深入解析Python多重继承中super()的调用机制与MRO

Python多重继承中super()的基本概念

当类之间的继承结构较为简单时，使用super()函数通常不会遇到太多困难。

class A(object):
 def __init__(self):
  print('a')
 
 
class B(A):
 def __init__(self):
  super(B, self).__init__()
  print('b')
 
b = B()

以下是简单的输出结果示例：

a
b

多重继承下的调用挑战

然而，当一个类继承自多个父类时，情况会变得复杂。请参考以下代码示例：

class A(object):
 def __init__(self):
  print('a')
 
 
class B(object):
 def __init__(self):
  print('b')
  
  
class C(A, B):
 def __init__(self):
  super(C, self).__init__()
  print('c')
 
c = C()

乍看之下，结果似乎很简单，预期输出应该是a和c。确实如此！但如果C类希望同时调用A类和B类的__init__()方法，该如何处理呢？

有人可能会提出，直接显式调用父类的__init__()方法不就可以了吗？

class A(object):
 def __init__(self):
  print('a')
 
 
class B(object):
 def __init__(self):
  print('b')
  
  
class C(A, B):
 def __init__(self):
  A.__init__()
  B.__init__()
  print('c')
 
c = C()

虽然效果相同，但这并非最佳方案。因为这种方式没有使用super()，而super()的一个重要优势是：当父类名称发生更改时，子类无需修改调用逻辑，从而提高了代码的可维护性。

使用super()的完美解决方案

下面提供一种更完善的解决方案：

class A(object):
 def __init__(self):
  super(A, self).__init__()
  print('a')
 
 
class B(object):
 def __init__(self):
  super(B, self).__init__()
  print('b')
 
 
class C(A, B):
 def __init__(self):
  super(C, self).__init__()
  print('c')
 
print(C.mro())
c = C()

代码中包含了print(C.mro())，在实际生产环境中可以省略。这里保留它是为了后续解释其作用。

运行上述代码后的输出结果如下：

[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <type 'object'>]
b
a
c

深入理解MRO与调用顺序

请注意，输出顺序是b, a, c，而不是按类定义顺序的a, b, c。这是为什么呢？

这需要结合前面mro()的输出结果来解释。MRO全称Method Resolution Order（方法解析顺序），用于定义继承方法的具体调用顺序。自Python 2.3版本起，MRO采用C3线性化算法（区别于传统的深度优先或广度优先），其生成的顺序为：

[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <type 'object'>]

每次调用super()时，它实际上是在MRO列表中查找当前类的下一个类。在上述示例中：super(C, self)指向MRO列表中的下一个类A，因此调用A的__init__()；在A的__init__()中再次调用super()，此时MRO列表中的下一个类是B，因此调用B的__init__()；B的__init__()中调用super()指向object，而object的__init__()不执行任何操作；随后控制流返回B，执行print('b')；接着返回A，执行print('a')；最后返回C，执行print('c')。

这里需要再次强调：super(type, obj).func()调用的是obj实例在MRO列表中下一个父类的func()方法，而不是type类本身的父类中的func()（这是第一个示例可能带来的误解）。

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