super()在单继承中的好处是微乎其微的——大多数情况下，您不必将基类的名称硬编码到每个使用其父方法的方法中。

然而，如果没有super()，几乎不可能使用多重继承。这包括常见的习惯用法，如mixin、接口、抽象类等。这将扩展到稍后扩展您的代码。如果有人后来想要编写一个扩展Child和mixin的类，他们的代码将无法正常工作。

所有这些不都假定基类是一个新型的类吗?

class A:
    def __init__(self):
        print("A.__init__()")

class B(A):
    def __init__(self):
        print("B.__init__()")
        super(B, self).__init__()

将不能在python2中工作。类A必须是new-style，即:类A(对象)

有什么不同?

SomeBaseClass.__init__(self) 

意思是调用SomeBaseClass的__init__。而

super().__init__()

意味着在实例的方法解析顺序(MRO)中，从SomeBaseClass的子类(定义此方法的子类)后面的父类调用绑定__init__。

如果实例是这个子类的子类，那么在MRO中接下来可能会有一个不同的父类。

解释简单

当您编写一个类时，您希望其他类能够使用它。Super()使其他类更容易使用您正在编写的类。

正如Bob Martin所说，一个好的架构允许您尽可能地推迟决策。

Super()可以启用这种体系结构。

当另一个类继承了您所编写的类时，它也可以从其他类继承。根据方法解析类的顺序，这些类可以在这个__init__之后有一个__init__。

如果没有super，您可能会硬编码正在编写的类的父类(就像示例所做的那样)。这意味着你不能在MRO中调用下一个__init__，因此你不能重用其中的代码。

如果您编写自己的代码供个人使用，您可能不会关心这个区别。但是如果您希望其他人使用您的代码，使用super可以为代码用户提供更大的灵活性。

Python 2与3

这适用于Python 2和3:

super(Child, self).__init__()

这只适用于Python 3:

super().__init__()

它的工作方式是在堆栈框架中向上移动并获得方法的第一个参数(对于实例方法通常是self，对于类方法是cls -但也可以是其他名称)，并在自由变量中查找类(例如Child)(在方法中使用名称__class__作为自由闭包变量)。

我过去更喜欢演示使用super的交叉兼容方式，但现在Python 2基本上已弃用，我将演示Python 3的做事方式，即不带参数地调用super。

间接向前兼容

它给了你什么?对于单一继承，从静态分析的角度来看，问题中的示例实际上是相同的。但是，使用super为您提供了一层具有向前兼容性的间接层。

向前兼容性对于经验丰富的开发人员来说非常重要。你希望你的代码在你修改它的时候保持最小的变化。当你查看你的复习历史时，你想确切地知道什么时候发生了变化。

你可以从单继承开始，但是如果你决定添加另一个基类，你只需要改变一行基类——如果你继承的类中的基改变了(比如添加了一个mixin)，你在这个类中什么都不会改变。

在python2中，将参数设置为super和正确的方法参数可能会让人有点困惑，所以我建议使用python3唯一的调用方法。

如果您知道您正确地使用了super单继承，那么接下来的调试就不那么困难了。

依赖注入

其他人可以使用你的代码并在方法决议中注入父元素:

class SomeBaseClass(object):
    def __init__(self):
        print('SomeBaseClass.__init__(self) called')
    
class UnsuperChild(SomeBaseClass):
    def __init__(self):
        print('UnsuperChild.__init__(self) called')
        SomeBaseClass.__init__(self)
    
class SuperChild(SomeBaseClass):
    def __init__(self):
        print('SuperChild.__init__(self) called')
        super().__init__()

假设你向你的对象中添加了另一个类，并想在Foo和Bar之间注入一个类(用于测试或其他原因):

class InjectMe(SomeBaseClass):
    def __init__(self):
        print('InjectMe.__init__(self) called')
        super().__init__()

class UnsuperInjector(UnsuperChild, InjectMe): pass

class SuperInjector(SuperChild, InjectMe): pass

使用非超子类无法注入依赖项，因为你使用的子类已经硬编码了方法，在它自己的方法之后被调用:

>>> o = UnsuperInjector()
UnsuperChild.__init__(self) called
SomeBaseClass.__init__(self) called

但是，使用super的子类可以正确地注入依赖项:

>>> o2 = SuperInjector()
SuperChild.__init__(self) called
InjectMe.__init__(self) called
SomeBaseClass.__init__(self) called

处理注释

这究竟为什么有用呢?

