让我们以一个Foo
类开始:
class Foo(object):
def __init__(self,x,y=0):
self.x = x
self.y = y
当你实例化它(即创建该类的一个新的实例)时发生了什么?
f = Foo(1,y=2)
对Foo
的调用到底调用了什么函数或方法呢?大多数新手甚至许多有经验的Python开发者会立刻回答:调用了__init__
方法。如果你停下来仔细想1秒,你会发现这远不是一个正确答案。
__init__
并没有返回一个对象,但是调用Foo(1,y=2)
确实返回了一个对象。而且,__init__
预期一个self
参数,但是当我们调用Foo(1,y=2)
时这里并没有这个参数。这里会有更复杂的工作。在这篇文章中,让我们探究下在Python中实例化一个类时到底发生了什么。
构造顺序
在Python中实例化一个对象包含了几个阶段,但它的妙处在于它们自身是Pythonic(python之禅)的——理解这些步骤使得我们对Python整体有多一点的了解。Foo
是一个类,但是Python中的类也是对象!类、函数、方法以及实例都是对象,并且无论何时你将一对括号放在它们的名字后面时,就会调用它们的__call__
方法。所以Foo(1,y=2)
是等价于Foo.__call__(1,y=2)
的。__call__
方法是定义在Foo
的类中的。Foo
的类是什么呢?
>>> Foo.__class__
<class 'type'>
所以Foo
是类型type
的一个对象并且调用__call__
返回一个Foo
类的对象。让我们看下type
中的__call__
方法是什么样的。这个方法相当的复杂,但是我们尝试尽量简化它。在下面我粘贴了cpython C和PyPy Python的实现。我发想从源码中寻找答案是很有趣的,但是你也可以直接看下面的简化版:
cpython
static PyObject *
type_call(PyTypeObject *type,PyObject *args,PyObject *kwds)
{
PyObject *obj;
if (type->tp_new == NULL) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,"cannot create '%.100s' instances",type->tp_name);
return NULL;
}
obj = type->tp_new(type,args,kwds);
obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type,obj,NULL);
if (obj == NULL)
return NULL;
/* Ugly exception: when the call was type(something),don't call tp_init on the result. */
if (type == &PyType_Type &&
PyTuple_Check(args) && PyTuple_GET_SIZE(args) == 1 &&
(kwds == NULL ||
(PyDict_Check(kwds) && PyDict_Size(kwds) == 0)))
return obj;
/* If the returned object is not an instance of type,it won't be initialized. */
if (!PyType_IsSubtype(Py_TYPE(obj),type))
return obj;
type = Py_TYPE(obj);
if (type->tp_init != NULL) {
int res = type->tp_init(obj,kwds);
if (res < 0) {
assert(PyErr_Occurred());
Py_DECREF(obj);
obj = NULL;
}
else {
assert(!PyErr_Occurred());
}
}
return obj;
}
PyPy
def descr_call(self,space,__args__):
promote(self)
# invoke the __new__ of the type
if not we_are_jitted():
# note that the annotator will figure out that self.w_new_function
# can only be None if the newshortcut config option is not set
w_newfunc = self.w_new_function
else:
# for the JIT it is better to take the slow path because normal lookup
# is nicely optimized,but the self.w_new_function attribute is not
# kNown to the JIT
w_newfunc = None
if w_newfunc is None:
w_newtype,w_newdescr = self.lookup_where('__new__')
if w_newdescr is None: # see test_crash_mro_without_object_1
raise oefmt(space.w_TypeError,"cannot create '%N' instances",self)
w_newfunc = space.get(w_newdescr,self)
if (space.config.objspace.std.newshortcut and
not we_are_jitted() and
isinstance(w_newtype,W_TypeObject)):
self.w_new_function = w_newfunc
w_newobject = space.call_obj_args(w_newfunc,self,__args__)
