初期化の必要性

Question

初期化の必要性がわかりません。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0201
を参考にして今Tensorflowの勉強をしています。
しかし、以下のコードを書いたとき

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import numpy as np

class Cifar10Record(object):
    width = 32
    height = 32
    depth = 3

    def set_label(self,label_byte):
        self.label = np.frombuffer(label_byte,dtype=np.uint8)

    def set_image(self,image_bytes):
        byte_buffer = np.frombuffer(image_bytes,dtype=np.int8)
        reshaped_array = np.reshape(byte_buffer,[self.depth,self.height,self.width])
        self.byte_array = np.transpose(reshaped_array,[1,2,0])
        self.byte_array = self.byte_array.astype(np.float32)

class Cifar10Reader(object):
 def __init__(self,filename):
     if not os.path.exists(filename):
         print(filename + ' is not exist')
         return

     self.bytestream = open(filename,mode="rb")

 def close(self):
     if not self.bytestream:
         self.bytestream.close()

 def read(self,index):
     result = Cifar10Record()

     label_bytes = 1
     image_bytes = result.height * result.width * result.depth
     record_bytes = label_bytes + image_bytes

     self.bytestream.seek(record_bytes * index,0)

     result.set_label(self.bytestream.read(label_bytes))
     result.set_image(self.bytestream.read(image_bytes))

     return result

以下の部分でどうして、なぜここで初期化するのか分かりません。

def __init__(self,filename):
    if not os.path.exists(filename):
        print(filename + ' is not exist')
        return

__init__メソッドは
クラスのインスタンス化時にオブジェクトを初期化する時に使うと思うのです。
http://etc9.hatenablog.com/entry/20100914/1284482050
なので、なぜif文を初期化しているのか（os.path.existsを初期化しているのか）理解できません。
なぜ、ここでクラスや変数でないものを初期化しているのでしょうか？

Answer 1

この Cifer10Reader というクラスは何をするものか考えましょう。
そうすると、これは「ファイルから読み込んで、何かをする」というものだというのは分かります。
そして読みこむファイルは、クラスを初期化した時点で固定されます。

なので、クラスを初期化したときに「そのファイルが存在していること」が正しく動作するための必要条件です。でないとクラスは初期化を完了できません。
なので、 os.path.exists(filename) で、ファイルの存在をチェックして、なければ初期化自体を打ち切っているのです。