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。
当前回答
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。
其他回答
我想用“无生命”来详细说明这个答案，因为当我开始阅读如何在Python的多重继承层次结构中使用super()时，我并没有立即得到它。
你需要了解的是super(MyClass, self).__init__()在完整继承层次结构的上下文中根据所使用的方法解析排序(MRO)算法提供下一个__init__方法。
理解这最后一部分至关重要。让我们再考虑一下这个例子:
#!/usr/bin/env python2
class First(object):
def __init__(self):
print "First(): entering"
super(First, self).__init__()
print "First(): exiting"
class Second(object):
def __init__(self):
print "Second(): entering"
super(Second, self).__init__()
print "Second(): exiting"
class Third(First, Second):
def __init__(self):
print "Third(): entering"
super(Third, self).__init__()
print "Third(): exiting"
根据Guido van Rossum关于方法解析顺序的文章，解析__init__的顺序是使用“深度优先的从左到右遍历”来计算的(在Python 2.3之前):
Third --> First --> object --> Second --> object
删除所有重复项后，除了最后一个，我们得到:
Third --> First --> Second --> object
那么，让我们来看看当我们实例化一个Third类的实例时会发生什么，例如x = Third()。
According to MRO Third.__init__ executes. prints Third(): entering then super(Third, self).__init__() executes and MRO returns First.__init__ which is called. First.__init__ executes. prints First(): entering then super(First, self).__init__() executes and MRO returns Second.__init__ which is called. Second.__init__ executes. prints Second(): entering then super(Second, self).__init__() executes and MRO returns object.__init__ which is called. object.__init__ executes (no print statements in the code there) execution goes back to Second.__init__ which then prints Second(): exiting execution goes back to First.__init__ which then prints First(): exiting execution goes back to Third.__init__ which then prints Third(): exiting
这详细说明了为什么实例化Third()会导致:
Third(): entering
First(): entering
Second(): entering
Second(): exiting
First(): exiting
Third(): exiting
从Python 2.3开始，MRO算法已经得到了改进，在复杂的情况下工作得很好，但我猜使用“深度优先的从左到右遍历”+“删除除最后一个重复项之外的重复项”在大多数情况下仍然有效(如果不是这样，请评论)。一定要阅读Guido的博客文章!
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)
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
整体
假设所有东西都来自object(如果不是你自己的)，Python会根据你的类继承树计算一个方法解析顺序(MRO)。MRO满足3个性质:
一个阶层的孩子比他们的父母更重要 左父母先于右父母 一个类在MRO中只出现一次
如果不存在这样的顺序，Python将出错。它的内部工作原理是类祖先的C3线性化。点击这里阅读:https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/
当一个方法被调用时，该方法在MRO中第一次出现就是被调用的方法。任何没有实现该方法的类都将被跳过。在该方法中对super的任何调用都将调用MRO中该方法的下一次出现。因此，在继承中放置类的顺序以及在方法中放置super调用的位置都很重要。
注意，你可以通过使用__mro__方法在python中看到MRO。
例子
下面所有的例子都有菱形类继承，如下所示:
Parent
/ \
/ \
Left Right
\ /
\ /
Child
MRO是:
孩子 左 正确的 父
您可以通过调用Child来测试这一点。__mro__，返回:
(__main__.Child, __main__.Left, __main__.Right, __main__.Parent, object)
每一种方法都以超第一
class Parent(object):
def __init__(self):
super(Parent, self).__init__()
print("parent")
class Left(Parent):
def __init__(self):
super(Left, self).__init__()
print("left")
class Right(Parent):
def __init__(self):
super(Right, self).__init__()
print("right")
class Child(Left, Right):
def __init__(self):
super(Child, self).__init__()
print("child")
孩子()输出:
parent
right
left
child
在每个方法中都有超级最后
class Parent(object):
def __init__(self):
print("parent")
super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
def __init__(self):
print("left")
super(Left, self).__init__()
class Right(Parent):
def __init__(self):
print("right")
super(Right, self).__init__()
class Child(Left, Right):
def __init__(self):
print("child")
super(Child, self).__init__()
孩子()输出:
child
left
right
parent
当不是所有类都调用super时
如果不是继承链中的所有类都调用super，那么继承顺序最重要。例如，如果Left不调用super，那么Right和Parent上的方法永远不会被调用:
class Parent(object):
def __init__(self):
print("parent")
super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
def __init__(self):
print("left")
class Right(Parent):
def __init__(self):
print("right")
super(Right, self).__init__()
class Child(Left, Right):
def __init__(self):
print("child")
super(Child, self).__init__()
孩子()输出:
child
left
或者，如果Right没有调用super, Parent仍然被跳过:
class Parent(object):
def __init__(self):
print("parent")
super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
def __init__(self):
print("left")
super(Left, self).__init__()
class Right(Parent):
def __init__(self):
print("right")
class Child(Left, Right):
def __init__(self):
print("child")
super(Child, self).__init__()
在这里，Child()输出:
child
left
right
调用特定父节点上的方法
如果你想访问一个特定父类的方法，你应该直接引用这个类，而不是使用super。Super是关于遵循继承链，而不是到达特定类的方法。
下面是如何引用一个特定的父方法:
class Parent(object):
def __init__(self):
super(Parent, self).__init__()
print("parent")
class Left(Parent):
def __init__(self):
super(Left, self).__init__()
print("left")
class Right(Parent):
def __init__(self):
super(Right, self).__init__()
print("right")
class Child(Left, Right):
def __init__(self):
Parent.__init__(self)
print("child")
在这种情况下，Child()输出:
parent
child