Python通过C3线性化算法线性化一个复杂的继承树，以创建一个方法解析顺序(MRO)。

我们希望按此顺序查找方法。

对于在父类中定义的方法，如果要按此顺序查找下一个没有super的方法，则必须这样做

从实例的类型获取mro 寻找定义方法的类型 使用该方法查找下一个类型 绑定该方法并使用预期的参数调用它

UnsuperChild不应该访问InjectMe。为什么结论不是“总是避免使用super”?我错过了什么?

UnsuperChild不能访问InjectMe。UnsuperInjector可以访问InjectMe，但不能从它继承自UnsuperChild的方法中调用该类的方法。

两个子类都打算调用MRO中接下来出现的同名方法，该方法可能是创建时它不知道的另一个类。

没有对其父方法进行超硬编码的方法——因此限制了其方法的行为，并且子类不能在调用链中注入功能。

super的灵活性更大。方法的调用链可以被拦截并注入功能。

您可能不需要该功能，但代码的子类可能需要。

结论

总是使用super来引用父类，而不是硬编码。

您想要引用的是顺位的父类，而不是您看到的子类继承的父类。

不使用super会给代码的用户带来不必要的限制。

当调用super()解析到父类方法、实例方法或static方法的父版本时，我们希望将我们所在作用域的当前类作为第一个参数传递，以指示我们试图解析到哪个父作用域，并将感兴趣的对象作为第二个参数传递，以指示我们试图将该作用域应用到哪个对象。

考虑一个类层次结构a、B和C，其中每个类都是后面一个类的父类，并且a、B和C分别是每个类的实例。

super(B, b) 
# resolves to the scope of B's parent i.e. A 
# and applies that scope to b, as if b was an instance of A

super(C, c) 
# resolves to the scope of C's parent i.e. B
# and applies that scope to c

super(B, c) 
# resolves to the scope of B's parent i.e. A 
# and applies that scope to c

使用super和static方法

例如，在__new__()方法中使用super()

class A(object):
    def __new__(cls, *a, **kw):
        # ...
        # whatever you want to specialize or override here
        # ...

        return super(A, cls).__new__(cls, *a, **kw)

解释:

1-尽管__new__()通常将调用类的引用作为其第一个参数，但在Python中它不是作为类方法实现的，而是作为静态方法实现的。也就是说，在直接调用__new__()时，对类的引用必须作为第一个参数显式传递:

# if you defined this
class A(object):
    def __new__(cls):
        pass

# calling this would raise a TypeError due to the missing argument
A.__new__()

# whereas this would be fine
A.__new__(A)

2-当调用super()来获取父类时，我们传递子类A作为它的第一个参数，然后传递对感兴趣对象的引用，在这种情况下，它是在调用A.__new__(cls)时传递的类引用。在大多数情况下，它也恰好是对子类的引用。在某些情况下，它可能不是，例如在多代继承的情况下。

super(A, cls)

3-因为作为一般规则__new__()是一个静态方法，super(a, cls)。__new__也将返回一个staticmethod，并且需要显式地提供所有参数，包括对感兴趣对象的引用，在本例中是cls。

super(A, cls).__new__(cls, *a, **kw)

4-不用super做同样的事情

class A(object):
    def __new__(cls, *a, **kw):
        # ...
        # whatever you want to specialize or override here
        # ...

        return object.__new__(cls, *a, **kw)

在实例方法中使用super

例如，在__init__()中使用super()

class A(object): 
    def __init__(self, *a, **kw):
        # ...
        # you make some changes here
        # ...

        super(A, self).__init__(*a, **kw)

解释:

1- __init__是一个实例方法，这意味着它将实例引用作为第一个参数。当直接从实例调用时，引用会隐式传递，也就是说你不需要指定它:

# you try calling `__init__()` from the class without specifying an instance
# and a TypeError is raised due to the expected but missing reference
A.__init__() # TypeError ...

