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

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

其他回答

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

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

这就是所谓的钻石问题,该页面有一个关于Python的条目,但简而言之,Python将从左到右调用超类的方法。

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!

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。