本文主要是介绍Python面向对象中super用法与MRO机制.，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 引言
最近在研究django rest_framework的源码，老是遇到super，搞得一团蒙，多番查看各路大神博客，总算明白了一点，今天做一点总结。
2. 为什么要用super
1）让代码维护更加简单
Python是一门面向对象的语言，定义类时经常用到继承的概念，既然用到继承就少不得要在子类中引用父类的属性，我们可以通过“父类名.属性名”的方式来调用，代码如下：
class A:def fun(self):print('A.fun')class B(A):def fun(self):A.fun(self)print('B.fun')
上述代码中，我们在子类B中调用了父类A的方法，这时候如果我们改变了A类的类名也只需要在B类中修改一下就好了，但是如果有几十上百个类继承了A类呢？一旦A类类名改了，我们就要分别到那几十上百个子类中修改，不但要改继承时用到的A类名，调用A类方法时用到的A类名也要改，繁琐的很，用super就好多了：
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class A:def fun(self):print('A.fun')class B(A):def fun(self):super().fun()print('B.fun')
这时候，就算A类类名改了，也只需要在子类声明继承关系时修改就好了，简单得大多。
2）解决多继承带来的重复调用（菱形继承）、查找顺序（MRO）问题
上面说到的例子是单继承，用“父类名.属性”的方法调用出来代码维护时繁琐一点也并无不可，但Python是的继承机制是多继承，还是用这种方法来调用父类属性就会就回带来许多问题。假如有A、B、C、D这4个类，继承关系如下，我们要在各子类方法中显式调用父类的方法（姑且不考虑是否符合需求）：
用“父类名.属性名” 的方式调用，代码如下：
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class A:def fun(self):print('A.fun')class B(A):def fun(self):A.fun(self)print('B.fun')class C(A):def fun(self):A.fun(self)print('C.fun')class D(B , C):def fun(self):B.fun(self)C.fun(self)print('D.fun')D().fun()
输出结果为：
A.fun
B.fun
A.fun
C.fun
D.fun
可见，A类被实例化了两次。这就是多继承带来的重复调用（菱形继承）的问题。使用super可以很好的解决这一问题：
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class A:def fun(self):print('A.fun')class B(A):def fun(self):super(B , self).fun()print('B.fun')class C(A):def fun(self):super(C , self).fun()print('C.fun')class D(B , C):def fun(self):super(D , self).fun()print('D.fun')D().fun()
输出结果如下：
A.fun
C.fun
B.fun
D.fun
那么，为什么输出顺序是A->C->B->D而不是A->B->C->D呢？这就涉及到Python继承中的MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。
3. super与mro机制
事实上，在每个类声明之后，Python都会自动为创建一个名为“__ mro__”的内置属性，这个属性就是Python的MRO机制生成的，该属性是一个tuple，定义的是该类的方法解析顺序（继承顺序），当用super调用父类的方法时，会按照__ mro__属性中的元素顺序去挨个查找方法。我们可以通过“类名.__ mro__”或“类名.mro()”来查看上面代码中D类的__ mro__属性值：
print(D.__mro__)
print(D.mro())
输出结果为：
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
一个是tuple，一个list，但本质上是一个东西。这个顺序是怎么生成的呢？在Python新式类中（Python3中也只存在新式类了），采用的是C3算法（可不是广度优先，更不是深度优先）。我们通过如下图所示的继承关系来简单介绍C3算法（箭头指向父类）。
当要生成F的继承顺序时，C3算法过程如下：首先将入度（指向该节点的箭头数量）为零的节点放入列表，并将F节点及与F节点有关的箭头从上图树中删除；
继续找入度为0的节点，找到D和E，左侧优先，故而现将D放入列表，并从上图树中删除D，这是列表中就有了F、D。
继续找入度为0的节点，有A和E满足，左侧优先，所以是A，将A从上图中取出放入列表，列表中顺序为F、D、E；
接下来入度为0的节点只剩下E，取出E放入列表；只剩下B和C节点，且入度都为0，但左侧优先，二先将B放入列表，然后才是后才是C；不过别忘了，Python所有类都有一个共同的父类，那就是object类，所以，最好还会把object放入列表末尾。最终生成列表中元素顺序为：F->D->A->E->B->C->object。我们用代码验证一下：
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class A(object):passclass B(object):passclass C(object):passclass D(A,B):passclass E(B, C):passclass F(D, E):passprint(F.__mro__)
输出结果为：
(<class '__main__.F'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class 'object'>)
所以，图1中的继承顺序为什么是D->B->C->A就好解释了。但还没弄清楚图1用super实现的代码输出顺序的问题，所以，我们还要继续看super的用法。
4. 怎么用super
super是一个类（不是方法），实例化之后得到的是一个代理的对象，而不是得到了父类，并且我们使用这个代理对象来调用父类或者兄弟类的方法。使用格式如下：
super([type[, object-or-type]])
将这个格式展开来就有一下几种传参方式：
super()
