构造函数

    对很多类型来说，通过给所有字段赋值来创建新对象的这种方式就足以用于产生新实例了。然而，在某些情形下，创建复合对象需要更多的功能。有时必须通过检查或转化参数来确保固有属性不变。，特别是那些可能引用自身的数据结构，它们通常不能被干净地构造，而是需要首先被不完整地构造，然后再通过编程的方式完成补全。为了方便，有时需要用较少的参数或者不同类型的参数来创建对象，Julia 的对象构造系统解决了所有这些问题。

    构造函数与 Julia 中的其他任何函数一样，其整体行为由其各个方法的组合行为定义。因此，只要定义新方法就可以向构造函数添加功能。例如，假设你想为 对象添加一个构造方法，该方法只接受一个参数并其作为 bar 和 baz 的值。这很简单：

    1. julia> Foo(x) = Foo(x,x)
    2. Foo
    4. julia> Foo(1)
    5. Foo(1, 1)

    你也可以为 Foo 添加新的零参数构造方法，它为 bar 和 baz 提供默认值：

    1. julia> Foo() = Foo(0)
    2. Foo
    4. julia> Foo()
    5. Foo(0, 0)

    这里零参数构造方法会调用单参数构造方法，单参数构造方法又调用了自动提供默认值的双参数构造方法。上面附加的这类构造方法，它们的声明方式与普通的方法一样，像这样的构造方法被称为外部构造方法，下文很快就会揭示这样称呼的原因。外部构造方法只能通过调用其他构造方法来创建新实例，比如自动提供默认值的构造方法。

    尽管外部构造方法可以成功地为构造对象提供了额外的便利，但它无法解决另外两个在本章导言里提到的问题：确保固有属性不变和允许创建自引用对象。因此，我们需要内部构造方法。内部构造方法和外部构造方法很相像，但有两点不同：

    1. 内部构造方法在类型声明代码块的内部，而不是和普通方法一样在外部。
    2. 内部构造方法能够访问一个特殊的局部函数 new，此函数能够创建该类型的对象。

    例如，假设你要声明一个保存一对实数的类型，但要约束第一个数不大于第二个数。你可以像这样声明它：

    1. julia> struct OrderedPair
    2.            x::Real
    3.            y::Real
    4.            OrderedPair(x,y) = x > y ? error("out of order") : new(x,y)
    5.        end

    现在 OrderedPair 对象只能在 x <= y 时被成功构造：

    1. julia> OrderedPair(1, 2)
    2. OrderedPair(1, 2)
    4. julia> OrderedPair(2,1)
    5. ERROR: out of order
    6. Stacktrace:
    7.  [1] error at ./error.jl:33 [inlined]
    8.  [2] OrderedPair(::Int64, ::Int64) at ./none:4
    9.  [3] top-level scope

    如果类型被声明为 mutable，你可以直接更改字段值来打破这个固有属性，然而，在未经允许的情况下，随意摆弄对象的内核一般都是不好的行为。你（或者其他人）可以在以后任何时候提供额外的外部构造方法，但一旦类型被声明了，就没有办法来添加更多的内部构造方法了。由于外部构造方法只能通过调用其它的构造方法来创建对象，所以最终构造对象的一定是某个内部构造函数。这保证了已声明类型的对象必须通过调用该类型的内部构造方法才得已存在，从而在某种程度上保证了类型的固有属性。

    只要定义了任何一个内部构造方法，Julia 就不会再提供默认的构造方法：它会假定你已经为自己提供了所需的所有内部构造方法。默认构造方法等效于一个你自己编写的内部构造函数，该函数将所有成员作为参数（如果相应的字段具有类型，则约束为正确的类型），并将它们传递给 new，最后返回结果对象：

    1. julia> struct Foo
    2.            bar
    3.            baz
    4.            Foo(bar,baz) = new(bar,baz)
    5.        end

    这个声明与前面没有显式内部构造方法的 Foo 类型的定义效果相同。 以下两个类型是等价的 – 一个具有默认构造方法，另一个具有显式构造方法：

    1. julia> struct T1
    2.            x::Int64
    3.        end
    5. julia> struct T2
    6.            x::Int64
    7.            T2(x) = new(x)
    8.        end
    10. julia> T1(1)
    11. T1(1)
    13. julia> T2(1)
    14. T2(1)
    16. julia> T1(1.0)
    17. T1(1)
    19. julia> T2(1.0)
    20. T2(1)

    提供尽可能少的内部构造方法是一种良好的形式：仅在需要显式地处理所有参数，以及强制执行必要的错误检查和转换时候才使用内部构造。其它用于提供便利的构造方法，比如提供默认值或辅助转换，应该定义为外部构造函数，然后再通过调用内部构造函数来执行繁重的工作。这种解耦是很自然的。

