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

把这个答案贴出来供我将来参考。

Python多重继承应该使用菱形模型,并且函数签名不应该在模型中更改。

    A
   / \
  B   C
   \ /
    D

示例代码片段为;-

class A:
    def __init__(self, name=None):
        #  this is the head of the diamond, no need to call super() here
        self.name = name

class B(A):
    def __init__(self, param1='hello', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param1 = param1

class C(A):
    def __init__(self, param2='bye', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param2 = param2

class D(B, C):
    def __init__(self, works='fine', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        print(f"{works=}, {self.param1=}, {self.param2=}, {self.name=}")

d = D(name='Testing')

这里类A是对象

其他回答

整体

假设所有东西都来自object(如果不是你自己的),Python会根据你的类继承树计算一个方法解析顺序(MRO)。MRO满足3个性质:

一个阶层的孩子比他们的父母更重要 左父母先于右父母 一个类在MRO中只出现一次

如果不存在这样的顺序,Python将出错。它的内部工作原理是类祖先的C3线性化。点击这里阅读:https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/

当一个方法被调用时,该方法在MRO中第一次出现就是被调用的方法。任何没有实现该方法的类都将被跳过。在该方法中对super的任何调用都将调用MRO中该方法的下一次出现。因此,在继承中放置类的顺序以及在方法中放置super调用的位置都很重要。

注意,你可以通过使用__mro__方法在python中看到MRO。

例子

下面所有的例子都有菱形类继承,如下所示:

    Parent
    /   \
   /     \
Left    Right
   \     /
    \   /
    Child

MRO是:

孩子 左 正确的 父

您可以通过调用Child来测试这一点。__mro__,返回:

(__main__.Child, __main__.Left, __main__.Right, __main__.Parent, object)

每一种方法都以超第一

class Parent(object):
    def __init__(self):
        super(Parent, self).__init__()
        print("parent")

class Left(Parent):
    def __init__(self):
        super(Left, self).__init__()
        print("left")

class Right(Parent):
    def __init__(self):
        super(Right, self).__init__()
        print("right")

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        super(Child, self).__init__()
        print("child")

孩子()输出:

parent
right
left
child
    

在每个方法中都有超级最后

class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()

class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")
        super(Left, self).__init__()

class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")
        super(Right, self).__init__()

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

孩子()输出:

child
left
right
parent

当不是所有类都调用super时

如果不是继承链中的所有类都调用super,那么继承顺序最重要。例如,如果Left不调用super,那么Right和Parent上的方法永远不会被调用:

class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()

class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")

class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")
        super(Right, self).__init__()

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

孩子()输出:

child
left

或者,如果Right没有调用super, Parent仍然被跳过:

class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()

class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")
        super(Left, self).__init__()

class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

在这里,Child()输出:

child
left
right

调用特定父节点上的方法

如果你想访问一个特定父类的方法,你应该直接引用这个类,而不是使用super。Super是关于遵循继承链,而不是到达特定类的方法。

下面是如何引用一个特定的父方法:

class Parent(object):
    def __init__(self):
        super(Parent, self).__init__()
        print("parent")

class Left(Parent):
    def __init__(self):
        super(Left, self).__init__()
        print("left")

class Right(Parent):
    def __init__(self):
        super(Right, self).__init__()
        print("right")

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        Parent.__init__(self)
        print("child")

在这种情况下,Child()输出:

parent
child

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。

把这个答案贴出来供我将来参考。

Python多重继承应该使用菱形模型,并且函数签名不应该在模型中更改。

    A
   / \
  B   C
   \ /
    D

示例代码片段为;-

class A:
    def __init__(self, name=None):
        #  this is the head of the diamond, no need to call super() here
        self.name = name

class B(A):
    def __init__(self, param1='hello', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param1 = param1

class C(A):
    def __init__(self, param2='bye', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param2 = param2

class D(B, C):
    def __init__(self, works='fine', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        print(f"{works=}, {self.param1=}, {self.param2=}, {self.name=}")

d = D(name='Testing')

这里类A是对象

另一个尚未涉及的点是传递初始化类的参数。由于super的目标取决于子类,传递参数的唯一好方法是将它们打包在一起。然后注意不要让相同的参数名具有不同的含义。

例子:

class A(object):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('A.__init__')
        super().__init__()

class B(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('B.__init__ {}'.format(kwargs['x']))
        super().__init__(**kwargs)


class C(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('C.__init__ with {}, {}'.format(kwargs['a'], kwargs['b']))
        super().__init__(**kwargs)


class D(B, C): # MRO=D, B, C, A
    def __init__(self):
        print('D.__init__')
        super().__init__(a=1, b=2, x=3)

print(D.mro())
D()

给:

[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
D.__init__
B.__init__ 3
C.__init__ with 1, 2
A.__init__

直接调用超类__init__来更直接地赋值参数是很诱人的,但如果在超类中有任何超调用和/或MRO被更改并且类a可能被多次调用,则会失败,这取决于实现。

总结一下:合作继承和初始化的超参数和特定参数不能很好地协同工作。

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!