理解 Python super

本文深入探讨Python中super()函数的使用与原理,解释其在类继承中的作用并非仅限于调用父类方法,而是指向MRO中的下一个类。通过实例说明super()如何正确地在多重继承中调用初始化方法。

原文地址:https://laike9m.com/blog/li-jie-python-super,70/

 

理解 Python super

今天在知乎回答了一个问题,居然一个赞都没有,也是神奇,毕竟这算是我非常认真答的题之一。既然如此就贴过来好了,有些内容之后再补充。

原问题

Python中既然可以直接通过父类名调用父类方法为什么还会存在super函数?
比如
class Child(Parent):
    def __init(self):
    Parent.__init
(self)
这种方式与super(Child, self).init()有区别么?

回答
针对你的问题,答案是可以,并没有区别。但是这题下的回答我感觉都不够好。

要谈论 super,首先我们应该无视 "super" 这个名字带给我们的干扰。

不要一说到 super 就想到父类!super 指的是 MRO 中的下一个类!
不要一说到 super 就想到父类!super 指的是 MRO 中的下一个类!
不要一说到 super 就想到父类!super 指的是 MRO 中的下一个类!

一说到 super 就想到父类这是初学者很容易犯的一个错误,也是我当年犯的错误。 忘记了这件事之后,再去看这篇文章:Python’s super() considered super! 这是 Raymond Hettinger 写的一篇文章,也是全世界公认的对 super 讲解最透彻的一篇文章,凡是讨论 super 都一定会提到它(当然还有一篇 Python's Super Considered Harmful)。

如果不想看长篇大论就去看这个答案super 其实干的是这件事:

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

两个参数 cls 和 inst 分别做了两件事:
1. inst 负责生成 MRO 的 list
2. 通过 cls 定位当前 MRO 中的 index, 并返回 mro[index + 1]
这两件事才是 super 的实质,一定要记住!
MRO 全称 Method Resolution Order,它代表了类继承的顺序。后面详细说。

举个例子

class Root(object):
    def __init__(self):
        print("this is Root")

class B(Root):
    def __init__(self):
        print("enter B")
        # print(self)  # this will print <__main__.D object at 0x...>
        super(B, self).__init__()
        print("leave B")

class C(Root):
    def __init__(self):
        print("enter C")
        super(C, self).__init__()
        print("leave C")

class D(B, C):
    pass

d = D()
print(d.__class__.__mro__)

输出

enter B
enter C
this is Root
leave C
leave B
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.Root'>, <type 'object'>)

知道了 super 和父类其实没有实质关联之后,我们就不难理解为什么 enter B 下一句是 enter C 而不是 this is Root(如果认为 super 代表“调用父类的方法”,会想当然的认为下一句应该是this is Root)。流程如下,在 B 的 __init__ 函数中:

super(B, self).__init__()

首先,我们获取 self.__class__.__mro__,注意这里的 self 是 D 的 instance 而不是 B 的

(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.Root'>, <type 'object'>)

然后,通过 B 来定位 MRO 中的 index,并找到下一个。显然 B 的下一个是 C。于是,我们调用 C 的 __init__,打出 enter C。

顺便说一句为什么 B 的 __init__ 会被调用:因为 D 没有定义 __init__,所以会在 MRO 中找下一个类,去查看它有没有定义 __init__,也就是去调用 B 的 __init__

其实这一切逻辑还是很清晰的,关键是理解 super 到底做了什么。

于是,MRO 中类的顺序到底是怎么排的呢?Python’s super() considered super!中已经有很好的解释,我翻译一下:
在 MRO 中,基类永远出现在派生类后面,如果有多个基类,基类的相对顺序保持不变。
关于 MRO 的官方文档参见:The Python 2.3 Method Resolution Order,有一些关于 MRO 顺序的理论上的解释。

最后的最后,提醒大家. 什么 super 啊,MRO 啊,都是针对 new-style class。如果不是 new-style class,就老老实实用父类的类名去调用函数吧。

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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