super()如何处理多重继承?例如,给定:
class First(object):
def __init__(self):
print "first"
class Second(object):
def __init__(self):
print "second"
class Third(First, Second):
def __init__(self):
super(Third, self).__init__()
print "that's it"
Third的哪个父方法执行super()。__init__ refer to?我可以选择哪些运行吗?
我知道这与方法解析顺序(MRO)有关。
在这种情况下,你试图继承的每个类都有自己的init位置参数,只需调用每个类自己的init方法,如果试图继承多个对象,则不要使用super。
class A():
def __init__(self, x):
self.x = x
class B():
def __init__(self, y, z):
self.y = y
self.z = z
class C(A, B):
def __init__(self, x, y, z):
A.__init__(self, x)
B.__init__(self, y, z)
>>> c = C(1,2,3)
>>>c.x, c.y, c.z
(1, 2, 3)
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。
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
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
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
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