Python的super()如何处理多重继承？

IPython笔记本的这个代码

Github Repo代码示例

class A(object):
    def __init__(self, v, *args, **kwargs):
        print "A:init:v[{0}]".format(v)
        kwargs['v']=v
        super(A, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.v = v
class MixInF(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        print "IObject:init"
    def f(self, y):
        print "IObject:y[{0}]".format(y)
class B(MixInF):
    def __init__(self, v, *args, **kwargs):
        print "B:init:v[{0}]".format(v)
        kwargs['v']=v
        super(B, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.v = v
    def f(self, y):
        print "B:f:v[{0}]:y[{1}]".format(self.v, y)
        super(B, self).f(y)
class C(MixInF):
    def __init__(self, w, *args, **kwargs):
        print "C:init:w[{0}]".format(w)
        kwargs['w']=w
        super(C, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.w = w
    def f(self, y):
        print "C:f:w[{0}]:y[{1}]".format(self.w, y)
        super(C, self).f(y)
class Q(C,B,A):
    def __init__(self, v, w):
        super(Q, self).__init__(v=v, w=w)
    def f(self, y):
        print "Q:f:y[{0}]".format(y)
        super(Q, self).f(y)

###我明白这并没有直接回答super() question but I feel it's relevant enough to share.<问题，但我觉得有足够的意义可以分享。

还有一种方法可以直接调用每个继承的类:

class First(object):
    def __init__(self):
        print '1'
class Second(object):
    def __init__(self):
        print '2'
class Third(First, Second):
    def __init__(self):
        Second.__init__(self)


请注意，如果你这样做，你必须手动调用每一个，因为我很确定First的__init__()不会被调用。
# # #整体
假设一切都是从对象派生而来的(如果不是，那就由你自己决定)，Python会根据你的类继承树计算一个方法解析顺序(MRO)。MRO满足3个特性:
一个班级的孩子比他们的父母更重要
左父母优先于右父母
一个类在MRO中只出现一次
如果没有这样的排序存在Python错误。它的内部工作是类祖先的C3线性化。请点击这里阅读:https://www。Python。org/download/releases/2。3/mro/
因此，在下面的两个例子中都是:
孩子
左
正确的
父
当一个方法被调用时，该方法在MRO中的第一次出现就是被调用的那个方法。任何没有实现该方法的类都会被跳过。在该方法中对super的任何调用都将调用该方法在MRO中的下一次出现。因此，你在继承中放置类的顺序和在方法中调用super的位置都很重要。
注意，你可以通过使用__mro__方法在Python中看到MRO。的孩子。下面任何一个例子中的__mro__都返回:
(__main__.Child, __main__.Left, __main__.Right, __main__.Parent, object)

例子
下面所有的例子都有一个像这样的类的菱形继承:
    Parent
    /   \
   /     \
Left    Right
   \     /
    \   /
    Child

与super firs每种方法的第一个
class Parent(object):
    def __init__(self):
        super(Parent, self).__init__()
        print("parent")
class Left(Parent):
    def __init__(self):
        super(Left, self).__init__()
        print("left")
class Right(Parent):
    def __init__(self):
        super(Right, self).__init__()
        print("right")
class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        super(Child, self).__init__()
        print("child")

孩子()输出:
parent
right
left
child
    

与super last每种方法的最后一种
class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")
        super(Left, self).__init__()
class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")
        super(Right, self).__init__()
class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

孩子()输出:
child
left
right
parent

当不是所有的类调用super
继承顺序是最重要的，如果不是所有类的继承调用超级。例如，如果Left没有调用super，那么Right和Parent的方法将永远不会被调用:
class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")
class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")
        super(Right, self).__init__()
class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

孩子()输出:
child
left

或者，如果Right没有调用super Parent，仍然被跳过:
class Parent(object):
    def __init__(self):
        print("parent")
        super(Parent, self).__init__()
class Left(Parent):
    def __init__(self):
        print("left")
        super(Left, self).__init__()
class Right(Parent):
    def __init__(self):
        print("right")
class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        print("child")
        super(Child, self).__init__()

这里的孩子()输出:
child
left
right

###关于@calfzhou的评论，你可以像往常一样使用**kwargs:
：

在线运行的例子
class A(object):
  def __init__(self, a, *args, **kwargs):
    print("A", a)
class B(A):
  def __init__(self, b, *args, **kwargs):
    super(B, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("B", b)
class A1(A):
  def __init__(self, a1, *args, **kwargs):
    super(A1, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("A1", a1)
class B1(A1, B):
  def __init__(self, b1, *args, **kwargs):
    super(B1, self).__init__(*args, **kwargs)
    print("B1", b1)
B1(a1=6, b1=5, b="hello", a=None)

