


Warum wird Pythons „__init__()' immer nach „__new__()' aufgerufen?
Verstehen der Reihenfolge von __init__() und __new__()
In Python spielen die Methoden __new__() und __init__() eine entscheidende Rolle im Instanzerstellungsprozess. Viele Entwickler fragen sich jedoch, warum __init__() immer nach __new__() aufgerufen wird.
Zweck von __new__()
__new__() ist für die Steuerung der Erstellung von verantwortlich eine neue Instanz. Es initialisiert die Zuordnung der Instanz und gibt die Instanz selbst zurück. Im Wesentlichen entscheidet __new__(), ob eine neue Instanz erstellt oder eine vorhandene wiederverwendet wird.
Zweck von __init__()
__init__() wird für die Objektinitialisierung verwendet. Es legt die Attribute der Instanz fest und führt den erforderlichen Setup-Code aus. __init__() gibt nichts zurück, da sein Hauptzweck darin besteht, den Zustand des Objekts zu initialisieren.
Reihenfolge bei der Instanzerstellung
Die Reihenfolge bei der Instanzerstellung ist immer:
- __new__() wird zuerst aufgerufen, um ein vorhandenes zuzuweisen und möglicherweise zurückzugeben Instanz.
- Wenn __new__() eine neue Instanz zurückgibt, wird __init__() aufgerufen, um die Instanz zu initialisieren.
Beispiel
Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie __new__() die Instanz steuert Erstellung:
class A(object): _dict = dict() def __new__(cls): if 'key' in A._dict: print("EXISTS") return A._dict['key'] else: print("NEW") return super(A, cls).__new__(cls) def __init__(self): print("INIT") A._dict['key'] = self print("") a1 = A() a2 = A() a3 = A()
Ausgabe:
NEW INIT EXISTS INIT EXISTS INIT
Wie Sie sehen können, prüft __new__() zunächst, ob in _dict bereits eine Instanz vorhanden ist. Wenn ja, wird die vorhandene Instanz zurückgegeben. Andernfalls wird eine neue Instanz erstellt und zurückgegeben. __init__() wird dann aufgerufen, um jede Instanz zu initialisieren.
Alternativen zur Verwendung von __new__()
In den meisten Fällen verwenden Sie __new__(), um Ihr eigenes Flyweight-Entwurfsmuster zu implementieren wird nicht empfohlen. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung einer Factory-Klasse oder eines Objektpools, um die Erstellung und Wiederverwendung von Instanzen zu verwalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wird Pythons „__init__()' immer nach „__new__()' aufgerufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
