在类X的__new__方法中取消对类型X的对象的酸洗，在返回未酸洗的对象时调用__init__，为什么？

问题描述

我有一个对象，它将在第一次使用后被缓存。我将使用cPickle模块完成此操作。如果模块已经缓存，当我下一次尝试实例化对象时(在另一个进程中)，我想使用缓存的对象。以下是我的基本结构：

import cPickle
class Test(object):
    def __new__(cls, name):
        if name == 'john':
            print "using cached object"
            with open("cp.p", "rb") as f:
                obj = cPickle.load(f)
                print "object unpickled"
                return obj
        else:
            print "using new object"
            return super(Test, cls).__new__(cls, name)
    def __init__(self, name):
        print "calling __init__"
        self.name = name
        with open("cp.p", "wb") as f:
            cPickle.dump(self, f)

问题是，当我在__new__方法中取消挑选缓存的对象时，它会调用__init__并重新初始化所有内容。有趣的是，__init__似乎不是在取消酸洗之后调用的，而是在返回未酸洗的对象时调用的。我已经添加了一个print语句，它显示了这一点("对象未腌制")。

我有一个老套的解决办法，将以下检查添加到__init__：

intiailzed = False
...
...
def __init__(self, name):
    if not self.intialized:
        self.initialized = True
        # Rest of the __init__ here

以及一个名为Initialized的类属性，但这显然不理想。

如能深入了解如何取消__init__方法(或调用该方法的原因)，我们将不胜感激。

编辑：根据反馈，以下是我建议的新解决方案：

class Test(object):
    def __new__(cls, name=None):
        print "calling __new__"
        if name == 'john':
            print "using cached object"
            with open("cp.p", "rb") as f:
                obj = cPickle.load(f)
            print "object unpickled"
            return obj
        else:
            print "using new object"
            obj = super(Test, cls).__new__(cls, name)
            obj.initialize(name)
            return obj

    def __init__(self, name):
        pass

    def initialize(self, name):
        print "calling __init__"
        self.name = name
        with open("cp.p", "wb") as f:
            cPickle.dump(self, f)

---

解决方案

obj = Test(name)工作方式如下：

obj = Test.__new__(Test, name)
if isinstance(obj, Test):
    obj.__init__(name)

因为从Test.__new__(Test, name)返回的未酸选对象是Test的实例，所以它的__init__方法被调用。对象来自super(Test, cls).__new__还是未酸洗并不重要。

为避免此类问题，覆盖__new__的类通常应从__new__返回完全初始化的对象，而不是定义__init__。它们的子类也应遵循此规则。