结果:
A None
B hello
A1 6
B1 5

你也可以在位置上使用它们:
B1(5, 6, b="hello", a=None)

但你必须记住MRO，它真的很令人困惑。你可以通过使用关键字参数来避免这种情况:
class A(object):
  def __init__(self, *args, a, **kwargs):
    print("A", a)

等等。
我可以有点烦人，但我注意到人们忘记使用*args和**kwargs时，他们重写一个方法，而这是少数真正有用和理智的使用这些“魔术变量”。
###另一个尚未涉及的点是传递参数的初始化类。因为目的地super depends on the subclass the only good way to pass parameters is packing them all together. Then be careful to not取决于子类，传递参数的唯一好方法是将它们打包在一起。然后，注意不要让相同的参数名称具有不同的含义。
例子:
class A(object):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('A.__init__')
        super().__init__()
class B(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('B.__init__ {}'.format(kwargs['x']))
        super().__init__(**kwargs)
class C(A):
    def __init__(self, **kwargs):
        print('C.__init__ with {}, {}'.format(kwargs['a'], kwargs['b']))
        super().__init__(**kwargs)
class D(B, C): # MRO=D, B, C, A
    def __init__(self):
        print('D.__init__')
        super().__init__(a=1, b=2, x=3)
print(D.mro())
D()

给:
[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
D.__init__
B.__init__ 3
C.__init__ with 1, 2
A.__init__

直接调用超类__init__以更直接地赋值参数是很诱人的，但如果在超类中有任何超调用，并且/或MRO被更改，类a可能被调用多次，这取决于实现。
总而言之:协作继承和super以及用于初始化的特定参数不能很好地协同工作。
# # #考虑调用super().Foo() called from a sub-clas从子类调用。方法解析顺序(MRO)方法是解析方法调用的顺序。
案例1:单继承
在这个super()中，。 foo()将在层次结构中被搜索，如果发现else将考虑最近的实现引发一个Exception。“is a”关系在层级中任何访问过的子类和它的超类之间都将始终为True。但在《多重继承》中，这个故事并不总是一样的。
案例2:多重继承
在这里，当搜索super()。 foo()实现时，层次结构中每个访问过的类可能有也可能没有关系。考虑下面的例子:
class A(object): pass
class B(object): pass
class C(A): pass
class D(A): pass
class E(C, D): pass
class F(B): pass
class G(B): pass
class H(F, G): pass
class I(E, H): pass

这里I是层次结构中最低的类。层级关系图和MRO
(红色数字表示MRO)
MRO是I E C D A H F G B对象
请注意，类X只有在继承它的所有子类都被访问过的情况下才会被访问。你不应该访问一个有一个箭头从你还没有访问过的类进入它的类)。
这里要注意的是，在访问类C之后，尽管C和D DO NOT have是它们之间的关系(但两者都与a有关系)，但还是访问了D。这就是super()不同于单一继承的地方。
考虑一个稍微复杂一点的例子:
(红色数字表示MRO)
MRO是I E C H D A F G B对象
在这种情况下，我们从我到E c 。下一步将会是一个，但我们还没有去D A 。我们不能访问的一个子类D但是因为我们尚未访问H D 。树叶的一个子类H作为下一个类来访问。记住，如果可能的话，我们试图在层次结构中向上，所以我们访问了它最左边的超类D，在D之后，我们访问了A，但我们不能向上访问对象，因为我们还没有访问F G和b，这些类是为了为I完成MRO。
请注意，任何类在MRO中不能出现超过一次。
这就是super()在继承层次结构中查找的方式。
资源学分:Richard L Halterman Python编程基础
###在Python 3。5+中，继承看起来是可预测的，对我来说非常好。
请看这段代码:
class Base(object):
  def foo(self):
    print("    Base(): entering")
    print("    Base(): exiting")
class First(Base):
  def foo(self):
    print("   First(): entering Will call Second now")
    super().foo()
    print("   First(): exiting")
class Second(Base):
  def foo(self):
    print("  Second(): entering")
    super().foo()
    print("  Second(): exiting")
class Third(First, Second):
  def foo(self):
    print(" Third(): entering")
    super().foo()
    print(" Third(): exiting")
class Fourth(Third):
  def foo(self):
    print("Fourth(): entering")
    super().foo()
    print("Fourth(): exiting")
Fourth().foo()
print(Fourth.__mro__)

输出:
Fourth(): entering
 Third(): entering
   First(): entering Will call Second now
  Second(): entering
    Base(): entering
    Base(): exiting
  Second(): exiting
   First(): exiting
 Third(): exiting
Fourth(): exiting
(<class '__main__.Fourth'>, <class '__main__.Third'>, <class '__main__.First'>, <class '__main__.Second'>, <class '__main__.Base'>, <class 'object'>)

