Question

我是python的新手。我正在使用python 2.7。我正在通过一个小的代码段进行方法顺序解析，如下所示：

class A(object):
    attr = 'A'

class B(A):
    pass

class C(A):
    attr = 'C'

class D(B,C):
    pass

x = D()
print x.attr

解析的顺序是x，D，B，C，A，因此输出将是C。通过上面的示例，我对代码进行了小的更改。

class A(object):
    attr = 'A'

class E(object):
    attr = 'E'

class B(A):
    pass

class C(E):
    attr = 'C'

class D(B,C):
    pass

x = D()
print x.attr

通过我的上一个示例，我希望顺序为x，D，B，C，A，E。令我惊讶的是，输出为“ A”。因此，我对新型类中的解析顺序感到困惑。有人可以澄清在C类之前何时访问B的父母。谢谢。

Answer 1

我们将仅以经典的python类为例来理解method resolution order。请记住，由于Python 3不支持经典的python类，因此MRO的概念仅适用于Python 2.7。

请考虑以下示例：

class A():
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a A")    


class B(A):
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a B")


class C(A):
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a C")

class D(B,C):
    #pass
    def who_am_i(self):
       print("I am a D")

d1 = D()
d1.who_am_i()

以下是上述程序的输出：

I am a D

从输出中，我们可以看到，类D的方法正在按预期方式被首先调用。这是因为类D在继承类B和类C的类的最低层级上。现在，当类D实例中的被调用方法在类中不可用时，将首先解决哪个类的方法问题D本身和口译员必须在D的两个父类（即B级和C级可用。因此，让我们从类D中删除此方法，然后看看解释器的作用。

class A():
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a A")    


class B(A):
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a B")


class C(A):
    #pass
    def who_am_i(self):
        print("I am a C")

class D(B,C):
    pass    

d1 = D()
d1.who_am_i()

以下是上述程序的输出：

I am a B

尽管B和C都有必需的方法，解释器调用的是B类的方法，而不是C类的方法。

您可以在此处找到更多示例。 Method Resolution Order in Python (MRO)

Answer 2

是因为顺序，所以如果D是：

class D(C,B):
    pass

它将输出C，因为它得到了继承的第一个类的attr属性。

Answer 3

如果您停止考虑它，那只是直观的工作方式。到目前为止，This article看起来像是一个考古发现，仍然是对Python方法解析顺序算法的权威描述和推理。

但是，尽管其中有技术细节，但您的两个示例中发生了什么：

在第一个D,B,C,A中，通过B的路径指示应使用A的属性。但是A的属性本身被C中的属性遮盖了-也就是说，C中的声明会覆盖attr中声明的A。因此，它是一种使用。

在第二个层次结构D,B,C,A,E中，B优先于C，再次表明应使用A.attr。但是，这次，A自己的属性并未被层次结构中的另一个类遮蔽-而是C.attr来自另一个“世系”-因此该语言选择了它遇到的第一个。

这是正在发生的事情的“普通英语描述”。上面链接的权威文章为此制定了正式规则：

[一个类别] C的线性化是C的和加上C的合并父母和父母名单的线性化。 ... [给定类C（B1，...，BN）：]，取第一个列表的开头，即L [B1] [0] [基B1到对象的线性化（aka mro）-开头为B1- ];如果这个头不在其他列表[其他碱基的线性化列表]的尾部，然后将其添加到线性化中 C，然后将其从合并列表中删除，否则请查看如果这是一个不错的头，请选择下一个列表的头并接受。然后重复直到所有班级被删除或不可能找到好头。在这种情况下，无法构建合并后，Python 2.3（及后续版本）将拒绝创建类C并引发

引入第二个示例，您有 D(B, C)-B和C的线性化分别为：[B, A, object]和[C, E, object]，D的线性化以“ B”开头，检查是否为“ B” 在任何其他列表的尾部（并且不在[C，E，object]上），则采用B。其余列表为[A, object]和[C, E, object]-算法然后选择A不在另一个列表中，然后将A附加到D的mro。然后选择object。是在另一个列表上。因此，该算法使第一个列表保持不变，并采用C，E和最后一个对象进行D, B, A, C, E, object线性化。

在您的第一个示例中，当算法检查[B, A, object]时，两个碱基的线性化分别为[C, A, object]和A，它位于第二个列表-因此，C比第二个列表中的A优先选择-最终线性化为D, B, C, A, object。

python中的方法解析顺序

3 个答案: