Python多繼承之MRO演算法

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MRO即Method Resolution Order   方法解析順序，它的提出主要是為瞭解決Python中多繼承時，當父類存在同名函數時，二義性的問題

下面先看一個例子：

import inspectclass D:    passclass C(D):    passclass B(D):    passclass A(B, C):    passif __name__ == ‘__main__‘:    print(inspect.getmro(A))

B和C繼承D   A繼承B和C  這是一個簡單的多繼承，下面看Python3中的輸出結果：

(<class ‘__main__.A‘>, <class ‘__main__.B‘>, <class ‘__main__.C‘>, <class ‘__main__.D‘>, <class ‘object‘>)

執行結果是 A ->B ->C ->D

 

在Python3中，MRO演算法採用的是有向非循環圖的拓撲排序，這裡我們採用剪枝的方法來分析：

如所示：首先找入度為0的點 A，因為沒有類繼承A，剪去A左右兩邊，得到 A ->：

 

接下來再找下一個入度為0的點(剪枝後沒有類繼承B和C了)，B和C的入度為0，根據先取最左原則，剪去B的枝，得到 A ->B ->：

 

再找到入度為0的點為C，則剪去C的枝得到 A ->B ->C ->

最後得到： A ->B ->C ->D的順序

 

 

接下來看Python2.7下的執行結果：

(<class __main__.A at 0x7f81a17ca1f0>, <class __main__.B at 0x7f81a17ca188>, <class __main__.D at 0x7f81a17ca0b8>, <class __main__.C at 0x7f81a17ca120>)

可以看到執行結果是 A ->B ->D ->C

這裡和python3執行結果不同是因為 Python2.7的MRO演算法採用的是深度優先搜尋（子節點順序：從左至右），所以是 A ->B ->D ->C

 

Python多繼承之MRO演算法