    最后一个还没提到的问题是，如何构造具有自引用的对象，更广义地来说是构造递归数据结构。由于这其中的困难并不是那么显而易见，这里我们来简单解释一下，考虑如下的递归类型声明：

    1. julia> mutable struct SelfReferential
    2.            obj::SelfReferential
    3.        end

    这种类型可能看起来没什么大不了，直到我们考虑如何来构造它的实例。 如果 a 是 SelfReferential 的一个实例，则第二个实例可以用如下的调用来创建：

    为了允许创建未完全初始化的对象，Julia 允许使用少于该类型成员数的参数来调用 函数，并返回一个具有某个未初始化成员的对象。然后，内部构造函数可以使用不完整的对象，在返回之前完成初始化。例如，我们在定义 SelfReferential 类型时采用了另一个方法，使用零参数内部构造函数来返回一个实例，此实例的 obj 成员指向其自身：

    1. julia> mutable struct SelfReferential
    2.            obj::SelfReferential
    3.            SelfReferential() = (x = new(); x.obj = x)
    4.        end

    我们可以验证这一构造函数有效性，且由其构造的对象确实是自引用的：

    1. julia> x = SelfReferential();
    3. julia> x === x
    4. true
    6. true
    8. julia> x === x.obj.obj
    9. true

    虽然从一个内部构造函数中返回一个完全初始化的对象是很好的，但是也可以返回未完全初始化的对象：

    1. julia> mutable struct Incomplete
    2.            data
    3.            Incomplete() = new()
    4.        end
    6. julia> z = Incomplete();

    尽管允许创建含有未初始化成员的对象，然而任何对未初始化引用的访问都会立即报错：

    1. julia> z.data
    2. ERROR: UndefRefError: access to undefined reference

    这避免了不断地检测 null 值的需要。然而，并不是所有的对象成员都是引用。Julia 会将一些类型当作纯数据（”plain data”），这意味着它们的数据是自包含的，并且没有引用其它对象。这些纯数据包括原始类型（比如 Int ）和由其它纯数据类型构成的不可变结构体。纯数据类型的初始值是未定义的：

    1. julia> struct HasPlain
    2.            n::Int
    3.            HasPlain() = new()
    4.        end
    6. julia> HasPlain()

    由纯数据组成的数组也具有一样的行为。

    在内部构造函数中，你可以将不完整的对象传递给其它函数来委托其补全构造：

    1. julia> mutable struct Lazy
    2.            data
    3.            Lazy(v) = complete_me(new(), v)
    4.        end

    与构造函数返回的不完整对象一样，如果 complete_me 或其任何被调用者尝试在初始化之前访问 Lazy 对象的 data 字段，就会立刻报错。

    参数类型的存在为构造函数增加了更多的复杂性。首先，让我们回顾一下参数类型。在默认情况下，我们可以用两种方法来实例化参数复合类型，一种是显式地提供类型参数，另一种是让 Julia 根据构造函数输入参数的类型来隐式地推导类型参数。这里有一些例子：

    1. julia> struct Point{T<:Real}
    2.            x::T
    3.            y::T
    4.        end
    6. julia> Point(1,2) ## 隐式的 T ##
    7. Point{Int64}(1, 2)
    9. julia> Point(1.0,2.5) ## 隐式的 T ##
    10. Point{Float64}(1.0, 2.5)
    12. julia> Point(1,2.5) ## 隐式的 T ##
    13. ERROR: MethodError: no method matching Point(::Int64, ::Float64)
    14. Closest candidates are:
    15.   Point(::T, ::T) where T<:Real at none:2
    17. julia> Point{Int64}(1, 2) ## 显式的 T ##
    18. Point{Int64}(1, 2)
    20. julia> Point{Int64}(1.0,2.5) ## 显式的 T ##
    21. ERROR: InexactError: Int64(2.5)
    22. Stacktrace:
    23. [...]
    25. julia> Point{Float64}(1.0, 2.5) ## 显式的 T ##
    26. Point{Float64}(1.0, 2.5)
    28. julia> Point{Float64}(1,2) ## 显式的 T ##
    29. Point{Float64}(1.0, 2.0)

    就像你看到的那样，用类型参数显式地调用构造函数，其参数会被转换为指定的类型：Point{Int64}(1,2) 可以正常工作，但是 Point{Int64}(1.0,2.5) 则会在将 2.5 转换为 的时候报一个 InexactError。当类型是从构造函数的参数隐式推导出来的时候，比如在例子 Point(1,2) 中，输入参数的类型必须一致，否则就无法确定 T 是什么，但 Point 的构造函数仍可以适配任意同类型的实数对。

