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当我读到 Python 的 C3 方法解析顺序时,我经常听到它被简化为“子类在父类之前,子类的顺序是受尊重的”。然而,这似乎只有在所有子类都继承自同一祖先的情况下才成立。
例如
class X():
def FOO(self):
return 11
class A(X):
def doIt(self):
return super().FOO()
def FOO(self):
return 42
class B(X):
def doIt(self):
return super().FOO()
def FOO(self):
return 52
class KID(A,B):
pass
这里KID的MRO是: child ,A,B,X
但是,如果我将 B 改为:
class B(object):
KID的MRO变为: child ,A,X,B
看起来我们在搜索完所有 KID 的父类之前就搜索了 A 的父类(super class)。
所以它现在看起来比“ child 优先,广度优先”更直观一点,而不是“ child 优先,广度优先,如果有共同的祖先,否则深度优先”。
如果一个类停止使用共同的祖先,MRO 就会发生变化(即使整个层次结构除了那个链接之外是相同的),并且您开始调用更深层次的祖先方法而不是那个类。
最佳答案
Python 3 中的所有类都有一个共同的基类,object
.您可以省略 class
中的类定义,但除非您已经间接继承自 object
,否则它就在那里. (在 Python 2 中,您必须显式继承自 object
才能使用 super()
,因为这是一种新式类功能)。
您更改了 B
的基类来自 X
至 object
,但是X
也继承自object
. MRO 更改以考虑到这一点。 C3 规则的相同简化( child 在 parent 之前,子类的顺序受到尊重)在这里仍然适用。 B
在 object
之前, 和 X
一样, 和 A
和 B
仍然以相同的顺序列出。然而,X
应该在 B
之前,因为两者都继承自 object
和子类 A(X)
在 B
之前在KID
.
请注意,没有任何地方说 C3 是广度优先。如果有的话,那就是深度优先。参见 The Python 2.3 Method Resolution Order有关该算法及其如何应用于 Python 的深入描述,但任何类的线性化都是合并基类线性化和基类本身的结果:
L[KID] = KID + merge(L[A], L[B], (A, B))
哪里L[..]
是该类的 C3 线性化(他们的 MRO)。
所以 A
的线性化在 B
之前合并时,使 C3 深入而不是广度地查看层次结构。合并从最左边的列表开始,并获取未出现在其他列表尾部的任何元素(因此除了第一个元素之外的所有元素),然后获取下一个,依此类推。
在您的第一个示例中,L[A]
和 L[B]
几乎相同(它们的 MRO 都以 (X, object)
结尾,只有第一个元素不同),所以合并很简单;你合并(A, X, object)
和 (B, X, object)
,合并这些只会给你 A
从第一个列表,然后是整个第二个列表,以 (KID, A, B, X, object)
结尾在添加 KID
之后:
L[KID] = KID + merge((A, X, object), (B, X, object), (A, B))
# ^ ^^^^^^
# \ & \ both removed as they appear in the next list
= KID + (A,) + (B, X, object)
= (KID, A, B, X, object)
在你的第二个例子中,L[A]
不变,但是L[B]
现在是(B, object)
(删除 X
),所以合并更喜欢 X
之前 B
作为(A, X, object)
合并时先出现 X
没有出现在第二个列表中。因此
L[KID] = KID + merge((A, X, object), (B, object), (A, B))
# ^^^^^^
# \removed as it appears in the next list
= KID + (A, X) + (B, object)
= (KID, A, X, B, object)
关于python - 为什么 Python 的 C3 MRO 依赖于一个通用的基类?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39488324/
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