答案。

在 Python 中，创建类的对象是一个两个步骤的过程：

1. 首先调用静态方法 __new__，它负责分配和返回类的新实例（对象）。
2. 然后调用 __init__，它初始化已经创建的对象。

区别：

• __new__ — 创建（可以返回任何新的对象；必需参数是类）。
• __init__ — 初始化（与 self 一起工作，self 是已经分配的实例）。
• 通常为不可变类型的子类（tuple, str, int）重写 __new__，创建单例和“工厂”模式。

使用示例：

class MyStr(str):
    def __new__(cls, value):
        print("__new__ 被调用")
        instance = super().__new__(cls, value.upper())  # 在创建之前修改值
        return instance
    def __init__(self, value):
        print("__init__ 被调用", value)

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

有陷阱的问题。

如果类中没有实现 __new__，能否通过 __init__ 初始化不可变对象？

示例答案：

不能！例如，对于不可变类型（如 str, int, tuple），对字段/值的任何更改必须在 __new__ 中进行，否则在 __init__ 中无法修改值。

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')

由于对主题细微差别的无知而导致的实际错误示例

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故事

在一个大型的 Django 项目中，实现了从 str 继承以存储特殊类型的字符串。尝试在 __init__ 中修改值——但结果没有改变，因为 str 是不可变的。只有在研究和重写 __new__ 后才修复。

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故事

在实现单例模式时，忘记在 __new__ 中实现返回现有实例的逻辑：多次调用类仍然创建新的对象，导致内存碎片化。

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故事

在用于数据序列化的库中，在缓存时使用了重写了 __init__ 的类，但没有注意到缓存需要通过 __new__ 返回相同的对象。因此，缓存在每次新调用时都坏了，因为创建了不同的对象。