首先得说明的是,Python的类分为经典类 和 新式类

经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了

新式类在python2.2之后的版本中都可以使用

经典类和新式类的区别在于:

经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:

代码如下:

# old style

class A():pass

# new style

class A(obejct):pass

2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右深度优先原则匹配方法的..而新式类是采用C3算法(不同于广度优先)进行匹配的

3.经典类是没有__MRO__和instance.mro()调用的,而新式类是有的.

为什么不用经典类，要更换到新式类

因为在经典类中的多重继承会有些问题...可能导致在继承树中的方法查询绕过后面的父类:

代码如下:

class A():

def foo1(self):

print "A"

class B(A):

def foo2(self):

pass

class C(A):

def foo1(self):

print "C"

class D(B, C):

pass

d = D()

d.foo1()

按照经典类的查找顺序从左到右深度优先的规则，在访问d.foo1()的时候,D这个类是没有的..那么往上查找,先找到B,里面没有,深度优先,访问A,找到了foo1(),所以这时候调用的是A的foo1()，从而导致C重写的foo1()被绕过.

所以python引入了新式类的概念,每个基类都继承自object并且,他的匹配规则也从深度优先换到了C3

C3算法

C3算法是怎么做匹配的呢..在问答版块上面讨论之后,归结如下:

C3算法的一个核心是merge.

在merge列表中，如果第一个序列mro的第一个类是出现在其它序列，并且也是第一个，或者不出现其它序列，那么这个类就会从这些序列中删除，并合到访问顺序列表中

比如:(引用问题中zhuangzebo的回答@zhuangzebo)

代码如下:

class A(O):pass

class B(O):pass

class C(O):pass

class D(A,B):pass

class E(C,D):pass

首先需要知道 O(object)的mro(method resolution order)列表是[O,]

那么接下来是:

代码如下:

mro(A) = [A, O]

mro(B) = [B, O]

mro(C) = [C, O]

mro(D) = [D] + merge(mro(A), mro(B), [A, B])

= [D] + merge([A, O], [B, O], [A, B])

= [D, A] + merge([O], [B, O], [B])

= [D, A, B] + merge([O], [O])

= [D, A, B, O]

mro(E) = [E] + merge(mro(C), mro(D), [C, D])

= [E] + merge([C, O], [D, A, B, O], [C, D])

= [E, C] + merge([O], [D, A, B, O], [D])

= [E, C, D] + merge([O], [A, B, O])

= [E, C, D, A, B] + merge([O], [O])

= [E, C, D, A, B, O]

然后还有一种特殊情况:

比如：

merge(DO,CO,C) 先merge的是D

merge(DO,CO,C) 先merge的是C

意思就是.当出现有 一个类出现在两个序列的头(比如C) 这种情况和 这个类只有在一个序列的头(比如D) 这种情况同时出现的时候,按照顺序方式匹配。

新式类生成的访问序列被存储在一个叫MRO的只读列表中..

你可以使用instance.__MRO__或者instance.mro()来访问

最后匹配的时候就按照MRO序列的顺序去匹配了

C3和广度优先的区别:

举个例子就完全明白了:

代码如下:

class A(object):pass

class B(A):pass

class C(B):pass

class D(A):pass

class E(D):pass

class F(C, E):pass

按照广度优先遍历,F的MRO序列应该是[F,C,E,B,D,A]

但是C3是[F,E,D,C,B,A]

意思是你可以当做C3是在一条链路上深度遍历到和另外一条链路的交叉点,然后去深度遍历另外一条链路,最后遍历交叉点

新式类和经典类的super和按类名访问问题

在经典类中,你如果要访问父类的话,是用类名来访问的..

代码如下:

class A():

def __init__(self):

print "A"

class B(A):

def __init__(self):

print "B"

A.__init__(self) #python不会默认调用父类的初始化函数的

这样子看起来没三问题,但是如果类的继承结构比较复杂，会导致代码的可维护性很差..

所以新式类推出了super这个东西...

代码如下:

class A():

def __init__(self):

print "A"

class B(A):

def __init__(self):

print "B"

super(B,self).__init__()

这时候，又有一个问题:当类是多重继承的时候,super访问的是哪一个类呢?

super实际上是通过__MRO__序列来确定访问哪一个类的...实际上就是调用__MRO__中此类后面的一个类的方法.

