这就是我如何解决具有不同初始化变量的多重继承和具有相同函数调用的多个mixin的问题。我必须显式地为传递的**kwargs添加变量，并添加一个MixIn接口作为超级调用的端点。

这里A是一个可扩展的基类，B和C是MixIn类，它们都提供函数f。A和B都在它们的__init__中期望参数v，而C期望w。 函数f接受一个参数y。Q继承了所有三个类。MixInF是B和C的mixin接口。

这段代码的IPython NoteBook Github回购的代码示例

class A(object):
    def __init__(self, v, *args, **kwargs):
        print "A:init:v[{0}]".format(v)
        kwargs['v']=v
        super(A, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.v = v


class MixInF(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print "IObject:init"
    def f(self, y):
        print "IObject:y[{0}]".format(y)


class B(MixInF):
    def __init__(self, v, *args, **kwargs):
        print "B:init:v[{0}]".format(v)
        kwargs['v']=v
        super(B, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.v = v
    def f(self, y):
        print "B:f:v[{0}]:y[{1}]".format(self.v, y)
        super(B, self).f(y)


class C(MixInF):
    def __init__(self, w, *args, **kwargs):
        print "C:init:w[{0}]".format(w)
        kwargs['w']=w
        super(C, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.w = w
    def f(self, y):
        print "C:f:w[{0}]:y[{1}]".format(self.w, y)
        super(C, self).f(y)


class Q(C,B,A):
    def __init__(self, v, w):
        super(Q, self).__init__(v=v, w=w)
    def f(self, y):
        print "Q:f:y[{0}]".format(y)
        super(Q, self).f(y)

在学习python的过程中，我学到了一个叫做super()的东西，如果没有弄错的话，这是一个内置函数。调用super()函数可以帮助继承通过父节点和“兄弟节点”传递，并帮助你看得更清楚。我仍然是初学者，但我喜欢分享我在python2.7中使用这个super()的经验。

如果您已经阅读了本页中的注释，您将听说方法解析顺序(MRO)，该方法是您编写的函数，MRO将使用深度优先的左至右方案来搜索和运行。你可以做更多的研究。

通过添加super()函数

super(First, self).__init__() #example for class First.

你可以用super()连接多个实例和“家族”，方法是添加其中的每个实例和每个人。它会执行这些方法，检查它们，确保你没有错过!然而，在之前或之后添加它们确实会有区别，你会知道你是否已经通过硬路练习学习了python。让乐趣开始吧!!

以下面的例子为例，你可以复制粘贴并试着运行它:

class First(object):
    def __init__(self):

        print("first")

class Second(First):
    def __init__(self):
        print("second (before)")
        super(Second, self).__init__()
        print("second (after)")

class Third(First):
    def __init__(self):
        print("third (before)")
        super(Third, self).__init__()
        print("third (after)")


class Fourth(First):
    def __init__(self):
        print("fourth (before)")
        super(Fourth, self).__init__()
        print("fourth (after)")


class Fifth(Second, Third, Fourth):
    def __init__(self):
        print("fifth (before)")
        super(Fifth, self).__init__()
        print("fifth (after)")

Fifth()

它是如何运行的?fifth()的实例如下所示。每一步从一个类到另一个类，其中添加了超函数。

1.) print("fifth (before)")
2.) super()>[Second, Third, Fourth] (Left to right)
3.) print("second (before)")
4.) super()> First (First is the Parent which inherit from object)

父母已经找到了，会继续到第三和第四!!

5.) print("third (before)")
6.) super()> First (Parent class)
7.) print ("Fourth (before)")
8.) super()> First (Parent class)

现在所有带有super()的类都已经被访问了!父类已经找到并执行，现在它继续在继承中解箱函数以完成代码。

9.) print("first") (Parent)
10.) print ("Fourth (after)") (Class Fourth un-box)
11.) print("third (after)") (Class Third un-box)
12.) print("second (after)") (Class Second un-box)
13.) print("fifth (after)") (Class Fifth un-box)
14.) Fifth() executed

以上方案的成果:

fifth (before)
second (before
third (before)
fourth (before)
first
fourth (after)
third (after)
second (after)
fifth (after)

对我来说，添加super()可以让我更清楚地看到python如何执行我的代码，并确保继承可以访问我想要的方法。

Guido在他的博客文章Method Resolution Order(包括两个早期的尝试)中对此进行了详细的描述。

在你的例子中，Third()将调用First.__init__。Python按照从左到右列出的顺序在类的父类中查找每个属性。在本例中，我们正在寻找__init__。如果你定义

class Third(First, Second):
    ...