正如你所看到的，它为每个继承的链调用foo一次，顺序与它被继承的顺序相同。你可以通过调用。mro来获得订单:
第四→第三→第一个→第二个→基地→对象
# # #
class First(object):
  def __init__(self, a):
    print "first", a
    super(First, self).__init__(20)
class Second(object):
  def __init__(self, a):
    print "second", a
    super(Second, self).__init__()
class Third(First, Second):
  def __init__(self):
    super(Third, self).__init__(10)
    print "that's it"
t = Third()

输出是
first 10
second 20
that's it

调用Third()定位在Third中定义的init。在这个例程中调用super会调用在First中定义的init。MRO =(第一第二)。
现在调用在init中定义的super将继续搜索MRO并找到在Second中定义的init，任何对super的调用都将命中默认对象init。我希望这个例子能够澄清这个概念。
如果你不打电话给第一层的管理员。链停止，您将得到以下输出。
first 10
that's it

在这种情况下，你试图继承的每个类都有自己的位置参数，它的init简单地调用每个类自己的init方法，如果试图从多个对象继承，不要使用super。
class A():
    def __init__(self, x):
        self.x = x
class B():
    def __init__(self, y, z):
        self.y = y
        self.z = z
class C(A, B):
    def __init__(self, x, y, z):
        A.__init__(self, x)
        B.__init__(self, y, z)
>>> c = C(1,2,3)
>>>c.x, c.y, c.z 
(1, 2, 3)

###我想补充一下@Visionscaper在顶部所说的话:
Third --> First --> object --> Second --> object

在这种情况下，解释器不会过滤掉对象类，因为它被复制了，而不是因为在层次子集中，Second出现在头位置而不是尾位置。而对象只出现在尾部位置，在C3算法中不被认为是确定优先级的强位置。
线性化(mro)的一类C L(C)是
类C
加上合并
P1 P2的线性化。= L(P1 P2…
它的双亲P1 P2 。。
线性合并是通过选择常见的类出现在列表的头部而不是尾部，因为顺序很重要(将在下面变得清楚)
Third的线性化计算如下:
    L(O)  := [O]  // the linearization(mro) of O(object), because O has no parents
    L(First)  :=  [First] + merge(L(O), [O])
               =  [First] + merge([O], [O])
               =  [First, O]
    // Similarly, 
    L(Second)  := [Second, O]
    L(Third)   := [Third] + merge(L(First), L(Second), [First, Second])
                = [Third] + merge([First, O], [Second, O], [First, Second])
// class First is a good candidate for the first merge step, because it only appears as the head of the first and last lists
// class O is not a good candidate for the next merge step, because it also appears in the tails of list 1 and 2, 
                = [Third, First] + merge([O], [Second, O], [Second])
// class Second is a good candidate for the second merge step, because it appears as the head of the list 2 and 3
                = [Third, First, Second] + merge([O], [O])            
                = [Third, First, Second, O]

因此，对于下面代码中的super()实现:
class First(object):
  def __init__(self):
    super(First, self).__init__()
    print "first"
class Second(object):
  def __init__(self):
    super(Second, self).__init__()
    print "second"
class Third(First, Second):
  def __init__(self):
    super(Third, self).__init__()
    print "that's it"

如何解决这个方法是很明显的
Third.__init__() ---> First.__init__() ---> Second.__init__() ---> 
Object.__init__() ---> returns ---> Second.__init__() -
prints "second" - returns ---> First.__init__() -
prints "first" - returns ---> Third.__init__() - prints "that's it"

###在学习Python的过程中，我学到了一个叫做super()的东西，如果没有错的话，这是一个内置函数。调用super()函数可以帮助继承传递给父类和“兄弟”类，并帮助你更清楚地看到。我仍然是一个初学者，但我喜欢分享我在Python2。7中使用这个super()的经验。
如果您通读了本页的注释，您将听到方法解析顺序(Method Resolution Order， MRO)，该方法是您编写的MRO函数，将使用深度优先从左到右的方案来搜索和运行。你可以做更多的研究。
通过添加super()函数
super(First, self).__init__() #example for class First.