super(type , obj)
super(type_1 , type_2)
注意，可没有super(type)这种方式。下面说说上面三种传参方式。
4.1 super(type , obj)
先说super(type , obj)，这个方式要传入两个常数，第一个参数type必须是一个类名，第二个参数是一个该类的实例化对象，不过可以不是直接的实例化对象，该类的子类的实例化对象也行。
在上文中已经说到，super会按照__ mro__属性中的顺序去查找方法，super(type , obj)两个参数中type作用是定义在__ mro__数组中的那个位置开始找，obj定义的是用哪个类的__ mro__元素。我们用代码来说明，将图2的代码各个类中添加一个fun方法，继承关系不变，代码如下：
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class A(object):def fun(self):print('A.fun')class B(object):def fun(self):print('B.fun')class C(object):def fun(self):print('C.fun')class D(A,B):def fun(self):print('D.fun')class E(B, C):def fun(self):print('E.fun')class F(D, E):def fun(self):print('F.fun')
然后尝试super(type , obj)两个参数的不同组合，看看输出结果。
先让obj都为F类的实例，尝试不同type下的输出结果：
super(E , F()).fun() # 输出结果：B.fun
super(D , F()).fun() # 输出结果：A.fun
super(F , F()).fun() # 输出结果：D.fun
再回顾一下__mro__的顺序：F->D->A->E->B->C->object，发现规律没？调用的都是type对应的类在__mro__顺序中的下一个类的fun方法。所以，我们可以通过type参数来指定调用父类的范围。
再让type保持不变，obj尝试不同的实例：
super(B , F()).fun() # 输出结果：C.fun
super(B , E()).fun() # 输出结果：C.fun
super(B , B()).fun() # 这是错误的，会报错
发现规律了吗？上面这个类继承关系太简单，可能规律并不明显。事实上，obj参数指定的是用那个类的__mro__属性。
好了，我们现在回到图2中使用super()之后的代码，来解释一下为什么输出顺序是A->C->B->D。
首先我们要明白，D类的__mro__顺序是D->B->C->A，在D类中调用fun方法，然后在D类fun方法中遇到super(D , self).fun()，这个self指的是D类的实例化对象，所以用的是D类的__mro__顺序，而且指明位置是D后面也就是B类，所以继续调用B类的fun方法，遇到super(B , self).fun()，这时候需要注意，这里的self还是原来的D类实例（千万注意不是B类实例）
所以还是用D类的__mro__顺序，那就继续调用下一个C类的fun方法，同理继续调用下一个父类，也就是A类的fun方法，执行完A类的fun方法后，回到C的fun方法中，打印输出，然后回到B类的fun方法，知道D类的fun方法打印输出完。懂了吗？
4.2 super()
super()事实上是懒人版的super(type , obj)，这种方式只能用在类体内部，Python会自动把两个参数填充上，type指代当前类，obj指导当前类的实例对象，相当于super(__ class__ , self)。所以，以下三种代码是完全等效的：
代码一：
class B(A):def fun(self):super().fun()print('B.fun')
代码二：
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class B(A):def fun(self):super(B , self).fun()print('B.fun')
代码三：
class B(A):def fun(self):super(__class__ , self).fun()print('B.fun')
4.3 super(type_1 , type_2)
当super传入的两个参数都是类名是，type_2必须是type_1的子类。功能上与super(type , obj)有什么不同呢？我们继续上一小节的代码输出测试：
print(super(F , F())) #输出结果为：<super: <class 'F'>, <F object>>
print(super(F , F)) #输出结果为：<super: <class 'F'>, <F object>>
输出结果是一样的，那你就以为super(type_1 , type_2)与super(type , obj)一样吗？看下面输出：
print(super(F , F()).fun()) #输出结果为：D.fun
print(super(F , F).fun()) # 报错：TypeError: fun() missing 1 required positional argument: 'self'
所以，super(type_1 , type_2)与super(type , obj)有区别，在看一下下列输出：
print(super(F , F()).fun)# 输出结果：<bound method D.fun of <__main__.F object at 0x000001BD44A98B38>>
print(super(F , F).fun) # 输出结果：<function D.fun at 0x000001BD44A9EE18>
print(D.fun) # 输出结果：<function D.fun at 0x000001BD44A9EE18>
所以，当super传入的两个传输都是类时，得到的就是一个指向继承顺序下的类的代理，并未绑定实例，要调用D类的fun方法，还需传入实例：
print(super(F , F).fun(F())) #输出结果：D.fun
所以，当super传入的两个参数都是类的时候，最好只用来调用类的静态方法或者类方法。
5. 总结
最好，在实际写代码时，最好不要用诸如super(self.__ class__, self) 的写法，容易导致异常，super 的第一个参数尽量为当前的类。至此，super的总结就结束了。
这篇关于Python面向对象中super用法与MRO机制.的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
