python继承顺序

python和C++一样,支持多继承。概念虽然容易,但是困难的工作是如果子类调用一个自身没有定义的属性,它是按照何种顺序去到父类寻找呢,尤其是众多父类中有多个都包含该同名属性。

class P1 #(object): 
   def foo(self):           
       print 'p1-foo' 

class P2 #(object): 
   def foo(self): 
       print 'p2-foo' 
   def bar(self): 
       print 'p2-bar' 

class C1 (P1,P2): 
   pass  

class C2 (P1,P2): 
   def bar(self): 
       print 'C2-bar'   

class D(C1,C2): 
   pass 

对经典类和新式类来说,属性的查找顺序是不同的。现在我们分别看一下经典类和新式类两种不同的表现

1、经典类

d=D() 
d.foo() # 输出 p1-foo 
d.bar() # 输出 p2-bar 

实例d调用foo()时,搜索顺序是 D => C1 => P1

实例d调用bar()时,搜索顺序是 D => C1 => P1 => P2

换句话说,经典类的搜索方式是按照“从左至右,深度优先”的方式去查找属性。d先查找自身是否有foo方法,没有则查找最近的父类C1里是否有该方法,如果没有则继续向上查找,直到在P1中找到该方法,查找结束。

2、新式类

使用新式类要去掉第一段代码中的注释

d=D() 
d.foo() # 输出 p1-foo 
d.bar() # 输出 c2-bar 

实例d调用foo()时,搜索顺序是 D => C1 => C2 => P1

实例d调用bar()时,搜索顺序是 D => C1 => C2

可以看出,新式类的搜索方式是采用“广度优先”的方式去查找属性。

<think>好的,用户现在问的是Python的多继承顺序。之前他们问过图像处理中的分块加载问题,现在突然转到Python的多继承,可能是在学习Python面向对象编程时遇到了问题。我需要先回忆一下Python继承的MRO(方法解析顺序)相关知识,特别是C3线性化算法。 用户可能已经了解过继承的基本概念,但对多继承顺序如何确定感到困惑。他们可能遇到了菱形继承问题,或者在实际代码中看到了super()的使用,但不确定具体调用顺序。需要解释MRO的原理,以及Python中如何通过__mro__属性查看顺序。 要确保回答清晰,结构合理。可能需要从问题背景入手,解释为什么需要方法解析顺序,然后介绍旧式和新式的区别,再详细讲解C3算法,最后给出示例和实际应用建议。避免使用过于专业的术语,但也要准确,比如提到深度优先和广度优先的区别,以及Python2.3之后采用C3算法替代旧方法。 还要注意用户可能的误区,比如认为多继承顺序是简单的深度或广度优先,需要指出C3算法的复杂性,以及如何通过拓扑排序解决继承顺序问题。最后,给出查看MRO的方法和实际编程中的注意事项,比如避免复杂的继承结构,使用super()等。 可能需要用例子来演示不同的继承情况下的MRO结果,帮助用户直观理解。同时提醒用户在使用多继承时可能遇到的陷阱,比如初始化方法被多次调用,或者方法覆盖的问题。确保回答既全面又易懂,帮助用户解决实际问题。</think>Python的多继承顺序由**方法解析顺序(MRO,Method Resolution Order)**决定,这是面向对象编程中处理菱形继承问题的核心机制。我们通过一个代码案例来揭示其工作原理: ```python class A: def show(self): print("A") class B(A): def show(self): print("B") class C(A): def show(self): print("C") class D(B, C): pass d = D() d.show() # 输出结果是什么? ``` 根据Python的**C3线性化算法**,继承顺序的判定流程如下: $$\text{MRO计算公式} = \text{自身} + [\text{父MRO合并}] + [\text{兄弟}]$$ 对于上述案例中的`D`: 1. 计算`D`的MRO:`D + merge(B的MRO, C的MRO, B, C)` 2. `B`的MRO是`B → A → object` 3. `C`的MRO是`C → A → object` 4. 合并过程: - 取第一个列表头部`B`,不与后续列表尾部冲突 - 剩余`merge(A→object, C→A→object, C)` - 取`C`,剩余`merge(A→object, A→object)` - 最终得到`D → B → C → A → object` 通过`print(D.__mro__)`可验证输出顺序: ```python (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>) ``` **C3算法核心原则**: 1. **单调性原则**:子MRO必须保持父顺序 $$ \text{若} B \prec C \text{在父中}, \text{则所有子中} B \prec C $$ 2. **局部优先原则**:左侧父优先于右侧父 $$ \text{class D(B,C)} ⇒ \text{B及其祖先优先于C的祖先} $$ 3. **合法性检查**:MRO必须构成有向无环图(DAG) **新旧MRO对比**(历史背景): | 算法型 | Python版本 | 典型问题 | 菱形继承案例结果 | |-------------|-------------|--------------|------------------| | 深度优先(DFS) | <2.2 | 父被重复访问 | D→B→A→C→A(错误) | | C3线性化 | ≥2.3 | 保证线性唯一解 | D→B→C→A→object(正确)| **实际开发建议**: 1. 优先使用`super()`调用方法 2. 避免超过3层的多重继承 3. 复杂场景下使用**Mixin模式**(工具继承) ```python class JSONMixin: # 典型Mixin设计 def to_json(self): import json return json.dumps(self.__dict__) class DataModel(BaseModel, JSONMixin): pass ``` 当遇到`TypeError: Cannot create a consistent method resolution order`错误时,说明继承关系违反了C3算法的约束条件,需要重构结构。
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