你可以通过在super()中添加每个人和每个人来连接多个实例和' family '。它将执行这些方法，遍历它们，并确保您没有错过！然而，将它们添加在前面或后面确实会有所不同，你将知道你是否完成了learningPythonthehardway练习44。让乐趣开始吧！！
举个例子，你可以复制粘贴并试着运行它:
class First(object):
    def __init__(self):
        print("first")
class Second(First):
    def __init__(self):
        print("second (before)")
        super(Second, self).__init__()
        print("second (after)")
class Third(First):
    def __init__(self):
        print("third (before)")
        super(Third, self).__init__()
        print("third (after)")
class Fourth(First):
    def __init__(self):
        print("fourth (before)")
        super(Fourth, self).__init__()
        print("fourth (after)")
class Fifth(Second, Third, Fourth):
    def __init__(self):
        print("fifth (before)")
        super(Fifth, self).__init__()
        print("fifth (after)")
Fifth()

它是如何运行的？第五个()的实例是这样的。每一步都是从一个类到另一个添加了超函数的类。
1.) print("fifth (before)")
2.) super()>[Second, Third, Fourth] (Left to right)
3.) print("second (before)")
4.) super()> First (First is the Parent which inherit from object)

父母被找到了，它将继续到第三和第四！！
5.) print("third (before)")
6.) super()> First (Parent class)
7.) print ("Fourth (before)")
8.) super()> First (Parent class)

现在，所有带有super()的类都被访问了！已经找到并执行了父类，现在它继续在继承中打开函数以完成代码。
9.) print("first") (Parent)
10.) print ("Fourth (after)") (Class Fourth un-box)
11.) print("third (after)") (Class Third un-box)
12.) print("second (after)") (Class Second un-box)
13.) print("fifth (after)") (Class Fifth un-box)
14.) Fifth() executed

以上方案的成果:
fifth (before)
second (before
third (before)
fourth (before)
first
fourth (after)
third (after)
second (after)
fifth (after)

对我来说，通过添加super()可以让我更清楚地看到Python将如何执行我的代码，并确保继承可以访问我想要的方法。
###也许还有一些东西可以添加到Django rest_framework和decorator的小例子中。这为一个隐含的问题提供了答案:“我为什么要这样做？”
如前所述:我们使用的是Django rest_framework，我们使用的是通用视图，对于我们数据库中的每种类型的对象，我们发现我们自己都有一个视图类为对象列表提供GET和POST，而另一个视图类为单个对象提供GET PUT和DELETE。
现在我们想用Django的login_required来修饰POST PUT和DELETE。请注意，这是如何触及两个类的，但不是两个类中的所有方法。
解决方案可以通过多重继承。
from django.utils.decorators import method_decorator
from django.contrib.auth.decorators import login_required
class LoginToPost:
    @method_decorator(login_required)
    def post(self, arg, *args, **kwargs):
        super().post(arg, *args, **kwargs)

其他方法也是如此。
在我的具体类的继承列表中，我会在ListCreateAPIView和RetrieveUpdateDestroyAPIView之前添加我的LoginToPost和LoginToPutOrDelete。我的具体类将保持不装饰。
###张贴这个答案供我将来参考。
Python多重继承应该使用菱形模型，并且函数签名不应该在模型中改变。
    A
   / \
  B   C
   \ /
    D

示例代码片段是;-
class A:
    def __init__(self, name=None):
        #  this is the head of the diamond, no need to call super() here
        self.name = name
class B(A):
    def __init__(self, param1='hello', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param1 = param1
class C(A):
    def __init__(self, param2='bye', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.param2 = param2
class D(B, C):
    def __init__(self, works='fine', **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        print(f"{works=}, {self.param1=}, {self.param2=}, {self.name=}")
d = D(name='Testing')

这里类A是对象
# # #考虑孩子AB where parents 在父母A and BB have在构造函数中有关键字参数。

  A    B
   \  /
    AB

要初始化AB，你需要显式地调用父类构造函数，而不是使用super()。
例子:
class A():
    def __init__(self, a="a"):
        self.a = a
        print(f"a={a}")
    
    def A_method(self):
        print(f"A_method: {self.a}")
class B():
    def __init__(self, b="b"):
        self.b = b
        print(f"b={b}")
    
    def B_method(self):
        print(f"B_method: {self.b}")
    
    def magical_AB_method(self):
        print(f"magical_AB_method: {self.a}, {self.b}")
class AB(A,B):
    def __init__(self, a="A", b="B"):
        # super().__init__(a=a, b=b) # fails!
        A.__init__(self, a=a)
        B.__init__(self, b=b)
        self.A_method()
        self.B_method()
        self.magical_AB_method()
A()
>>> a=a
B()
>>> b=b
AB()
>>> a=A
>>> b=B
>>> A_method: A
>>> B_method: B

证明这两个父母都合并为孩子考虑magical_AB_method定义的内部类B从B方法的实例调用失败时，因为它没有访问成员变量在a。然而当从孩子AB的实例调用这个方法因为它继承了所需的成员变量一个。
B().magical_AB_method()
>>> AttributeError: 'B' object has no attribute 'a'
AB().magical_AB_method()
>>> magical_AB_method: A, B