python中的MRO

一：什么是MRO

所谓的MRO，就是方法解析顺序(Method Resolution Order)。在调用方法时，会对当前类以及所有的基类进行一个搜索，确定要调用的方法具体在哪。不管用哪种方式去确定MRO列表，必须满足 本地优先级和单调性。

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

二：常见的mro算法

1：mro=深度优先遍历的(DFS)

正常继承模式 没有任何问题。。。

菱形继承模式 就有问题啦。。

        比如说C重写了D中的test()方法，A在调用test()时，按照MRO顺序调用的是D中的test，此时C中重写的test()方法将永远访问不到，导致了C只能继承不能重写D中的方法(即使C重写了test()方法也不会访问到)，这就是DFS的缺陷。

2：mro=广度优先遍历的(BFS)

既然采用DFS存在问题，采用BFS会不会就没有上边的问题尼？

正常继承模式 有问题啦

        比如说 C D中都有test()方法，A中调用test()按照MRO顺序 调用到了C中的test(),这显然是不正确的，因为先从B开始搜索 B中虽然没有 但是B的父类D中有，正常应该调用D中的test()。所以如果采用BFS时，正常继承模式 不满足前边说的单调性。。

菱形继承模式 没有问题，解决了DFS菱形继承带来的问题

3：mro=C3算法

既然DFS和BFS都存在问题，那么只能才用其他方式了，这就是C3啦。。。

正常继承模式和菱形继承模式  都没有问题，DFS和BFS存在的问题都给解决了，哈哈 是不是很棒

 正常继承

class D(object):def __init__(self):super(D,self).__init__()print('D')def fun(self):print('D fun()')class E(object):def __init__(self):super(E,self).__init__()print('E')class C(E):def __init__(self):super(C,self).__init__()print('C')def fun(self):print('C fun()')class B(D):def __init__(self):super(B,self).__init__()print('B')class A(B,C):def __init__(self):super(A,self).__init__()print('A')if __name__ == '__main__':a = A()print(A.__mro__)a.fun()

菱形继承

class D(object):def __init__(self):super(D,self).__init__()print('D')def fun(self):print('D fun()')class C(D):def __init__(self):super(C,self).__init__()print('C')def fun(self):print('C fun()')class B(D):def __init__(self):super(B,self).__init__()print('B')class A(B,C):def __init__(self):super(A,self).__init__()print('A')if __name__ == '__main__':a = A()print(A.__mro__)a.fun()

三：C3算法

C3算法的核心就是merge

利用merge计算A的mro (O代表object类)

mro(E) = [E,O]mro(D) = [D,O]mro(F) = [F,O]mro(B) = [B] + merge(mro(E),mro(D),[E,D]) = [B] + merge([E,O],[D,O],[E,D]) E符合merge条件 = [B,E] + merge([O],[D,O],[D]) D符合merge条件 = [B,E,D] + merge([O],[O],[]) O符合merge条件 = [B,E,D,O]mro(C) = [C] + merge(mro(D),mro(F),[D,F]) = [C] + merge([D,O],[F,O],[D,F]) D符合merge条件 = [C,D] + merge([O],[F,O],[F]) F符合merge条件 = [C,D,F] + merge([O],[O],[]) O符合merge条件 = [C,D,F,O]mro(A) = [A] + merge(mro(B),mro(C),[B,C]) = [A] + merge([B,E,D,O] ,[C,D,F,O] ,[B,C]) B符合merge条件 = [A,B] + merge([E,D,O] ,[C,D,F,O] ,[C]) E符合merge条件 = [A,B,E] + merge([D,O] ,[C,D,F,O] ,[C]) C符合merge条件 = [A,B,E,C] + merge([D,O] ,[D,F,O] ,[]) D符合merge条件 = [A,B,E,C,D] + merge([O] ,[F,O] ,[]) F符合merge条件 = [A,B,E,C,D,F] + merge([O] ,[O] ,[]) O符合merge条件 = [A,B,E,C,D,F,O] 与程序结果一致

利用拓扑排序计算mro

根据继承关系图,(简单来说就是不停找入度为0的点,然后减去相连的边,不停重复,直至只剩下一个点)找到入度为0的点,只有A,将A加入mro顺序列表中,剪掉与A相连的边;再找入度为0的点,有两个点B和C,取最左,so将B加入mro顺序列表中,剪掉与B相连的边;再找入度为0的点,有两个点E和C,取最左,so将E加入mro顺序列表中,剪掉与E相连的边;再找入度为0的点,只有C,so将C加入mro顺序列表中,剪掉与C相连的边;再找入度为0的点,有两个点D和F,取最左,so将D加入mro顺序列表中,剪掉与D相连的边;再找入度为0的点,只有F,so将F加入mro顺序列表中,剪掉与F相连的边;只剩下object,将object加入mro顺序列表中;此时得出mro = [A,B,E,C,D,F,O],与程序结果一致.

class D(object):passclass E(object):passclass F(object):passclass B(E,D):passclass C(D,F):passclass A(B,C):passprint(A.__mro__)

 打印A的__mro__ 结果是ABECDFO  根上边分析计算的一样

变换一下 就是D和E的位置交换一下，也就是B的父类由B(E,D)--->B(D,E)

class D(object):passclass E(object):passclass F(object):passclass B(E,D):passclass C(D,F):passclass A(B,C):passprint(A.__mro__)

 打印A的__mro__ 结果是ABCDEFO

变换前：A B 相连的边都剪掉后，此时入度为0的节点有C和E，这里先选的是E

变换后：A B 相连的边都剪掉后，此时入度为0的节点有C和E，这里先选的是C

 四：经典类、新式类中MRO

 1：经典类  mro=深度优先遍历的(DFS)

经典类没有__mro__属性

2：新式类 mro=C3算法

新式类有__mro__属性 

源：https://blog.csdn.net/zhangdell/article/details/122041048