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。

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

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!

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'>)

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。