比如序列为[F,E,D,C,B,A]那么F中的super就是E,E的就是D

super和按照类名访问 混合使用带来的坑

代码如下:

class A(object):

def __init__(self):

print "enter A"

print "leave A"

class B(object):

def __init__(self):

print "enter B"

print "leave B"

class C(A):

def __init__(self):

print "enter C"

super(C, self).__init__()

print "leave C"

class D(A):

def __init__(self):

print "enter D"

super(D, self).__init__()

print "leave D"

class E(B, C):

def __init__(self):

print "enter E"

B.__init__(self)

C.__init__(self)

print "leave E"

class F(E, D):

def __init__(self):

print "enter F"

E.__init__(self)

D.__init__(self)

print "leave F"

这时候打印出来是：

代码如下:

enter F

enter E

enter B

leave B

enter C

enter D

enter A

leave A

leave D

leave C

leave E

enter D

enter A

leave A

leave D

leave F

可以看出来D和A的初始化函数被乱入了两次！

按类名访问就相当于C语言之前的GOTO语句...乱跳,然后再用super按顺序访问..就有问题了

所以建议就是要么一直用super,要么一直用按照类名访问

最佳实现:

避免多重继承

super使用一致

不要混用经典类和新式类

调用父类的时候注意检查类层次

以上便是本人对于python类的继承的认识了，希望对大家能有所帮助

老式类就是经典类,不是继承自object类.在多继承时采用深度优先遍历父类.

新式类就是基类继承自object类  class xxx(object).多继承时采用一种新的C3 算法来遍历父类.

实例如下:

class GrandFather(object):

def speak(self):

print "speak: I am grandfather"

class Father(GrandFather):

def eat(self):

pass

class Mother(GrandFather):

def speak(self):

print "speak: I am mother"

class Son(Father, Mother):

def eat(self):

pass

#GrandFather继承object就为"新式类",去掉就为"旧式类"

son  = Son()

son.speak()

新式类的打印结果如下：

旧式类的打印结果如下：

由此我们可以看出新式类的搜索过程为:Son-->Father-->Mother,而旧式类的搜索过程为:Son-->Father-->GrandFather

我们可以看出旧式类和我们预期的继承不太一样。

老式类就是经典类,不是继承自object类.在多继承时采用深度优先遍历父类.

新式类就是基类继承自object类  class xxx(object).多继承时采用一种新的C3 算法来遍历父类.

为什么采用C3算法呢？

C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。

本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类。

单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面，那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序。

为了解释C3算法，我们引入了mro(mro即 method resolution order (方法解释顺序)，主要用于在多继承时判断属性的路径(来自于哪个类))。

我们可以通过class.mro()来查看python类的mro

C3算法

判断mro要先确定一个线性序列，然后查找路径由由序列中类的顺序决定。所以C3算法就是生成一个线性序列。

如果继承至一个基类:

class B(A)

这时B的mro序列为[B,A]

如果继承至多个基类

class B(A1,A2,A3 ...)

这时B的mro序列 mro(B) = [B] + merge(mro(A1), mro(A2), mro(A3) ..., [A1,A2,A3])

merge操作就是C3算法的核心。

遍历执行merge操作的序列，如果一个序列的第一个元素，是其他序列中的第一个元素，或不在其他序列出现，则从所有执行merge操作序列中删除这个元素，合并到当前的mro中。

merge操作后的序列，继续执行merge操作，直到merge操作的序列为空。

如果merge操作的序列无法为空，则说明不合法。

例子：

class A(O):pass

class B(O):pass

class C(O):pass

class E(A,B):pass

class F(B,C):pass

class G(E,F):pass

A、B、C都继承至一个基类，所以mro序列依次为[A,O]、[B,O]、[C,O]

mro(E) = [E] + merge(mro(A), mro(B), [A,B])

= [E] + merge([A,O], [B,O], [A,B])

执行merge操作的序列为[A,O]、[B,O]、[A,B]

A是序列[A,O]中的第一个元素，在序列[B,O]中不出现，在序列[A,B]中也是第一个元素，所以从执行merge操作的序列([A,O]、[B,O]、[A,B])中删除A，合并到当前mro，[E]中。

mro(E) = [E,A] + merge([O], [B,O], [B])

再执行merge操作，O是序列[O]中的第一个元素，但O在序列[B,O]中出现并且不是其中第一个元素。继续查看[B,O]的第一个元素B，B满足条件，所以从执行merge操作的序列中删除B，合并到[E, A]中。

mro(E) = [E,A,B] + merge([O], [O])

= [E,A,B,O]

子类继承父类时,如果父类有需要初始化的属性,那么必须在子类中调用父类的初始化方法,帮助父类进行初始化,否则,子类可以不调用父类的初始化方法

代码示例

父类Car中没有属性需要初始化,所有子类中也不需要调用父类的初始化方法

"""

class Car:

    def show_name(self):

        print('car name')

class EeleCar(Car):

    pass

car = EeleCar()

car.show_name()