Python多继承中的MRO与C3算法详解

本文详细介绍Python中多继承的实现原理与具体用法，旨在为读者提供清晰的参考。

在Python中应用多继承时，需重点关注方法解析顺序（MRO）以及可能出现的重复调用问题，后者常被称为菱形继承或钻石继承。

MRO

MRO全称为method resolution order，其作用是确定子类在调用属性时具体源自哪个父类。在Python 2.3版本之前，MRO采用深度优先搜索算法；自2.3版本起，Python改用C3算法。在定义类时若继承自object，则该类被称为新式类；反之则为旧式类。

从相关图示可以看出，旧式类在查找属性时采用深度优先搜索策略，而新式类则采用广度优先搜索策略。

C3算法最初由Lisp语言提出，引入Python是为了解决原有基于深度优先搜索算法所存在的本地优先级不满足及单调性问题。

本地优先级：指在类声明时父类的排列顺序。例如在定义C(A, B)时，若访问C类对象的属性，应优先查找A类，随后再查找B类。

单调性：若在C类的解析顺序中A排在B之前，那么在C的所有子类中，也必须保持这一先后顺序。

示例

参考以下代码示例：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python2
class X(object):
  def f(self):
    print 'x'
class A(X):
  def f(self):
    print 'a'
def extral(self):
    print 'extral a'
class B(X):
  def f(self):
    print 'b'
  def extral(self):
    print 'extral b'
class C(A, B, X):
  def f(self):
    super(C, self).f()
    print 'c'
print C.mro()
c = C()
c.f()
c.extral()

依据广度优先搜索原则，最先搜索到的是A类，因此结果如下所示：

[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.X'>, <type 'object'>] a c extral b

由于类C未定义extral函数，因此调用的是子类中该函数的实现。这种由父类提供部分行为的设计模式，被称为抽象超类。

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希望本文所述内容能对大家的Python程序设计有所帮助。