__call__ 方法

__call__ 方法主要提供的功能是让一个对象实例还能够像函数一样调用。

class Test():
    def __init__(self):
        pass
    
    def __call__(self, a):
        print(f"Invoking '__call__' method with parameters: {a}")

调用时，我们跟其他方法一样，生成一个 Test 类的对象实例 test，这个 test 还能像函数一样被调用：

>>> test = Test()
>>> test(a="hello")
Invoking '__call__' method with parameters: hello

另外一种实现：将任意一个 Callable 赋值给 __call__，由于 Callable 本身就是一个函数，因此 __call__ 执行的就是这个函数。

class Test():
    def __init__(self):
        pass
    
    def run(self):
        print("Invoking '__call__' method")
    
    __call__ = run

著名深度学习框架 PyTorch 的 nn.Module 就大量使用了 __call__。比如，我们经常定义一个神经网络，并进行前向传播：

class Net(nn.Module):
    ...

# model 是一个 nn.Module 实例
model = Net(...)

# model 内部调用 __call__ 方法进行前向传播
y_pred = model(train_features)

在 PyTorch nn.Module 的源代码是这么实现的：

class Module:
    ...

    def _wrapped_call_impl(self, *args, **kwargs):
        if self._compiled_call_impl is not None:
            return self._compiled_call_impl(*args, **kwargs)  # type: ignore[misc]
        else:
            return self._call_impl(*args, **kwargs)
    
    __call__ : Callable[..., Any] = _wrapped_call_impl