Python将首先查看First，如果First没有该属性，那么它将查看Second。

当继承开始交叉路径时(例如First从Second继承)，这种情况会变得更加复杂。阅读上面的链接了解更多细节，但是，简而言之，Python将试图保持每个类在继承列表中出现的顺序，从子类本身开始。

例如，如果你有:

class First(object):
    def __init__(self):
        print "first"

class Second(First):
    def __init__(self):
        print "second"

class Third(First):
    def __init__(self):
        print "third"

class Fourth(Second, Third):
    def __init__(self):
        super(Fourth, self).__init__()
        print "that's it"

MRO为[第四、第二、第三、第一]。

顺便说一下:如果Python无法找到一致的方法解析顺序，它将引发异常，而不是退回到可能使用户感到惊讶的行为。

模棱两可的MRO示例:

class First(object):
    def __init__(self):
        print "first"
        
class Second(First):
    def __init__(self):
        print "second"

class Third(First, Second):
    def __init__(self):
        print "third"

Third的MRO是[First, Second]还是[Second, First]?没有明显的期望，Python将引发一个错误:

TypeError: Error when calling the metaclass bases
    Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases Second, First

为什么上面的例子没有super()调用?这些示例的重点是展示MRO是如何构造的。他们不打算打印“第一\第二\第三”或其他什么。当然，您可以(也应该)尝试一下这个示例，添加super()调用，看看会发生什么，并更深入地理解Python的继承模型。但我的目标是保持简单，并展示MRO是如何构建的。正如我解释的那样:

>>> Fourth.__mro__
(<class '__main__.Fourth'>,
 <class '__main__.Second'>, <class '__main__.Third'>,
 <class '__main__.First'>,
 <type 'object'>)

在python 3.5+中，继承看起来是可预测的，对我来说非常好。 请看下面的代码:

class Base(object):
  def foo(self):
    print("    Base(): entering")
    print("    Base(): exiting")


class First(Base):
  def foo(self):
    print("   First(): entering Will call Second now")
    super().foo()
    print("   First(): exiting")


class Second(Base):
  def foo(self):
    print("  Second(): entering")
    super().foo()
    print("  Second(): exiting")


class Third(First, Second):
  def foo(self):
    print(" Third(): entering")
    super().foo()
    print(" Third(): exiting")


class Fourth(Third):
  def foo(self):
    print("Fourth(): entering")
    super().foo()
    print("Fourth(): exiting")

Fourth().foo()
print(Fourth.__mro__)

输出:

Fourth(): entering
 Third(): entering
   First(): entering Will call Second now
  Second(): entering
    Base(): entering
    Base(): exiting
  Second(): exiting
   First(): exiting
 Third(): exiting
Fourth(): exiting
(<class '__main__.Fourth'>, <class '__main__.Third'>, <class '__main__.First'>, <class '__main__.Second'>, <class '__main__.Base'>, <class 'object'>)

正如你所看到的，它对每个继承链调用foo一次，其顺序与继承链的顺序相同。你可以通过调用.mro来获得订单:

Fourth -> Third -> First -> Second -> Base ->对象

另一个尚未涉及的点是传递初始化类的参数。由于super的目标取决于子类，传递参数的唯一好方法是将它们打包在一起。然后注意不要让相同的参数名具有不同的含义。

例子:

class A(object):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('A.__init__')
        super().__init__()

class B(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('B.__init__ {}'.format(kwargs['x']))
        super().__init__(**kwargs)


class C(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('C.__init__ with {}, {}'.format(kwargs['a'], kwargs['b']))
        super().__init__(**kwargs)


class D(B, C): # MRO=D, B, C, A
    def __init__(self):
        print('D.__init__')
        super().__init__(a=1, b=2, x=3)

print(D.mro())
D()

给:

[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
D.__init__
B.__init__ 3
C.__init__ with 1, 2
A.__init__

直接调用超类__init__来更直接地赋值参数是很诱人的，但如果在超类中有任何超调用和/或MRO被更改并且类a可能被多次调用，则会失败，这取决于实现。

总结一下:合作继承和初始化的超参数和特定参数不能很好地协同工作。

你的代码和其他答案都是错误的。它们缺少前两个类中的super()调用，这是合作子类化工作所必需的。更好的是:

class First(object):
    def __init__(self):
        super(First, self).__init__()
        print("first")

class Second(object):
    def __init__(self):
        super(Second, self).__init__()
        print("second")

class Third(First, Second):
    def __init__(self):
        super(Third, self).__init__()
        print("third")

输出:

>>> Third()
second
first
third

super()调用在每一步都在MRO中查找下一个方法，这就是为什么First和Second也必须拥有它，否则执行将在Second.__init__()结束时停止。

如果在First和Second中没有super()调用，输出就会丢失Second:

>>> Third()
first
third