Python的MRO即Method Resolution Order（方法解析順序），也就是在Python中的類的繼承順序是怎樣的。在Python2.3之前，MRO的實現是基于DFS的，而在Python2.3以后MRO的實現是基于C3算法（我這里兩種算法的具體實現都不詳述）。C3算法最早被提出是用于Lisp的，應用在Python中是為了解決原來基于深度優先搜索算法不滿足本地優先級，和單調性的問題。本地優先級：指聲明時父類的順序，比如C(A,B)，如果訪問C類對象屬性時，應該根據聲明順序，優先查找A類，然后再查找B類。單調性：如果在C的解析順序中，A排在B的前面，那么在C的所有子類里，也必須滿足這個順序。

?

總的來說，一個類的 MRO 列表就是合并所有父類的 MRO 列表，并遵循以下三條原則：

子類永遠在父類前面

如果有多個父類，會根據它們在列表中的順序被檢查

如果對下一個類存在兩個合法的選擇，選擇第一個父類

?

下面我用圖解的形式來表現三條原則并計算出MRO（只是說這種方式可以手算出MRO，而不是說這是C3算法的具體實現方式）：

首先看以下代碼

            
              class F:
    pass

class E:
    pass

class D:
    pass

class B(D,E):
    pass

class C(D,F):
    pass

class A(B,C):
    pass
            
          

然后我們構建一個繼承順序圖（圖是指數據結構中的圖，不是圖片的圖，當然，無所謂了..@_@|||||..?）

即讓子類用箭頭指向父類，逐層排列成類似下圖這種

遇到多繼承則按代碼中繼承列表的順序從左往右寫。如果有多個子類繼承了同一個父類，那么這個父類則放在它 能夠出現的所有位置中最左的位置（注意：如下圖中那樣，D既可以放在B的左上方，又可以放在C的左上方，這種情況下，我們選擇放在B的左上方，因為這樣D在其所在層更加靠左） ，然后讓這些子類指向它，就像下圖中類D那樣。

然后依據代碼就可以形成上面的這個繼承順序圖。（在python中，任何類默認都是繼承自object類的，所以讓最上層的D、E、F指向object。當然，你也可以選擇在畫圖的時候將A，B，C等等所有類都畫一個指向object的箭頭，但隨著以下方法的進行，其實這兩種畫法結果是一樣的。）

?

接下來，我們就開始算出相應的MRO。即需遵循圖里面的廣度優先原則進行遍歷（在廣度優先原則的前提下又優先遍歷左邊的）：

首先尋找整個圖中入度為0的，也就是A，那么A也就成為MRO中的第一個。

然后我們去掉圖中的A節點以及與A相關的連線，再尋找入度為0的點，這時有B和C兩個節點，我們選擇最左邊的點即B。選完左邊的B點后，再選右邊的C點，這樣B和C也就跟著進入了MRO序列，現在MRO序列為{A,B,C}。（注意每次層次遍歷一定要把那一層選完才能選下一層，不能在沒有選C之前跳到選E）

然后去掉B和C以及與它們相關的連線，這時候入度為0的也就是D、E、F了，依次選擇，使D、E、F進入MRO序列。

最后也就使得object進入MRO序列。

?

以上的MRO序列也就是{ABCDEFobject}

使用 類名.mro()可以查閱其MRO表：

?

?

最后說一下super

一般都會說，在類中用super()可以取父類的成員變量和成員方法

更具體地講是super(cls, inst)?，它獲得的是類cls 在實例inst的 MRO 列表中的下一個類。（也就說是實例或者說對象I有一個MRO列表，這個列表中有類C，而我們獲取的就是類C的后面的那個類）

工作原型為

            
              def super(cls, inst):
    mro = inst.__class__.mro()
    return mro[mro.index(cls) + 1]

            
          

這里需要注意的是inst處是一個實例，而不是一個未實例化的類。

故而可以在類里super(B,self).方法? ? ?或者

在類外x=C() 然后super(B,x).方法

?

轉載請標明出處，原文地址：https://blog.csdn.net/come_from_pluto