# you create an instance
a = A()

# you call `__init__()` from that instance and it works
a.__init__()

# you can also call `__init__()` with the class and explicitly pass the instance 
A.__init__(a)

2-在__init__()中调用super()时，我们将子类作为第一个参数传递，感兴趣的对象作为第二个参数传递，后者通常是对子类实例的引用。

super(A, self)

3-调用super(A, self)返回一个代理，它将解析作用域并将其应用到self，就像它现在是父类的实例一样。因为__init__()是一个实例方法，所以s.__init__(…)调用将隐式地将self引用作为第一个参数传递给父类的__init__()。

4-要在不使用super的情况下执行同样的操作，我们需要将对实例的引用显式传递给父版本的__init__()。

class A(object): 
    def __init__(self, *a, **kw):
        # ...
        # you make some changes here
        # ...

        object.__init__(self, *a, **kw)

在类方法中使用super

class A(object):
    @classmethod
    def alternate_constructor(cls, *a, **kw):
        print "A.alternate_constructor called"
        return cls(*a, **kw)

class B(A):
    @classmethod
    def alternate_constructor(cls, *a, **kw):
        # ...
        # whatever you want to specialize or override here
        # ...

        print "B.alternate_constructor called"
        return super(B, cls).alternate_constructor(*a, **kw)

解释:

类方法可以直接从类中调用，并将类的引用作为其第一个参数。

# calling directly from the class is fine,
# a reference to the class is passed implicitly
a = A.alternate_constructor()
b = B.alternate_constructor()

2-当在类方法中调用super()以解析到父类的版本时，我们希望将当前子类作为第一个参数传递，以指示我们试图解析到哪个父类的作用域，并将感兴趣的对象作为第二个参数传递，以指示我们希望将该作用域应用到哪个对象，该对象通常是对子类本身或其子类之一的引用。

super(B, cls_or_subcls)

3-调用super(B, cls)解析到A的作用域并将其应用到cls。由于alternate_constructor()是一个类方法，调用super(B, cls).alternate_constructor(…)将隐式地将cls的引用作为第一个参数传递给a版本的alternate_constructor()

super(B, cls).alternate_constructor()

4-要在不使用super()的情况下实现同样的功能，您需要获得a .alternate_constructor()的未绑定版本的引用(即函数的显式版本)。简单地这样做是行不通的:

class B(A):
    @classmethod
    def alternate_constructor(cls, *a, **kw):
        # ...
        # whatever you want to specialize or override here
        # ...

        print "B.alternate_constructor called"
        return A.alternate_constructor(cls, *a, **kw)

上面的方法不起作用，因为A.alternate_constructor()方法将对A的隐式引用作为其第一个参数。这里传递的cls是它的第二个参数。

class B(A):
    @classmethod
    def alternate_constructor(cls, *a, **kw):
        # ...
        # whatever you want to specialize or override here
        # ...

        print "B.alternate_constructor called"
        # first we get a reference to the unbound 
        # `A.alternate_constructor` function 
        unbound_func = A.alternate_constructor.im_func
        # now we call it and pass our own `cls` as its first argument
        return unbound_func(cls, *a, **kw)

我曾经使用过super()，并且认识到我们可以改变调用顺序。

例如，我们有下一个层次结构:

    A
   / \
  B   C
   \ /
    D

在这种情况下，D的MRO将是(仅适用于Python 3):

In [26]: D.__mro__
Out[26]: (__main__.D, __main__.B, __main__.C, __main__.A, object)

让我们创建一个类，其中super()在方法执行后调用。

In [23]: class A(object): #  or with Python 3 can define class A:
...:     def __init__(self):
...:         print("I'm from A")
...:  
...: class B(A):
...:      def __init__(self):
...:          print("I'm from B")
...:          super().__init__()
...:   
...: class C(A):
...:      def __init__(self):
...:          print("I'm from C")
...:          super().__init__()
...:  
...: class D(B, C):
...:      def __init__(self):
...:          print("I'm from D")
...:          super().__init__()
...: d = D()
...:
I'm from D
I'm from B
I'm from C
I'm from A

