英文原文来自Understanding Python Class Instantiation
从PythonWeekly邮件中看到
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, args, 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, *args, **kwargs)
type.__call__(Foo, *args, **kwargs)
调用type.__new__(Foo, *args, **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, *args, **kwargs): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance
然后使用它:
>>> s1 = Singleton()... s2 = Singleton()... s1 is s2True
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, *args, **kwargs): obj = super().__new__(cls, *args, **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 b2False>>> b1.x = 8... b2.x8
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__>>>
作者:treelake
链接:https://www.jianshu.com/p/f63ad9d550f1
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