Python多继承之MRO算法

MRO即Method Resolution Order   方法解析顺序，它的提出主要是为了解决Python中多继承时，当父类存在同名函数时，二义性的问题

下面先看一个例子：

import inspect

class D:
    pass

class C(D):
    pass

class B(D):
    pass

class A(B, C):
    pass

if __name__ == '__main__':
    print(inspect.getmro(A))

B和C继承D   A继承B和C  这是一个简单的多继承，下面看Python3中的输出结果：

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

执行结果是 A ->B ->C ->D

在Python3中，MRO算法采用的是有向无环图的拓扑排序，这里我们采用剪枝的方法来分析：

如上图所示：首先找入度为0的点 A，因为没有类继承A，剪去A左右两边，得到 A ->：

接下来再找下一个入度为0的点(剪枝后没有类继承B和C了)，B和C的入度为0，根据先取最左原则，剪去B的枝，得到 A ->B ->：

再找到入度为0的点为C，则剪去C的枝得到 A ->B ->C ->

最后得到： A ->B ->C ->D的顺序

多继承的mro其原理是c3算法：

MRO是一个有序列表L，在类被创建时计算

L(A(B,C)) = A + merge(L(B) ,L(C) ,(BC))
          = A + merge(BD,CD,BC)
          = A + B + merge(D,CD,C)
          = A + B + C + merge(D,D)
          = A + B + C + D
          = A -> B -> C ->D

C3每次会去寻找是表头并且不是其它表的表尾，如经过第二轮 B是表头且不是剩余表的表尾，此时 提出B，得到 A + B + merge(D,CD,C)，依次计算到最后一个表，即得到顺序：A -> B -> C ->D