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Python中的魔术方法__new__介绍

Mysql 来源：互联网 作者：佚名 发布时间：2025-05-24 23:05:35 人浏览
摘要

一、核心意义与机制 1.1 构造过程原理 1.2 与 __init__ 对比 特性 __new__ __init__ 方法类型 静态方法 实例方法 返回值 必须返回实例对象 无返回值 调用时机 创建实例时首先调用 在 __new__ 之后调用

一、核心意义与机制

1.1 构造过程原理

1.2 与 __init__ 对比

特性 __new__ __init__
方法类型 静态方法 实例方法
返回值 必须返回实例对象 无返回值
调用时机 创建实例时首先调用 在 __new__ 之后调用
主要职责 控制实例创建过程 初始化实例属性

二、核心功能解析

2.1 核心能力

  • 控制实例创建过程
  • 决定是否生成新实例
  • 修改实例创建逻辑
  • 实现设计模式底层支持

2.2 方法签名

元类中的 __new__ 参数（示例 4.1）

  • 样例

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class Meta(type):

    def __new__(mcs, name, bases, attrs):

        # 参数列表固定

        return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)
  • 参数解析表
参数名 类型 说明
mcs type 元类自身（约定命名，类似 cls 代表类）
name str 要创建的类名（如 "MyClass"）
bases tuple 基类列表（继承的父类）
attrs dict 类属性字典（包含方法、类变量等）

调用逻辑

  • 元类用于??创建类对象??（不是实例对象）
  • 参数由解释器在定义类时自动传入
  • super().__new__ 最终调用 type.__new__ 生成类对象

不可变类型子类的 __new__（示例 3.2）

样例

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class ImmutableStr(str):

    def __new__(cls, value):

        return super().__new__(cls, processed_value)
  • 参数解析表
参数名 类型 说明
cls type 当前类对象（ImmutableStr）
value Any 用户自定义参数（初始化输入值）

调用逻辑

  • 继承自不可变类型（str/int/tuple 等）
  • 必须通过 __new__ 完成实例创建
  • super().__new__ 调用父类（str）的构造方法
  • 参数需匹配父类 __new__ 的要求（如 str 需要传入初始化字符串）

可变类型普通类的 __new__（示例 3.1）

样例

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class Singleton:

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        return super().__new__(cls)
  • 参数解析表
参数名 类型 说明
cls ` 当前类对象（Singleton）
*args tuple 位置参数（与 __init__ 共享参数）
?**?kwargs dict 关键字参数（与 __init__ 共享参数）

调用逻辑

  • 普通类的实例创建流程
  • super().__new__ 调用 object.__new__ 生成实例
  • 参数需与 __init__ 方法兼容

2.3 参数传递关系图示

2.4 核心记忆要点

??元类 __new__ 的四个参数是固定结构??

  • 用于构建类对象（类的模板）
  • 参数由解释器自动填充

??普通类 __new__ 第一个参数必为 cls??

  • 后续参数需与 __init__ 匹配
  • 不可变类型需要完全重写参数列表

??super().__new__ 的参数必须与父类一致??

  • 元类中：super().__new__(mcs, name, bases, attrs)
  • 普通类中：super().__new__(cls[, ...])

三、典型应用场景

3.1 单例模式实现

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class Singleton:

    _instance = None

     

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        if not cls._instance:

            cls._instance = super().__new__(cls)

        return cls._instance

 

a = Singleton()

b = Singleton()

print(a is b)  # True

3.2 不可变类型扩展

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class ImmutableStr(str):

    def __new__(cls, value):

        # 预处理字符串

        processed = value.strip().upper()

        return super().__new__(cls, processed)

     

s = ImmutableStr("  hello  ")

print(s)  # "HELLO"

3.3 对象池技术

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class ConnectionPool:

    _pool = []

    _max_size = 5

     

    def __new__(cls):

        if len(cls._pool) < cls._max_size:

            obj = super().__new__(cls)

            cls._pool.append(obj)

            return obj

        return cls._pool.pop(0)

 

conn1 = ConnectionPool()

conn2 = ConnectionPool()

四、高级应用技巧

4.1 元类协作

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class Meta(type):

    def __new__(mcs, name, bases, attrs):

        # 添加类属性

        attrs['version'] = 1.0

        return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)

 

class MyClass(metaclass=Meta):

    pass

 

print(MyClass.version)  # 1.0

4.2 参数预处理

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class SmartTuple(tuple):

    def __new__(cls, iterable):

        # 过滤非数字元素

        filtered = (x for x in iterable if isinstance(x, (int, float)))

        return super().__new__(cls, filtered)

     

t = SmartTuple([1, 'a', 3.14, None])

print(t)  # (1, 3.14)

五、继承体系中的使用

5.1 继承链处理

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class Base:

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        print(f"Creating {cls.__name__}")

        return super().__new__(cls)

 

class Child(Base):

    pass

 

c = Child()  # 输出 "Creating Child"

5.2 多继承处理

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class A:

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        print("A's __new__")

        return super().__new__(cls)

 

class B:

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        print("B's __new__")

        return super().__new__(cls)

 

class C(A, B):

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        return A.__new__(cls)

 

obj = C()  # 输出 "A's __new__"

六、注意事项与调试

6.1 常见错误

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class ErrorCase:

    def __new__(cls):

        # 错误：忘记返回实例

        print("Creating instance")  # ? 无返回值

         

    def __init__(self):

        print("Initializing")

 

e = ErrorCase()  # TypeError

6.2 调试技巧

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class DebugClass:

    def __new__(cls, *args, ?**?kwargs):

        print(f"__new__ args: {args}")

        instance = super().__new__(cls)

        print(f"Instance ID: {id(instance)}")

        return instance

     

    def __init__(self, value):

        print(f"__init__ value: {value}")

 

d = DebugClass(42)

七、性能优化建议

7.1 对象缓存策略

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class ExpensiveObject:

    _cache = {}

     

    def __new__(cls, config):

        key = hash(frozenset(config.items()))

        if key not in cls._cache:

            instance = super().__new__(cls)

            instance._init(config)

            cls._cache[key] = instance

        return cls._cache[key]

     

    def __init__(self, config):

        # 避免重复初始化

        self.config = config

最佳实践总结??

  • 优先使用 super().__new__ 保证继承链正常
  • 修改不可变类型必须使用 __new__
  • 单例模式要处理好线程安全问题
  • 避免在 __new__ 中做耗时操作
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