    A
   / ⇖
  B ⇒ C
   ⇖ /
    D

所以我们可以看到分辨率顺序和MRO是一样的。但是当我们在方法的开头调用super()时:

In [21]: class A(object):  # or class A:
...:     def __init__(self):
...:         print("I'm from A")
...:  
...: class B(A):
...:      def __init__(self):
...:          super().__init__()  # or super(B, self).__init_()
...:          print("I'm from B")
...:   
...: class C(A):
...:      def __init__(self):
...:          super().__init__()
...:          print("I'm from C")
...:  
...: class D(B, C):
...:      def __init__(self):
...:          super().__init__()
...:          print("I'm from D")
...: d = D()
...: 
I'm from A
I'm from C
I'm from B
I'm from D

我们有一个不同的顺序，它颠倒了MRO元组的顺序。

    A
   / ⇘
  B ⇐ C
   ⇘ /
    D 

对于额外的阅读，我推荐下面的答案:

带有super的C3线性化示例(一个大层次结构) 新旧样式类之间的重要行为变化 关于新式课程的内幕

class Child(SomeBaseClass):
    def __init__(self):
        SomeBaseClass.__init__(self)

这很容易理解。

class Child(SomeBaseClass):
    def __init__(self):
        super(Child, self).__init__()

如果你使用super(Child,self)会发生什么?

当创建子实例时，它的MRO(方法解析顺序)是基于继承的(Child, SomeBaseClass, object)顺序。(假设SomeBaseClass除了默认对象之外没有其他父对象)

通过在self实例的MRO中传递Child、self、super搜索，并返回Child的next代理对象，在本例中是SomeBaseClass，该对象随后调用SomeBaseClass的__init__方法。换句话说，如果它是super(SomeBaseClass,self) super返回的代理对象将是object

对于多继承，MRO可以包含许多类，所以基本上super可以让您决定从MRO中的哪个位置开始搜索。

这里有一些很好的答案，但它们没有解决在层次结构中的不同类具有不同签名的情况下如何使用super()……特别是在__init__的情况下

为了回答这个问题并能够有效地使用super()，我建议阅读我的答案super()并更改合作方法的签名。

下面是这种情况的解决方案:

层次结构中的顶级类必须继承自自定义类，如SuperObject: 如果类可以接受不同的参数，始终将接收到的所有参数作为关键字参数传递给超函数，并且始终接受**kwargs。

class SuperObject:        
    def __init__(self, **kwargs):
        print('SuperObject')
        mro = type(self).__mro__
        assert mro[-1] is object
        if mro[-2] is not SuperObject:
            raise TypeError(
                'all top-level classes in this hierarchy must inherit from SuperObject',
                'the last class in the MRO should be SuperObject',
                f'mro={[cls.__name__ for cls in mro]}'
            )

        # super().__init__ is guaranteed to be object.__init__        
        init = super().__init__
        init()

使用示例:

class A(SuperObject):
    def __init__(self, **kwargs):
        print("A")
        super(A, self).__init__(**kwargs)

class B(SuperObject):
    def __init__(self, **kwargs):
        print("B")
        super(B, self).__init__(**kwargs)

class C(A):
    def __init__(self, age, **kwargs):
        print("C",f"age={age}")
        super(C, self).__init__(age=age, **kwargs)

class D(B):
    def __init__(self, name, **kwargs):
        print("D", f"name={name}")
        super(D, self).__init__(name=name, **kwargs)

class E(C,D):
    def __init__(self, name, age, *args, **kwargs):
        print( "E", f"name={name}", f"age={age}")
        super(E, self).__init__(name=name, age=age, *args, **kwargs)

E(name='python', age=28)

输出:

