深入理解Python中的super()方法
前言
python的类分别有新式类和经典类，都支持多继承。在类的继承中，如果你想要重写父类的方法而不是覆盖的父类方法，这个时候我们可以使用super()方法来实现
python语言与C++有相似的类继承，在类定义时，python中会自定义第一个self，类似C++中this指针，指向对象自身。
python简单的类举例：
>>> class hello(object): ... def print_c(): ... print"hello world!" >>> hello().print_c() hello world!
当然在实际中不可避免的需要类的继承，子类继承父类，正常如下：
>>> class child(hello): ... def print_c(self): ... hello().print_c() ... >>> child().print_c() hello world!
在python中还提供了super（）机制，例子如下：
>>> class hello(object): ... def print_c(self): ... print"hello world!" ... >>> class child(hello): ... def print_c(self): ... super(child,self).print_c() ... >>> child().print_c() hello world!
注意
Python2.2以前的版本：经典类（classic class）时代
经典类是一种没有继承的类，实例类型都是type类型，如果经典类被作为父类，子类调用父类的构造函数时会返回这样的错误 '''TypeError: must be type, not classobj'''
这时MRO的方法为DFS（深度优先搜索（子节点顺序：从左到右））。所以本文中使用的是新式类，而新式类的搜索算法是C3算法
class C(object): def minus(self,x): return x/2 class D(C): def minus(self,x): super(D, self).minus() print 'hello'
上面的代码中C是父类，D是子类，我们在D类重新定义了minus方法，就是在C类的功能基础基础上新添print 'hello'功能。super在这里的作用就是在子类中调用父类的方法，这个也是在单继承常见调用super()的用法。那么问题来了
class A(object): def __init__(self): self.n = 10 def minus(self, m): self.n -= m class B(A): def __init__(self): self.n = 7 def minus(self, m): super(B,self).minus(m) self.n -= 2 b=B() b.minus(2) print b.n
那么上面的代码中b.n的输出是什么呢？为什么结果是2呢,而不是5呢？super(B,self).minus(m)明明是调用了父类的minus方法,可是输出结果就是2，是你要明白现在B的实例，而不是A的实例，那么传递的self.n的数值是7，而不是10.
那么对于多继承的时候，super又是怎样工作的呢？来，现在创建一个继承A的C类,然后再创建一个继承B,C的D类,看看怎样调用super是重写方法。
class C(A): def __init__(self): self.n = 12 def minus(self, m): super(C,self).minus(m) self.n -= 5 class D(B, C): def __init__(self): self.n = 15 def minus(self, m): super(D,self).minus(m) self.n -= 2 d=D() d.minus(2) print d.n
如上的代码输出的结果是什么呢？别心急，先看看它是怎样运行的。上面提及到新式类寻找子节点时候使用的是C3算法。那么它是怎么找呢。D->B->C->A->object。怎样才能验证这个顺序是对的呢。
D.__mro__ (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <type 'object'>)
Mro是什么呢？对于你定义的每一个类，Python 会计算出一个方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）列表，它代表了类继承的顺序。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。