call_init = space.isinstance_w(w_newobject,self)
# maybe invoke the __init__ of the type
if (call_init and not (space.is_w(self,space.w_type) and
not __args__.keywords and len(__args__.arguments_w) == 1)):
w_descr = space.lookup(w_newobject,'__init__')
if w_descr is not None: # see test_crash_mro_without_object_2
w_result = space.get_and_call_args(w_descr,w_newobject,__args__)
if not space.is_w(w_result,space.w_None):
raise oefmt(space.w_TypeError,"__init__() should return None")
return w_newobject
如果我们忽略错误检查,那么对于常规类的实例化它大致等同如下:
def __call__(obj_type,*args,**kwargs):
obj = obj_type.__new__(*args,**kwargs)
if obj is not None and issubclass(obj,obj_type):
obj.__init__(*args,**kwargs)
return obj
__new__
方法为对象分配了内存空间,构建它为一个“空"对象然后__init__
方法被调用来初始化它。
总的来说:
-
Foo(*args,**kwargs)
等价于Foo.__call__(*args,**kwargs)
- 既然
Foo
是一个type
的实例,Foo.__call__(*args,**kwargs)
实际调用的是type.__call__(Foo,**kwargs)
-
type.__call__(Foo,**kwargs)
调用type.__new__(Foo,**kwargs)
,然后返回一个对象。 -
obj
随后通过调用obj.__init__(*args,**kwargs)
被初始化。 -
obj
被返回。
定制
现在我们将注意力转移到__new__
方法上。本质上,它是负责实际对象的创建的方法。我们不会具体探究__new__
方法的底层实现细节。它的要点是它会为对象分配空间并返回该对象。有趣的是,一旦你意识到__new__
做了什么,你可以用它来定制有趣的实例创建方式。值得注意的是,尽管__new__
是一个静态方法,但你不需要用@staticmethod
来声明它——它是Python解释器的特例。
一个精彩的展现__new__
方法的力量的例子就是用它来实现一个单例类:
class Singleton(object):
_instance = None
def __new__(cls,**kwargs):
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls,**kwargs)
return cls._instance
然后使用它:
>>> s1 = Singleton()
... s2 = Singleton()
... s1 is s2
True
注意在这个单例类的实现中,__init__
方法会在每次我们调用Singleton()
时被调用,所以要小心处理。
另外一个相似的例子是实现Borg design pattern:
class Borg(object):
_dict = None
def __new__(cls,**kwargs):
obj = super().__new__(cls,**kwargs)
if cls._dict is None:
cls._dict = obj.__dict__
else:
obj.__dict__ = cls._dict
return obj
然后:
>>> b1 = Borg()
... b2 = Borg()
... b1 is b2
False
>>> b1.x = 8
... b2.x
8
最后的提醒——上面的例子展示了__new__
的力量,但是只是说明你可以使用它,而不是意味着你应该这么做:
__new__
是Python中最容易被滥用的特性。它晦涩难懂,又缺陷丛生,并且几乎每个用例都被我发现有更好的解决方案(使用其它的Python工具)。但是,当你确实需要__new__
时,它令人难以置信的强大并且值得去理解。
—— Arion Sprague,Python’s Hidden New
在python中,一个问题的最佳解决方案是用__new__
的情况是罕见的。麻烦的是如果你手里有把锤子,任何问题看起来都会像是钉子了 —— 那么你可能会突然遇到很多__new__
能解决的问题。但是我们应该更倾向于更好的设计而不是使用一个全新的工具。__new__
并不总是更好的。
参考
补充
如果 Foo
定义了一个 __call__
方法,Foo(*args,**kwargs)
并不等于Foo.__call__(*args,**kwargs)
:
>>> class Foo:
... def __call__(self):
... print('running __call__')
...
>>> Foo()
<__main__.Foo object at 0x000000000227ABE0>
>>> Foo.__call__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",line 1,in <module>
TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'self'
In this case,__call__ is used to call instances of the class :
>>> Foo()()
running __call__
>>>