E name=python age=28
C age=28
A
D name=python
B
SuperObject

有很多很棒的答案，但对于视觉学习者来说: 首先让我们来探讨与参数超，然后没有。

假设有一个从jack类创建的实例jack，它具有如图中绿色所示的继承链。调用:

超级(杰克,杰克).method(…)

将使用jack的MRO(方法解析顺序)(其继承树按一定顺序)，并从jack开始搜索。为什么可以提供父类?如果我们从实例jack开始搜索，它会找到实例方法，重点是找到它的父方法。

如果不向super提供参数，就像传入的第一个参数是self类，传入的第二个参数是self。这些在Python3中是自动计算的。

然而，假设我们不想使用Jack的方法，而不是传入Jack，我们可以传入Jen，开始向上搜索Jen的方法。

它一次搜索一个层(宽度而不是深度)，例如，如果Adam和Sue都有所需的方法，来自Sue的方法将首先被找到。

如果Cain和Sue都有所需的方法，则会首先调用Cain的方法。 这在代码中对应于:

Class Jen(Cain, Sue):

MRO从左到右。

考虑下面的代码:

class X():
    def __init__(self):
        print("X")

class Y(X):
    def __init__(self):
        # X.__init__(self)
        super(Y, self).__init__()
        print("Y")

class P(X):
    def __init__(self):
        super(P, self).__init__()
        print("P")

class Q(Y, P):
    def __init__(self):
        super(Q, self).__init__()
        print("Q")

Q()

如果将Y的构造函数更改为X.__init__，你将得到:

X
Y
Q

但是使用super(Y, self).__init__()，你会得到:

X
P
Y
Q

P或Q甚至可能涉及到另一个文件，当你写X和Y时，你不知道，所以基本上，当你写类Y(X)时，你不知道super(Child, self)会引用什么，甚至Y的签名也像Y(X)一样简单。这就是为什么超级可能是更好的选择。

在多重继承的情况下，通常需要调用双亲的初始化式，而不仅仅是第一个。super()并不总是使用基类，而是在方法解析顺序(MRO)中查找下一个类，并将当前对象作为该类的实例返回。例如:

class Base(object):
    def __init__(self):
        print("initializing Base")

class ChildA(Base):
    def __init__(self):
        print("initializing ChildA")
        Base.__init__(self)

class ChildB(Base):
    def __init__(self):
        print("initializing ChildB")
        super().__init__()

class Grandchild(ChildA, ChildB):
    def __init__(self):
        print("initializing Grandchild")
        super().__init__()
        
Grandchild()

结果

initializing Grandchild
initializing ChildA
initializing Base

用super().__init__()替换Base.__init__(self)会导致

initializing Grandchild
initializing ChildA
initializing ChildB
initializing Base

根据需要。

简单来说就是Super()

每个Python实例都有一个创建它的类。 Python中的每个类都有一个祖先类链。 使用super()委托的方法工作到实例类的链中的下一个祖先。

例子

这个小例子涵盖了所有有趣的情况:

class A:
    def m(self):
        print('A')

class B(A):
    def m(self):
        print('B start')
        super().m()
        print('B end')
        
class C(A):
    def m(self):
        print('C start')
        super().m()
        print('C end')

class D(B, C):
    def m(self):
        print('D start')
        super().m()
        print('D end')

调用的确切顺序由调用该方法的实例决定:

>>> a = A()
>>> b = B()
>>> c = C()
>>> d = D()

例如a，没有super调用:

>>> a.m()
A

例如实例b，祖先链为b -> A ->对象:

>>> type(b).__mro__   
(<class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

>>> b.m()
B start
A
B end

例如c，父链为c -> A ->对象:

>>> type(c).__mro__   
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

>>> c.m()
C start
A
C end

例如，祖先链d更有趣d -> B -> C -> A ->对象(mro代表方法解析顺序):

>>> type(d).__mro__
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

>>> d.m()
D start
B start
C start
A
C end
B end
D end

更多的信息

回答了“super在Python中做什么?”的问题后，下一个问题是如何有效地使用它。请看这个循序渐进的教程或者这个45分钟的视频。