Python中new()函数的性能优化技巧

在Python中，__new__()是用于创建一个实例对象的特殊方法。它是一个静态方法，不接受任何参数，通常用于子类化不可变类型（如int、str、tuple等）。__new__()方法在对象创建之前被调用，返回一个新的实例对象。

在性能优化方面，可以使用__new__()方法来实现一些优化技巧。下面是一些使用例子：

1. 使用__slots__来节省内存：

__slots__是一个类变量，用于定义实例对象的属性。通过使用__slots__，可以限制实例对象只能有__slots__中定义的属性，从而避免了在实例对象中存储所有可能的属性。这样做可以节省大量的内存空间，并提高访问属性的速度。

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']
    
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

2. 使用缓存来避免重复创建对象：

在某些情况下，可能需要重复创建相同的对象。为了避免重复创建，可以使用缓存来存储已创建的对象，下次需要时直接返回缓存中的对象。

class Singleton:
    _instances = {}
    
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]

3. 使用namedtuple创建不可变的对象：

namedtuple是一个工厂函数，用于创建不可变的对象。不可变对象比可变对象更加高效，因为它们可以在多个线程之间共享，不需要进行额外的同步操作。使用namedtuple可以避免手动定义__new__()方法，并且可以提供更好的性能。

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)

4. 使用object.__new__()方法来绕过__init__()方法的启动开销：

在某些情况下，__init__()方法可能会导致一些额外的性能开销。如果不需要执行__init__()方法的操作，可以直接调用object.__new__()方法来绕过__init__()方法。

class MyObject:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        
    def __new__(cls, x, y):
        obj = object.__new__(cls)
        obj.x = x
        obj.y = y
        return obj

总结起来，通过使用__new__()方法，可以实现一些性能优化的技巧，如使用__slots__来节省内存、使用缓存来避免重复创建对象、使用namedtuple创建不可变的对象以及绕过__init__()方法的启动开销等。这些技巧可以根据实际需求来选择使用，以提高Python程序的性能。