详解Python中的__new__()方法的使用
先看下object类中对__new__()方法的定义:
class object: @staticmethod # known case of __new__ def __new__(cls, *more): # known special case of object.__new__ """ T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T """ pass
object将__new__()方法定义为静态方法,并且至少需要传递一个参数cls,cls表示需要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供。
我们来看下下面类中对__new__()方法的实现:
class Demo(object): def __init__(self): print '__init__() called...' def __new__(cls, *args, **kwargs): print '__new__() - {cls}'.format(cls=cls) return object.__new__(cls, *args, **kwargs) if __name__ == '__main__': de = Demo()
输出:
__new__() - <class '__main__.Demo'> __init__() called...
发现实例化对象的时候,调用__init__()初始化之前,先调用了__new__()方法
__new__()必须要有返回值,返回实例化出来的实例,需要注意的是,可以return父类__new__()出来的实例,也可以直接将object的__new__()出来的实例返回。
__init__()有一个参数self,该self参数就是__new__()返回的实例,__init__()在__new__()的基础上可以完成一些其它初始化的动作,__init__()不需要返回值。
若__new__()没有正确返回当前类cls的实例,那__init__()将不会被调用,即使是父类的实例也不行。
我们可以将类比作制造商,__new__()方法就是前期的原材料购买环节,__init__()方法就是在有原材料的基础上,加工,初始化商品环节。
实际应用过程中,我们可以这么使用:
class LxmlDocument(object_ref): cache = weakref.WeakKeyDictionary() __slots__ = ['__weakref__'] def __new__(cls, response, parser=etree.HTMLParser): cache = cls.cache.setdefault(response, {}) if parser not in cache: obj = object_ref.__new__(cls) cache[parser] = _factory(response, parser) return cache[parser]
该类中的__new__()方法的使用,就是再进行初始化之前,检查缓存中是否存在该对象,如果存在则将缓存存放对象直接返回,如果不存在,则将对象放至缓存中,供下次使用。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Artikel ini akan menerangkan bagaimana untuk meningkatkan prestasi laman web dengan menganalisis log Apache di bawah sistem Debian. 1. Asas Analisis Log Apache Log merekodkan maklumat terperinci semua permintaan HTTP, termasuk alamat IP, timestamp, url permintaan, kaedah HTTP dan kod tindak balas. Dalam sistem Debian, log ini biasanya terletak di direktori/var/log/apache2/access.log dan /var/log/apache2/error.log. Memahami struktur log adalah langkah pertama dalam analisis yang berkesan. 2. Alat Analisis Log Anda boleh menggunakan pelbagai alat untuk menganalisis log Apache: Alat baris arahan: grep, awk, sed dan alat baris arahan lain.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Perbandingan antara Laravel dan Python dalam persekitaran pembangunan dan ekosistem adalah seperti berikut: 1. Persekitaran pembangunan Laravel adalah mudah, hanya PHP dan komposer diperlukan. Ia menyediakan pelbagai pakej lanjutan seperti Laravelforge, tetapi penyelenggaraan pakej lanjutan mungkin tidak tepat pada masanya. 2. Persekitaran pembangunan Python juga mudah, hanya Python dan PIP diperlukan. Ekosistem adalah besar dan meliputi pelbagai bidang, tetapi pengurusan versi dan pergantungan mungkin kompleks.

PHP dan Python masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan memilih mengikut keperluan projek. 1.PHP sesuai untuk pembangunan web, terutamanya untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan laman web. 2. Python sesuai untuk sains data, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, dengan sintaks ringkas dan sesuai untuk pemula.

Artikel ini membincangkan kaedah pengesanan serangan DDoS. Walaupun tiada kes permohonan langsung "debiansniffer" ditemui, kaedah berikut boleh digunakan untuk pengesanan serangan DDOS: Teknologi Pengesanan Serangan DDo Sebagai contoh, skrip Python yang digabungkan dengan perpustakaan Pyshark dan Colorama boleh memantau trafik rangkaian dalam masa nyata dan mengeluarkan makluman. Pengesanan berdasarkan analisis statistik: dengan menganalisis ciri statistik trafik rangkaian, seperti data

Artikel ini akan membimbing anda tentang cara mengemas kini sijil NginxSSL anda pada sistem Debian anda. Langkah 1: Pasang Certbot terlebih dahulu, pastikan sistem anda mempunyai pakej CertBot dan Python3-CertBot-Nginx yang dipasang. Jika tidak dipasang, sila laksanakan arahan berikut: sudoapt-getupdateudoapt-getinstallcertbotpython3-certbot-nginx Langkah 2: Dapatkan dan konfigurasikan sijil Gunakan perintah certbot untuk mendapatkan sijil let'Sencrypt dan konfigurasikan nginx: sudoCertBot-ninx ikuti

Fungsi Readdir dalam sistem Debian adalah panggilan sistem yang digunakan untuk membaca kandungan direktori dan sering digunakan dalam pengaturcaraan C. Artikel ini akan menerangkan cara mengintegrasikan Readdir dengan alat lain untuk meningkatkan fungsinya. Kaedah 1: Menggabungkan Program Bahasa C dan Pipeline Pertama, tulis program C untuk memanggil fungsi Readdir dan output hasilnya:#termasuk#termasuk#includeintMain (intargc, char*argv []) {dir*dir; structdirent*entry; if (argc! = 2) {
