有什么区别:
class Child(SomeBaseClass):
def __init__(self):
super(Child, self).__init__()
and:
class Child(SomeBaseClass):
def __init__(self):
SomeBaseClass.__init__(self)
我看到super在只有单一继承的类中被大量使用。我可以理解为什么在多重继承中使用它，但不清楚在这种情况下使用它的优势是什么。
当前回答
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。
其他回答
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。
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。
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
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。
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)