    实际上，这里的 Point，Point{Float64} 以及 Point{Int64} 是不同的构造函数。Point{T} 表示对于每个类型 T 都存在一个不同的构造函数。如果不显式提供内部构造函数，在声明复合类型 Point{T<:Real} 的时候，Julia 会对每个满足 T<:Real 条件的类型都提供一个默认的内部构造函数 Point{T}，它们的行为与非参数类型的默认内部构造函数一致。Julia 同时也会提供了一个通用的外部构造函数 Point，用于适配任意同类型的实数对。Julia 默认提供的构造函数等价于下面这种显式的声明：

    注意，每个构造函数定义的方式与调用它们的方式是一样的。调用 Point{Int64}(1,2) 会触发 struct 块内部的 Point{T}(x,y)。另一方面，外部构造函数声明的 Point 构造函数只会被同类型的实数对触发，它使得我们可以直接以 Point(1,2) 和 Point(1.0,2.5) 这种方式来创建实例，而不需要显示地使用类型参数。由于此方法的声明方式已经对输入参数的类型施加了约束，像 Point(1,2.5) 这种调用自然会导致 “no method” 错误。

    假如我们想让 Point(1,2.5) 这种调用方式正常工作，比如，通过将整数 1 自动「提升」为浮点数 1.0，最简单的方法是像下面这样定义一个额外的外部构造函数：

    1. julia> Point(x::Int64, y::Float64) = Point(convert(Float64,x),y);
    1. julia> p = Point(1,2.5)
    2. Point{Float64}(1.0, 2.5)
    4. julia> typeof(p)
    5. Point{Float64}

    然而，其它类似的调用依然有问题：

    1. julia> Point(1.5,2)
    2. ERROR: MethodError: no method matching Point(::Float64, ::Int64)
    3. Closest candidates are:
    4.   Point(::T, !Matched::T) where T<:Real at none:1

    如果你想要找到一种方法可以使类似的调用都可以正常工作，请参阅。这里稍稍“剧透”一下，我们可以利用下面的这个外部构造函数来满足需求，无论输入参数的类型如何，它都可以触发通用的 Point 构造函数：

    1. julia> Point(x::Real, y::Real) = Point(promote(x,y)...);

    这里的 promote 函数会将它的输入转化为同一类型，在此例中是 Float64。定义了这个方法，Point 构造函数会自动提升输入参数的类型，且提升机制与算术运算符相同，比如 ，因此对所有的实数输入参数都适用：

    1. julia> Point(1.5,2)
    2. Point{Float64}(1.5, 2.0)
    4. julia> Point(1,1//2)
    5. Point{Rational{Int64}}(1//1, 1//2)
    7. Point{Float64}(1.0, 0.5)

    因此，虽然 Julia 中默认提供的隐式类型参数构造函数相当严格，但可以很容易地使它们以更轻松且明智的方式运行。 此外，由于构造函数可以利用类型系统、方法和多重派发的所有功能，因此定义复杂的行为通常非常简单。

    也许将所有这些部分联系在一起的最佳方法是展示参数复合类型及其构造方法的真实示例。 为此，我们实现了自己的有理数类型 OurRational，类似于 Julia 的内置 Rational 类型，定义在 [rational.jl]( /julia/blob/master/base/rational.jl）：

    1. julia> struct OurRational{T<:Integer} <: Real
    2.            num::T
    3.            den::T
    4.            function OurRational{T}(num::T, den::T) where T<:Integer
    5.                if num == 0 && den == 0
    6.                     error("invalid rational: 0//0")
    7.                end
    8.                num = flipsign(num, den)
    9.                den = flipsign(den, den)
    10.                g = gcd(num, den)
    11.                num = div(num, g)
    12.                den = div(den, g)
    13.                new(num, den)
    15.        end
    17. julia> OurRational(n::T, d::T) where {T<:Integer} = OurRational{T}(n,d)
    18. OurRational
    20. julia> OurRational(n::Integer, d::Integer) = OurRational(promote(n,d)...)
    21. OurRational
    23. julia> OurRational(n::Integer) = OurRational(n,one(n))
    24. OurRational
    26. julia> ⊘(n::Integer, d::Integer) = OurRational(n,d)
    27. ⊘ (generic function with 1 method)
    29. julia> ⊘(x::OurRational, y::Integer) = x.num ⊘ (x.den*y)
    30. ⊘ (generic function with 2 methods)
    32. julia> ⊘(x::Integer, y::OurRational) = (x*y.den) ⊘ y.num
    33. ⊘ (generic function with 3 methods)
    35. julia> ⊘(x::Complex, y::Real) = complex(real(x) ⊘ y, imag(x) ⊘ y)
    36. ⊘ (generic function with 4 methods)
    38. julia> ⊘(x::Real, y::Complex) = (x*y') ⊘ real(y*y')
    39. ⊘ (generic function with 5 methods)
    41. julia> function ⊘(x::Complex, y::Complex)
    42.            xy = x*y'
    43.            yy = real(y*y')
    44.            complex(real(xy) ⊘ yy, imag(xy) ⊘ yy)
    45.        end
    46. ⊘ (generic function with 6 methods)

