Python笔记（28）-----继承

来自https://blog.csdn.net/sunwukong_hadoop/article/details/80175292

1、Python的继承以及调用父类成员

python子类调用父类成员有2种方法，分别是普通方法和super方法。

假设Base是基类。

class Base(object):
    　 def __init__(self):
       　　　　print “Base init”

普通方法：

class Leaf(Base):
       def __init__(self):
              Base.__init__(self)
              print “Leaf init”

super方法：

class Leaf(Base):
       def __init__(self):
              super(Leaf, self).__init__()
              print “Leaf init”

在上面简单的场景下，两个效果是一样的：

>>> leaf = Leaf()

Base init

Leaf init

2、钻石继承遇到的难题

普通方法：

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”

当我们生成Leaf对象时，结果如下：

>>> leaf = Leaf()

Base init

Medium1 init

Base init

Medium2 init

Leaf init

可以看到Base被初始化了两次！这是由于Medium1和Medium2各自调用了Base的初始化函数导致的。

super方法：

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”

我们生成Leaf对象：

>>> leaf = Leaf()

Base init

Medium2 init

Medium1 init

Leaf init

可以看到整个初始化过程符合我们的预期，Base只被初始化了1次。而且重要的是，相比原来的普通写法，super方法并没有写额外的代码，也没有引入额外的概念

4. super的内核：mro

要理解super的原理，就要先了解mro。mro是method resolution order的缩写，表示了类继承体系中的成员解析顺序。

在python中，每个类都有一个mro的类方法。我们来看一下钻石继承中，Leaf类的mro是什么样子的：

>>> Leaf.mro()

[<class '__main__.Leaf'>, <class '__main__.Medium1'>, <class '__main__.Medium2'>, <class '__main__.Base'>, <type 'object'>]

可以看到mro方法返回的是一个祖先类的列表。Leaf的每个祖先都在其中出现一次，这也是super在父类中查找成员的顺序。

通过mro，python巧妙地将多继承的图结构，转变为list的顺序结构。super在继承体系中向上的查找过程，变成了在mro中向右的线性查找过程，任何类都只会被处理一次。

通过这个方法，python解决了多继承中的2大难题：

1. 查找顺序问题。从Leaf的mro顺序可以看出，如果Leaf类通过super来访问父类成员，那么Medium1的成员会在Medium2之前被首先访问到。如果Medium1和Medium2都没有找到，最后再到Base中查找。

2. 钻石继承的多次初始化问题。在mro的list中，Base类只出现了一次。事实上任何类都只会在mro list中出现一次。这就确保了super向上调用的过程中，任何祖先类的方法都只会被执行一次。

至于mro的生成算法，可以参考这篇wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/C3_linearization

5. super的具体用法

5.1. super(type, obj)

当我们在Leaf的__init__中写这样的super时：

class Leaf(Medium1, Medium2):
def __init__(self):
super(Leaf, self).__init__()
print “Leaf init”

super(Leaf, self).__init__()的意思是说：

获取self所属类的mro, 也就是[Leaf, Medium1, Medium2, Base]
从mro中Leaf右边的一个类开始，依次寻找__init__函数。这里是从Medium1开始寻找
一旦找到，就把找到的__init__函数绑定到self对象，并返回

从这个执行流程可以看到，如果我们不想调用Medium1的__init__，而想要调用Medium2的__init__，那么super应该写成：super(Medium1, self)__init__()

5.2. super(type, type2)

当我们在Leaf中写类方法的super时：

 
class Leaf(Medium1, Medium2):
    def __new__(cls):
        obj = super(Leaf, cls).__new__(cls)
        print “Leaf new”
         return obj            


super(Leaf, cls).__new__(cls)的意思是说：

获取cls这个类的mro，这里也是[Leaf, Medium1, Medium2, Base]
从mro中Leaf右边的一个类开始，依次寻找__new__函数
一旦找到，就返回“非绑定”的__new__函数

由于返回的是非绑定的函数对象，因此调用时不能省略函数的第一个参数。这也是这里调用__new__时，需要传入参数cls的原因

同样的，如果我们想从某个mro的某个位置开始查找，只需要修改super的第一个参数就行