深入super，看Python如何解决钻石继承难题
1.?? Python的繼承以及調用父類成員
python子類調用父類成員有2種方法，分別是普通方法和super方法
假設Base是基類
class Base(object):def __init__(self):print “Base init”則普通方法如下
class Leaf(Base):def __init__(self):Base.__init__(self)print “Leaf init”super方法如下
class Leaf(Base):def __init__(self):super(Leaf, self).__init__()print “Leaf init”在上面的簡單場景下，兩種方法的效果一致：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Leaf init
2.?? 鉆石繼承遇到的難題
當我們來到鉆石繼承場景時，我們就遇到了一個難題：
如果我們還是使用普通方法調用父類成員，代碼如下：
class Base(object):def __init__(self):print “Base init”class Medium1(Base):def __init__(self):Base.__init__(self)print “Medium1 init”class Medium2(Base):def __init__(self):Base.__init__(self)print “Medium2 init”class Leaf(Medium1, Medium2):def __init__(self):Medium1.__init__(self)Medium2.__init__(self)print “Leaf init”當我們生成Leaf對象時，結果如下：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Medium1 init
Base init
Medium2 init
Leaf init
?
可以看到Base被初始化了兩次！這是由于Medium1和Medium2各自調用了Base的初始化函數導致的。
3.?? 各語言的解決方法
鉆石繼承中，父類被多次初始化是個非常難纏的問題，我們來看看其他各個語言是如何解決這個問題的：
3.1. C++
C++使用虛擬繼承來解決鉆石繼承問題。
Medium1和Medium2虛擬繼承Base。當生成Leaf對象時，Medium1和Medium2并不會自動調用虛擬基類Base的構造函數，而需要由Leaf的構造函數顯式調用Base的構造函數。
3.2. Java
Java禁止使用多繼承。
Java使用單繼承+接口實現的方式來替代多繼承，避免了鉆石繼承產生的各種問題。
3.3. Ruby
Ruby禁止使用多繼承。
Ruby和Java一樣只支持單繼承，但它對多繼承的替代方式和Java不同。Ruby使用Mixin的方式來替代，在當前類中mixin入其他模塊，來做到代碼的組裝效果。
3.4. Python
Python和C++一樣，支持多繼承的語法。但Python的解決思路和C++完全不一樣，Python使用的是super
我們把第2章的鉆石繼承用super重寫一下，看一下輸出結果
class Base(object):def __init__(self):print “Base init”class Medium1(Base):def __init__(self):super(Medium1, self).__init__()print “Medium1 init”class Medium2(Base):def __init__(self):super(Medium2, self).__init__()print “Medium2 init”class Leaf(Medium1, Medium2):def __init__(self):super(Leaf, self).__init__()print “Leaf init”我們生成Leaf對象：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Medium2 init
Medium1 init
Leaf init
可以看到整個初始化過程符合我們的預期，Base只被初始化了1次。而且重要的是，相比原來的普通寫法，super方法并沒有寫額外的代碼，也沒有引入額外的概念
4.?? super的內核：mro
要理解super的原理，就要先了解mro。mro是method resolution order的縮寫，表示了類繼承體系中的成員解析順序。
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在python中，每個類都有一個mro的類方法。我們來看一下鉆石繼承中，Leaf類的mro是什么樣子的：
>>> Leaf.mro()
[<class '__main__.Leaf'>, <class '__main__.Medium1'>, <class '__main__.Medium2'>, <class '__main__.Base'>, <type 'object'>]
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可以看到mro方法返回的是一個祖先類的列表。Leaf的每個祖先都在其中出現一次，這也是super在父類中查找成員的順序。?
通過mro，python巧妙地將多繼承的圖結構，轉變為list的順序結構。super在繼承體系中向上的查找過程，變成了在mro中向右的線性查找過程，任何類都只會被處理一次。
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通過這個方法，python解決了多繼承中的2大難題：
1. 查找順序問題。從Leaf的mro順序可以看出，如果Leaf類通過super來訪問父類成員，那么Medium1的成員會在Medium2之前被首先訪問到。如果Medium1和Medium2都沒有找到，最后再到Base中查找。
2. 鉆石繼承的多次初始化問題。在mro的list中，Base類只出現了一次。事實上任何類都只會在mro list中出現一次。這就確保了super向上調用的過程中，任何祖先類的方法都只會被執行一次。
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至于mro的生成算法，可以參考這篇wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/C3_linearization
5.?? super的具體用法
我們首先來看一下python中的super文檔
>>> help(super)
Help on class super in module __builtin__:
class super(object)
?|? super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
?|? super(type) -> unbound super object
?|? super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
?
光從字面來看，這可以算是python中最語焉不詳的幫助文檔之一了。甚至里面還有一些術語誤用。那super究竟應該怎么用呢，我們重點來看super中的第1和第3種用法
5.1. super(type, obj)
當我們在Leaf的__init__中寫這樣的super時：
class Leaf(Medium1, Medium2):def __init__(self):super(Leaf, self).__init__()print “Leaf init”super(Leaf, self).__init__()的意思是說：
?
從這個執行流程可以看到，如果我們不想調用Medium1的__init__，而想要調用Medium2的__init__，那么super應該寫成：super(Medium1, self)__init__()?
5.2. super(type, type2)
當我們在Leaf中寫類方法的super時：
class Leaf(Medium1, Medium2):def __new__(cls):obj = super(Leaf, cls).__new__(cls)print “Leaf new”return objsuper(Leaf, cls).__new__(cls)的意思是說：
?
由于返回的是非綁定的函數對象，因此調用時不能省略函數的第一個參數。這也是這里調用__new__時，需要傳入參數cls的原因
同樣的，如果我們想從某個mro的某個位置開始查找，只需要修改super的第一個參數就行
6.?? 小結
至此，我們講解了和super相關的用法及原理，小結一下我們講過的內容有：
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標簽：python, super, mro, 多繼承
轉載于:https://www.cnblogs.com/testview/p/4651198.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的深入super，看Python如何解决钻石继承难题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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