    第一行 – struct OurRational{T<:Integer} <: Real – 声明了 OurRational 会接收一个整数类型的类型参数，且它自己属于实数类型。它声明了两个成员：num::T 和 den::T。这表明一个 OurRational{T} 的实例中会包含一对整数，且类型为 T，其中一个表示分子，另一个表示分母。

    现在事情变得有趣了。 OurRational 有一个内部构造器方法，它检查 num 和 den 不都为零，并确保每个有理数都是以非负分母的“最低项”构造的。 这是通过首先翻转分子和分母的符号（如果分母为负）来实现的。 然后，两者都除以它们的最大公约数（gcd 总是返回一个非负数，无论其参数的符号如何）。 因为这是 OurRational 唯一的内部构造函数，我们可以确定 OurRational 对象总是以这种规范化形式构造的。

    为了方便，OurRational 也提供了一些其它的外部构造函数。第一个外部构造函数是“标准的”通用构造函数，当分子和分母的类型一致时，它就可以推导出类型参数 T。第二个外部构造函数可以用于分子和分母的类型不一致的情景，它会将分子和分母的类型提升至一个共同的类型，然后再委托第一个外部构造函数进行构造。第三个构造函数会将一个整数转化为分数，方法是将 1 当作分母。

    在定义了外部构造函数之后，我们为 ⊘ 算符定义了一系列的方法，之后就可以使用 ⊘ 算符来写分数，（比如 1 ⊘ 2）。Julia 的 Rational 类型采用的是 // 算符。在做上述定义之前，⊘ 是一个无意的且未被定义的算符。定义之后，它的行为与在 一节中描述的一致——注意它的所有行为都是那短短几行定义的。第一个也是最基础的定义只是将 a ⊘ b 中的 a 和 b 当作参数传递给 OurRational 的构造函数来实例化 OurRational，这要求 a 和 b 分别都是整数。在 ⊘ 的某个操作数已经是分数的情况下，我们采用了一个有点不一样的方法来构建新的分数，这实际上等价于用分数除以一个整数。最后，我们也可以让 ⊘ 作用于复数，用来创建一个类型为 Complex{<:OurRational} 的对象——即一个实部和虚部都是分数的复数：

    1. julia> z = (1 + 2im) ⊘ (1 - 2im);
    3. julia> typeof(z)
    4. Complex{OurRational{Int64}}
    6. julia> typeof(z) <: Complex{<:OurRational}
    7. true

    因此，尽管 ⊘ 算符通常会返回一个 OurRational 的实例，但倘若其中一个操作数是复整数，那么就会返回 Complex{<:OurRational}。感兴趣的话可以读一读 rational.jl：它实现了一个完整的 Julia 基本类型，但却非常的简短，而且是自恰的。

    仅外部的构造函数

    正如我们所看到的，典型的参数类型都有一个内部构造函数，它仅在全部的类型参数都已知的情况下才会被调用。例如，可以用 Point{Int}调用，但Point 就不行。我们可以选择性的添加外部构造函数来自动推导并添加类型参数，比如，调用 Point(1,2) 来构造 Point{Int}。外部构造函数调用内部构造函数来实际创建实例。然而，在某些情况下，我们可能并不想要内部构造函数，从而达到禁止手动指定类型参数的目的。

    例如，假设我们要定义一个类型用于存储向量以及其累加和：

    问题在于我们想让 S 的类型始终比 T 大，这样做是为了确保累加过程不会丢失信息。例如，当 T 是 时，我们想让 S 是 Int64。所以我们想要一种接口来禁止用户创建像 SummedArray{Int32,Int32} 这种类型的实例。一种实现方式是只提供一个 SummedArray 构造函数，当需要将其放入 struct-block 中，从而不让 Julia 提供默认的构造函数：

    1. julia> struct SummedArray{T<:Number,S<:Number}
    2.            data::Vector{T}
    3.            sum::S
    4.            function SummedArray(a::Vector{T}) where T
    5.                S = widen(T)
    6.                new{T,S}(a, sum(S, a))
    7.            end
    8.        end
    10. julia> SummedArray(Int32[1; 2; 3], Int32(6))
    11. ERROR: MethodError: no method matching SummedArray(::Vector{Int32}, ::Int32)
    12. Closest candidates are:
    13.   SummedArray(::Vector{T}) where T at none:4
    14. Stacktrace:
    15. [...]