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)

考虑从子类调用super(). foo()。方法解析顺序(MRO)方法是解析方法调用的顺序。

案例1:单继承

在这种情况下，super(). foo()将在层次结构中向上搜索，并将考虑最接近的实现，如果找到，否则引发异常。在任何被访问的子类和它在层次结构上的超类之间，“is a”关系将始终为True。但是这个故事在多重继承中并不总是一样的。

案例2:多重继承

在这里，当搜索super(). foo()实现时，层次结构中每个被访问的类都可能是一个关系，也可能不是。考虑以下例子:

class A(object): pass
class B(object): pass
class C(A): pass
class D(A): pass
class E(C, D): pass
class F(B): pass
class G(B): pass
class H(F, G): pass
class I(E, H): pass

这里，I是层次结构中最低的类。层次图和MRO为我将

(红色数字为MRO)

MRO是I E C D A H F G B对象

注意，类X只有在继承自它的所有子类都被访问过的情况下才会被访问。例如，如果一个类下面有一个箭头，而你还没有访问过这个箭头，那么你永远不应该访问这个类)。

在这里，注意在访问类C之后，D被访问，尽管C和D DO NOT have是它们之间的关系(但它们都与a有关系)。这是super()不同于单一继承的地方。

考虑一个稍微复杂一点的例子:

(红色数字为MRO)

MRO是I E C H D A F G B对象

在这种情况下，我们从I到E再到c。下一步是A，但我们还没有访问A的子类D。然而，我们不能访问D，因为我们还没有访问D的子类H。剩下H作为下一个要访问的类。记住，如果可能的话，我们试图在层次结构中向上，所以我们访问它最左边的超类D。在D之后，我们访问A，但我们不能向上到object，因为我们还没有访问F、G和b。这些类，依次，为I完成MRO。

注意，任何类都不能在MRO中出现超过一次。

这就是super()在继承层次结构中的查找方式。

资源来源:Richard L Halterman Python编程基础

关于@calfzhou的评论，你可以像往常一样使用**kwargs:

在线运行示例

class A(object):
  def __init__(self, a, *args, **kwargs):
    print("A", a)

class B(A):
  def __init__(self, b, *args, **kwargs):
    super(B, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("B", b)

class A1(A):
  def __init__(self, a1, *args, **kwargs):
    super(A1, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("A1", a1)

class B1(A1, B):
  def __init__(self, b1, *args, **kwargs):
    super(B1, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("B1", b1)


B1(a1=6, b1=5, b="hello", a=None)

结果:

A None
B hello
A1 6
B1 5

你也可以在不同的位置使用它们:

B1(5, 6, b="hello", a=None)

但你必须记住MRO，它真的很混乱。你可以通过使用关键字参数来避免这种情况:

class A(object):
  def __init__(self, *args, a, **kwargs):
    print("A", a)

等等。

我可能有点烦人，但我注意到人们每次重写一个方法时都会忘记使用*args和**kwargs，而这是这些“神奇变量”为数不多的真正有用和理智的使用之一。

我知道这并没有直接回答super()问题，但我觉得它有足够的相关性来分享。

还有一种方法可以直接调用每个继承的类:

class First(object):
    def __init__(self):
        print '1'

class Second(object):
    def __init__(self):
        print '2'

class Third(First, Second):
    def __init__(self):
        Second.__init__(self)

请注意，如果你这样做，你将不得不手动调用每个，因为我很确定First的__init__()不会被调用。

class First(object):
  def __init__(self, a):
    print "first", a
    super(First, self).__init__(20)

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

class Third(First, Second):
  def __init__(self):
    super(Third, self).__init__(10)
    print "that's it"

t = Third()

输出是

first 10
second 20
that's it

调用Third()定位在Third中定义的init。在这个例程中调用super调用First中定义的init。MRO =(一、二)。 现在在First中定义的init中调用super将继续搜索MRO并找到Second中定义的init，并且任何对super的调用都将命中默认对象init。我希望这个例子能够阐明这个概念。

如果你不在第一分局给管理员打电话。链条停止，您将得到以下输出。

first 10
that's it

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。