Python多重继承之菱形继承的实例详解

继承是面向对象编程的一个重要的方式，通过继承，子类就可以扩展父类的功能。在python中一个类能继承自不止一个父类，这叫做python的多重继承（Multiple Inheritance ）。

语法

class SubclassName(BaseClass1, BaseClass2, BaseClass3, ...): pass

菱形继承

在多层继承和多继承同时使用的情况下，就会出现复杂的继承关系，多重多继承。

其中，就会出现菱形继承。如下图所示。mark

在这种结构中，在调用顺序上就出现了疑惑，调用顺序究竟是以下哪一种顺序呢

• D->B->A->C（深度优先）
• D->B->C->A（广度优先）

下面我们来解答下这个问题。

举个例子来看下：

class A():
 def __init__(self):
  print('init A...')
  print('end A...')

class B(A):
 def __init__(self):
  print('init B...')
  A.__init__(self)
  print('end B...')

class C(A):
 def __init__(self):
  print('init C...')
  A.__init__(self)
  print('end C...')

class D(B, C):
 def __init__(self):
  print('init D...')
  B.__init__(self)
  C.__init__(self)
  print('end D...')

if __name__ == '__main__':
 D()

输出结果

init D... init B... init A... end A... end B... init C... init A... end A... end C... end D...

从输出结果中看，调用顺序为：D->B->A->C->A。可以看到，B、C共同继承于A，A被调用了两次。A没必要重复调用两次。

其实，上面问题的根源都跟MRO有关,MRO(Method Resolution Order)也叫方法解析顺序，主要用于在多重继承时判断调的属性来自于哪个类，其使用了一种叫做C3的算法，其基本思想时在避免同一类被调用多次的前提下，使用广度优先和从左到右的原则去寻找需要的属性和方法。

那么如何避免顶层父类中的某个方法被多次调用呢，此时就需要super()来发挥作用了,super本质上是一个类，内部记录着MRO信息，由于C3算法确保同一个类只会被搜寻一次，这样就避免了顶层父类中的方法被多次执行了，上面代码可以改为：

class A():
 def __init__(self):
  print('init A...')
  print('end A...')

class B(A):
 def __init__(self):
  print('init B...')
  super(B, self).__init__()
  print('end B...')

class C(A):
 def __init__(self):
  print('init C...')
  super(C, self).__init__()
  print('end C...')

class D(B, C):
 def __init__(self):
  print('init D...')
  super(D, self).__init__()
  print('end D...')

if __name__ == '__main__':
 D()

输出结果：

init D... init B... init C... init A... end A... end C... end B... end D...

可以看出，此时的调用顺序是D->B->C->A。即采用是广度优先的遍历方式。

补充内容

Python类分为两种，一种叫经典类，一种叫新式类。都支持多继承，但继承顺序不同。

新式类：从object继承来的类。（如:class A(object)），采用广度优先搜索的方式继承（即先水平搜索，再向上搜索）。

经典类：不从object继承来的类。（如：class A()），采用深度优先搜索的方式继承（即先深入继承树的左侧，再返回，再找右侧）。

Python2.x中类的是有经典类和新式类两种。Python3.x中都是新式类。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python多重继承之菱形继承的实例详解，希望对大家有所帮助！

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