Ответ.

В Python создание объекта класса — двухэтапный процесс:

1. Сначала вызывается статический метод __new__, который отвечает за выделение и возврат нового экземпляра класса (инстанса).
2. Затем вызывается __init__, который инициализирует уже созданный объект.

Отличия:

• __new__ — создание (можно вернуть любой новый объект; обязательный параметр — класс).
• __init__ — инициализация (работает с self, уже выделенным экземпляром).
• Обычно __new__ переопределяется для наследников неизменяемых типов (tuple, str, int), создания синглтонов и паттерна "фабрика".

Пример использования:

class MyStr(str):
    def __new__(cls, value):
        print("__new__ called")
        instance = super().__new__(cls, value.upper())  # изменяем значение до создания
        return instance
    def __init__(self, value):
        print("__init__ called", value)

s = MyStr('abc')  # __new__ called -> __init__ called abc
print(s)  # 'ABC'

Вопрос с подвохом.

Можно ли инициализировать неизменяемый объект через __init__, если в классе не реализован __new__?

Ответ с примером:

Нет! Например, для неизменяемых типов (как у str, int, tuple) любые изменения над полями/значением должны быть в __new__, иначе в __init__ изменить значение невозможно.

class MyTuple(tuple):
    def __init__(self, items):
        print(f'__init__! {items}')
    
    def __new__(cls, items):
        print(f'__new__! {items}')
        return super().__new__(cls, map(str, items))

t = MyTuple([1, 2, 3])
print(t)  # ('1', '2', '3')

Примеры реальных ошибок из-за незнания тонкостей темы

---

История

В крупном проекте на Django реализовали наследование от str для хранения особых типов строк. Пытались видоизменять значение во __init__ — но результат не менялся, так как str неизменяем. Исправили только после изучения и переопределения __new__.

---

История

При реализации паттерна Singleton забыли реализовать логику возврата существующего инстанса в __new__: несколько вызовов класса по-прежнему создавали новые объекты, что приводило к фрагментации памяти.

---

История

В библиотеке для сериализации данных при кэшировании использовали класс с переопределённым __init__, но не уследили, что для кэширования нужен именно возврат одного и того же объекта через __new__. Из-за этого кэш ломался при каждом новом вызове, потому что создавались разные объекты.