在大多数知名的OO语言中，像SomeClass(arg1, arg2)这样的表达式将分配一个新实例，初始化实例的属性，然后返回该实例。

在大多数知名的OO语言中，“初始化实例的属性”部分可以通过定义构造函数来为每个类定制，构造函数基本上就是在新实例上操作的代码块(使用提供给构造函数表达式的参数)，以设置所需的任何初始条件。在Python中，这对应于类的__init__方法。

Python的__new__就是类似的“分配新实例”部分的每个类自定义。当然，这允许您做一些不寻常的事情，比如返回一个现有的实例，而不是分配一个新实例。所以在Python中，我们不应该认为这部分涉及到分配;我们所需要的只是__new__从某个地方提供一个合适的实例。

但这仍然只是工作的一半，Python系统无法知道有时你想在之后运行工作的另一半(__init__)，有时你不想。如果你想要这种行为，你必须明确地说出来。

通常，你可以重构，这样你只需要__new__，或者你不需要__new__，或者让__init__在一个已经初始化的对象上表现不同。但如果你真的想这样做，Python实际上允许你重新定义“作业”，这样SomeClass(arg1, arg2)就不一定会调用__new__后跟__init__。要做到这一点，你需要创建一个元类，并定义它的__call__方法。

A metaclass is just the class of a class. And a class' __call__ method controls what happens when you call instances of the class. So a metaclass' __call__ method controls what happens when you call a class; i.e. it allows you to redefine the instance-creation mechanism from start to finish. This is the level at which you can most elegantly implement a completely non-standard instance creation process such as the singleton pattern. In fact, with less than 10 lines of code you can implement a Singleton metaclass that then doesn't even require you to futz with __new__ at all, and can turn any otherwise-normal class into a singleton by simply adding __metaclass__ = Singleton!

class Singleton(type):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(Singleton, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.__instance = None
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self.__instance is None:
            self.__instance = super(Singleton, self).__call__(*args, **kwargs)
        return self.__instance

然而，这可能比在这种情况下真正被保证的更深层的魔法!

__init__被调用在__new__之后，所以当你在子类中重写它时，你添加的代码仍然会被调用。

如果你试图子类化一个已经有__new__的类，不知道这一点的人可能会通过调整__init__开始，并将调用转发到子类__init__。这种在__new__之后调用__init__的约定有助于按预期工作。

__init__仍然需要允许超类__new__所需的任何参数，但如果不这样做，通常会产生一个明确的运行时错误。__new__可能应该显式地允许使用*args和'**kw'，以清楚地表明扩展是OK的。

在同一个类中同时拥有__new__和__init__在同一继承级别通常是不好的形式，因为原来的海报所描述的行为。

引用文件:

Typical implementations create a new instance of the class by invoking the superclass's __new__() method using "super(currentclass, cls).__new__(cls[, ...])"with appropriate arguments and then modifying the newly-created instance as necessary before returning it. ... If __new__() does not return an instance of cls, then the new instance's __init__() method will not be invoked. __new__() is intended mainly to allow subclasses of immutable types (like int, str, or tuple) to customize instance creation.

class M(type):
    _dict = {}

    def __call__(cls, key):
        if key in cls._dict:
            print 'EXISTS'
            return cls._dict[key]
        else:
            print 'NEW'
            instance = super(M, cls).__call__(key)
            cls._dict[key] = instance
            return instance

class A(object):
    __metaclass__ = M

    def __init__(self, key):
        print 'INIT'
        self.key = key
        print

a1 = A('aaa')
a2 = A('bbb')
a3 = A('aaa')

输出:

NEW
INIT

NEW
INIT

EXISTS

注意:作为一个副作用，M._dict属性会自动从a中作为a ._dict访问，所以注意不要顺便覆盖它。

现在我又遇到了同样的问题，出于某些原因，我决定避免使用装饰器、工厂和元类。我是这样做的:

主文件

def _alt(func):
    import functools
    @functools.wraps(func)
    def init(self, *p, **k):
        if hasattr(self, "parent_initialized"):
            return
        else:
            self.parent_initialized = True
            func(self, *p, **k)

    return init


class Parent:
    # Empty dictionary, shouldn't ever be filled with anything else
    parent_cache = {}

    def __new__(cls, n, *args, **kwargs):

        # Checks if object with this ID (n) has been created
        if n in cls.parent_cache:

            # It was, return it
            return cls.parent_cache[n]

        else:

            # Check if it was modified by this function
            if not hasattr(cls, "parent_modified"):
                # Add the attribute
                cls.parent_modified = True
                cls.parent_cache = {}

                # Apply it
                cls.__init__ = _alt(cls.__init__)

            # Get the instance
            obj = super().__new__(cls)

            # Push it to cache
            cls.parent_cache[n] = obj

            # Return it
            return obj

示例类

class A(Parent):

    def __init__(self, n):
        print("A.__init__", n)


class B(Parent):

    def __init__(self, n):
        print("B.__init__", n)

在使用

>>> A(1)
A.__init__ 1  # First A(1) initialized 
<__main__.A object at 0x000001A73A4A2E48>
>>> A(1)      # Returned previous A(1)
<__main__.A object at 0x000001A73A4A2E48>
>>> A(2)
A.__init__ 2  # First A(2) initialized
<__main__.A object at 0x000001A7395D9C88>
>>> B(2)
B.__init__ 2  # B class doesn't collide with A, thanks to separate cache
<__main__.B object at 0x000001A73951B080>

警告:你不应该初始化父类，它会与其他类冲突——除非你在每个子类中定义了单独的缓存，这不是我们想要的。 警告:以Parent为祖父母的类似乎行为怪异。(未经证实的)

在网上试试!

@AntonyHatchkins回答的更新，您可能需要为元类型的每个类创建一个单独的实例字典，这意味着您应该在元类中使用__init__方法来使用该字典初始化类对象，而不是使它在所有类中都是全局的。

class MetaQuasiSingleton(type):
    def __init__(cls, name, bases, attibutes):
        cls._dict = {}

    def __call__(cls, key):
        if key in cls._dict:
            print('EXISTS')
            instance = cls._dict[key]
        else:
            print('NEW')
            instance = super().__call__(key)
            cls._dict[key] = instance
        return instance

class A(metaclass=MetaQuasiSingleton):
    def __init__(self, key):
        print 'INIT'
        self.key = key
        print()

我已经继续使用__init__方法更新了原始代码，并将语法更改为Python 3符号(在类参数中无参数调用super和元类，而不是作为属性)。

无论哪种方式，这里的重点是，如果找到键，您的类初始化器(__call__方法)将不会执行__new__或__init__。这比使用__new__干净得多，如果你想跳过默认的__init__步骤，则需要标记对象。