python - 跳过ndarray子类中的numpy __new__(或者可能重写/定义C或cython中的类)

最终目标：让isinstance(MyClass(), np.ndarray)和issubclass(MyClass, np.ndarray)都返回True而没有MyClass调用np.ndarray.__new__()。假设我已经实现了numpy.ndarray的所有方法，并且我想对其进行设置，以便它可以通过isinstance对ndarray的检查，但是我不希望它实际从__new__调用ndarray >。最初，我在想这样的事情：import numpy as npclass BlockingClass(np.ndarray): def __new__(cls, *args, **kwargs): return object.__new__(cls)不幸的是，尝试实例化Dummy()会产生有关它不安全的错误：TypeError: object.__new__(Dummy) is not safe, use numpy.ndarray.__new__()如果它是子类化对象的类，则此方法有效：class BlockingClass2(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): return object.__new__(cls)BlockingClass2() # No error我很确定这是因为ndarray是C类，所以我考虑将其覆盖在c类（或者最好是Cython类）中，并使用多重继承来使类型检查工作而无需调用。所以我的课是：类MyClass（BlockingClass，np.ndarray）：    通过其中__new__是c定义的函数。我确实更愿意在Cython中执行此操作，但是我不知道如何使它工作。我试着做：cdef class BlockingClass: def __new__(cls, *args, **kwargs): return object.__new__(cls)但这会产生与BlockingClass相同的“不安全”错误。cdef class BlockingClass: def __cinit__(self, *args, **kwargs): # do stuff return self但是，当__cinit__像上面定义的对象那样具有多个继承的子继承时，该BlockingClass方法仍然被调用。如果我无法在Cython中执行此操作，那么定义一个通过多重继承跳过__new__的__new__的基类所需的最少C代码量是多少？也许我可以导入一个函数来实例化该类而不用增加mro？ 最佳答案 我不知道是否可以伪造isinstance和issubclass，但是在以下方法中，您可以定义仅将所需参数传递给np.ndarray.__new__的类：import numpy as npclass BlockingClass(np.ndarray): def __new__(cls, *args, **kwargs): ndarray_kw = ['shape', 'dtype', 'buffer' 'offset', 'strides', 'order'] to_ndarray = {} to_myclass = {} for k,v in kwargs.items(): if k not in ndarray_kw: to_myclass[k] = v else: to_ndarray[k] = v new = np.ndarray.__new__(cls, *args, **to_ndarray) for k,v in to_myclass.items(): setattr(new, k, v) return new def __init__(self, *args, **kwargs): self.test = 1 self.args = args self.kwargs = kwargs关于python - 跳过ndarray子类中的numpy __new__(或者可能重写/定义C或cython中的类)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/18284660/