新型类中的方法解析顺序（MRO）？

在《Nutshell的Python》（第2版）一书中，有一个使用
旧样式类的示例演示了如何以经典解析顺序解析方法，以及该方法
与新解析顺序有何不同。

我通过以新样式重写示例来尝试了相同的示例，但是结果与旧样式类所获得的结果没有什么不同。我用于运行示例的python版本是2.5.2。下面是示例：

class Base1(object):  
    def amethod(self): print "Base1"  

class Base2(Base1):  
    pass

class Base3(object):  
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):  
    pass

instance = Derived()  
instance.amethod()  
print Derived.__mro__  

该调用可以instance.amethod()打印Base1，但是根据我对MRO的理解，带有新的类样式，输出应该是Base3。呼叫Derived.__mro__打印：

(<class '__main__.Derived'>, <class '__main__.Base2'>, <class '__main__.Base1'>, <class '__main__.Base3'>, <type 'object'>)

我不确定我对新样式类的MRO的理解是否正确，还是我在做一个愚蠢的错误，无法检测到。请帮助我更好地了解MRO。

在“天真”的深度优先方法中，同一祖先类出现多次时，旧类与新类的解析顺序之间的关键区别就出现了：例如，考虑“钻石继承”情况：

>>> class A: x = 'a'
... 
>>> class B(A): pass
... 
>>> class C(A): x = 'c'
... 
>>> class D(B, C): pass
... 
>>> D.x
'a'

在这里，是传统样式，解析顺序为D-B-A-C-A：因此，在查找Dx时，A是解析顺序中解决它的第一个基数，从而将定义隐藏在C中。

>>> class A(object): x = 'a'
... 
>>> class B(A): pass
... 
>>> class C(A): x = 'c'
... 
>>> class D(B, C): pass
... 
>>> D.x
'c'
>>> 

在这里，新样式，顺序为：

>>> D.__mro__
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, 
    <class '__main__.A'>, <type 'object'>)

与A被迫来到分辨率顺序只有一次，毕竟它的子类，从而使覆盖（即尺寸材料的的覆盖x）实际上有效地工作。

这是应避免使用旧式类的原因之一：“菱形”模式的多重继承对它们而言并不明智，而对新式则可行。

实际上，Python的方法解析顺序比仅了解菱形图案还要复杂。要真正理解它，请看一下C3线性化。我发现在扩展方法以跟踪顺序时使用打印语句确实很有帮助。例如，您认为此模式的输出是什么？（注意：“ X”假定是两个相交的边，而不是节点，并且^表示调用super（）的方法。）

class G():
    def m(self):
        print("G")

class F(G):
    def m(self):
        print("F")
        super().m()

class E(G):
    def m(self):
        print("E")
        super().m()

class D(G):
    def m(self):
        print("D")
        super().m()

class C(E):
    def m(self):
        print("C")
        super().m()

class B(D, E, F):
    def m(self):
        print("B")
        super().m()

class A(B, C):
    def m(self):
        print("A")
        super().m()


#      A^
#     / \
#    B^  C^
#   /| X
# D^ E^ F^
#  \ | /
#    G

你得到ABDCEFG了吗？

x = A()
x.m()

经过大量的尝试错误之后，我提出了对C3线性化的非正式图论解释，如下所示：（如果这是错误的，请让我知道。）

考虑以下示例：

class I(G):
    def m(self):
        print("I")
        super().m()

class H():
    def m(self):
        print("H")

class G(H):
    def m(self):
        print("G")
        super().m()

class F(H):
    def m(self):
        print("F")
        super().m()

class E(H):
    def m(self):
        print("E")
        super().m()

class D(F):
    def m(self):
        print("D")
        super().m()

class C(E, F, G):
    def m(self):
        print("C")
        super().m()

class B():
    def m(self):
        print("B")
        super().m()

class A(B, C, D):
    def m(self):
        print("A")
        super().m()

# Algorithm:

# 1. Build an inheritance graph such that the children point at the parents (you'll have to imagine the arrows are there) and
#    keeping the correct left to right order. (I've marked methods that call super with ^)

#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^  I^
#        / | \  /   /
#       /  |  X    /   
#      /   |/  \  /     
#    E^    F^   G^
#     \    |    /
#       \  |  / 
#          H
# (In this example, A is a child of B, so imagine an edge going FROM A TO B)

# 2. Remove all classes that aren't eventually inherited by A

#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^
#        / | \  /  
#       /  |  X    
#      /   |/  \ 
#    E^    F^   G^
#     \    |    /
#       \  |  / 
#          H

# 3. For each level of the graph from bottom to top
#       For each node in the level from right to left
#           Remove all of the edges coming into the node except for the right-most one
#           Remove all of the edges going out of the node except for the left-most one

# Level {H}
#
#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^
#        / | \  /  
#       /  |  X    
#      /   |/  \ 
#    E^    F^   G^
#               |
#               |
#               H

# Level {G F E}
#
#         A^
#       / |  \
#     /   |    \
#   B^    C^   D^
#         | \ /  
#         |  X    
#         | | \
#         E^F^ G^
#              |
#              |
#              H

# Level {D C B}
#
#      A^
#     /| \
#    / |  \
#   B^ C^ D^
#      |  |  
#      |  |    
#      |  |  
#      E^ F^ G^
#            |
#            |
#            H

# Level {A}
#
#   A^
#   |
#   |
#   B^  C^  D^
#       |   |
#       |   |
#       |   |
#       E^  F^  G^
#               |
#               |
#               H

# The resolution order can now be determined by reading from top to bottom, left to right.  A B C E D F G H

x = A()
x.m()

您得到的结果是正确的。尝试更改Base3to的基类，Base1并与经典类的相同层次结构进行比较：

class Base1(object):
    def amethod(self): print "Base1"

class Base2(Base1):
    pass

class Base3(Base1):
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):
    pass

instance = Derived()
instance.amethod()


class Base1:
    def amethod(self): print "Base1"

class Base2(Base1):
    pass

class Base3(Base1):
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):
    pass

instance = Derived()
instance.amethod()

现在它输出：

Base3
Base1

阅读此说明以获取更多信息。

您会看到这种现象，因为方法解析是深度优先的，而不是广度优先的。Dervied的继承看起来像

         Base2 -> Base1
        /
Derived - Base3

所以 instance.amethod()

1. 检查Base2，找不到方法。
2. 确认Base2已从Base1继承，并检查Base1。Base1有一个amethod，因此被调用。

这反映在中Derived.__mro__。Derived.__mro__找到要查找的方法时，只需简单地迭代并停止。