行該初始化函數。
__init__ && __new__聯繫
上面已經明確__new__負責記憶體分配創建好實例,__init__負責實例屬性的相關初始化工作,乍看上去對於實例屬性的初始化程式碼完全可以也放在__new__之中,即__new__同時負責對象創建、屬性初始化,省去多定義一個__init__函數的工作,那為什麼要把這兩個功能拆分開來呢?
stackoverflow上有一個回答感覺比較合理:
As to why they're separate (aside from simple historical reasons): __new__ methods require a bunch of boilerplate to get right (the initial object creation, and then remembering to return the object at the end). __init__ methods, by contrast, are dead simple, since you just set whatever attributes you need to set.
大意是__new__方法自定義要求保證實例創建、並且必須記得返回實例對象的一系列固定邏輯正確,而__init__方法相當簡單只需要設置想要設置的屬性即可,出錯的可能性就很小了,絕大部分場景用戶完全只需要更改__init__方法,用戶無需感知__new__的相關邏輯。
另外對於一個實例理論上是可以通過多次調用__init__函數進行初始化的,但是任何實例都只可能被創建一次,因為每次調用__new__函數理論上都是創建一個新實例返回(特殊情況如單例模式則只返回首次創建的實例),而不會存在重新構造已有實例的情況。
針對__init__可被多次調用的情況,mutable和immutable對象會有不同的行為,因為immutable對象從語義上來說首次創建、初始化完成後就不可以修改了,所以後續再調用其__init__方法應該無任何效果才對,如下以list和tuple為例可以看出:
In [1]: a = [1, 2, 3]; print(id(a), a)
4590340288 [1, 2, 3]
# 對list實例重新初始化改變其取值為[4, 5]
In [2]: a.__init__([4, 5]); print(id(a), a)
4590340288 [4, 5]
In [3]: b = (1, 2, 3); print(id(b), b)
4590557296 (1, 2, 3)
# 對tuple實例嘗試重新初始化並無任何效果,符合對immutable類型的行為預期
In [4]: b.__init__((4, 5)); print(id(b), b)
4590557296 (1, 2, 3)
這裡可以看出將實例創建、初始化工作獨立拆分後的一個好處是:要自定義immutable class時,就應該自定義該類的__new__方法,而非__init__方法,對於immutable class的定義更方便了。
使用__new__的場景
上面已經說過對於絕大部分場景自定義__init__函數初始化實例已經能cover住需求,完全不需要再自定義__new__函數,但是終歸是有一些「高端」場景需要自定義__new__的,經過閱讀多篇資料,這裡大概總結出了兩個主要場景舉例如下。
定義、繼承immutable class
之前已經說過__int__與__new__的拆分使immutable class的定義更加方便了,因為只需要自定義僅在創建時會調用一次的__new__方法即可保證後面任意調用其__init__方法也不會有副作用。
而如果是繼承immutable class,要自定義對應immutable 實例的實例化過程,也只能通過自定義__new__來實現,更改__init__是沒有用的,如下嘗試定義一個PositiveTuple,其繼承於tuple,但是會將輸入數字全部轉化為正數。
首先嘗試自定義__init__的方法:
In [95]: class PositiveTuple(tuple):
...: def __init__(self, *args, **kwargs):
...: print('get in init one, self:', id(self), self)
...: # 直接通過索引賦值的方式會報: PositiveTuple' object does not support item assignment
...: # for i, x in enumerate(self):
...: # self[i] = abs(x)
...: # 只能嘗試對self整體賦值
...: self = tuple(abs(x) for x in self)
...: print('get in init two, self:', id(self), self)
...:
In [96]: t = PositiveTuple([-3, -2, 5])
get in init one, self: 4590714416 (-3, -2, 5)
get in init two, self: 4610402176 (3, 2, 5)
In [97]: print(id(t), t)
4590714416 (-3, -2, 5)
可以看到雖然在__init__中重新對self進行了賦值,其實只是相當於新生成了一個tuple對象4610402176,t指向的依然是最開始生成好的實例4590714416。
如下為使用自定義__new__的方法:
In [128]: class PositiveTuple(tuple):
...: def __new__(cls, *args, **kwargs):
...: self = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
...: print('get in init one, self:', id(self), self)
...: # 直接通過索引賦值的方式會報: PositiveTuple' object does not support item assignment
...: # for i, x in enumerate(self):
...: # self[i] = abs(x)
...: # 只能嘗試對self整體賦值
...: self = tuple(abs(x) for x in self)
...: print('get in init two, self:', id(self), self)
...: return self
...:
...:
In [129]: t = PositiveTuple([-3, -2, 5])
get in init one, self: 4621148432 (-3, -2, 5)
get in init two, self: 4611736752 (3, 2, 5)
In [130]: print(id(t), t)
4611736752 (3, 2, 5)
可以看到一開始調用super.__new__時其實已經創建了一個實例4621148432,而後通過新生成一個全部轉化為正數的tuple 4611736752賦值後返回,最終返回的實例t也就最終需要的全正數tuple。
使用metaclass
另一個使用__new__函數的場景是metaclass,這是一個號稱99%的程式設計師都可以不用了解的「真高端」技術,也是Django中ORM實現的核心技術,目前本人也還在摸索、初學之中,這裡推薦廖老師的一篇文章科普://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017592449371072 ,以後有機會再單獨寫一篇blog探究。
轉載請註明出處,原文地址: //www.cnblogs.com/AcAc-t/p/python_builtint_new_init_meaning.html
參考
//stackoverflow.com/a/4859181/11153091
//www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017592449371072
//xxhs-blog.readthedocs.io/zh_CN/latest/how_to_be_a_rich_man.html
//blog.csdn.net/luoweifu/article/details/82732313
//www.cnblogs.com/wdliu/p/6757511.html