Python進階-繼承中的MRO與super
寫在前面
如非特別說明，下文均基於Python3
摘要
本文講述Python繼承關系中如何通過super()調用“父類”方法，super(Type, CurrentClass)返回CurrentClass的MRO中Type的下一個類的代理；以及如何設計Python類以便正確初始化。
1. 單繼承中父類方法調用
在繼承中，調用父類方法是很有必要的。調用父類方法的場景有很多：
- 比如必須調用父類的構造方法
__init__才能正確初始化父類實例屬性，使得子類實例對象能夠繼承到父類實例對象的實例屬性； - 再如需要重寫父類方法時，有時候沒有必要完全摒棄父類實現，只是在父類實現前后加一些實現，最終還是要調用父類方法
單繼承是最簡單的繼承關系，多繼承過於復雜，而且使用起來容易出錯。因此一些高級語言完全摒棄了多繼承，只支持單繼承；一些高級語言雖然支持多繼承，但也不推薦使用多繼承。Python也是一樣，在不能完全掌握多繼承時，最好不好使用，單繼承能滿足絕大部分的需求。
1.1 非綁定方式調用
綁定方法與非綁定方法的區別與聯系參見：Python基礎-類
如有以下繼承關系兩個類：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
現在要求在子類C的test函數中調用父類D的test實現。我們能想到最直接的方法恐怕是直接引用類對象D的函數成員test了:
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
D.test(self)
嘗試測試一下：
c = C()
c.test()
output:
test in C
test in D
看來非綁定的方式確實滿足了當前調用父類方法的需求。
1.2 builtin 函數 super
參考Python tutorial關於super的描述： super(\[type\[, object-or-type\]\])
Return a proxy object that delegates method calls to a parent or sibling class of type. This is useful for accessing inherited methods that have been overridden in a class. The search order is same as that used by getattr() except that the type itself is skipped.
super函數返回委托類type的父類或者兄弟類方法調用的代理對象。super用來調用已經在子類中重寫了的父類方法。方法的搜索順序與getattr()函數相同，只是參數類type本身被忽略。
1.3 綁定方式調用
使用綁定方式調用父類方法，自然不能顯式傳入參數當前對象(self)。現在super函數能夠返回對父類的代理，因為在單繼承中子類有且僅有一個父類，所以父類是明確的，我們完全清楚調用的父類方法是哪個：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
super().test() # super(C, self).test()的省略形式
2. 深入super
事實上，super函數返回的代理對象是一個bultin class super，正如它的名字所指，類super代理了子類的父類。在單繼承關系中，super代理的類很容易找到嗎，就是子類的唯一父類；但是在多繼承關系中，super除了能代理子類的父類外，還有可能代理子類的兄弟類。
2.1 復雜的多繼承
在多繼承關系中，繼承關系可能會相當復雜。
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
class B(D):
def test(self):
print('test in B')
class A(B, C):
pass
類A繼承層次結構如下：
object
|
D
/ \
B C
\ /
A
類A的繼承關系中存在菱形結構，即可以通過多條路徑從類A到達某個父類，這里是D。
如果現在要求在類A中調用“父類”的test方法，需要一種對test方法的搜索解析順序，來決定到底是調用B,C或D的test方法。
2.2 方法解析順序(MRO)
上面提出的對test的方法的搜索順序，就是方法解析順序了。
深度優先
Python舊式類中，方法解析順序是深度優先，多個父類從左到右。
廣度優先
Python新式類中，方法解析順序是廣度優先，多個父類從左到右。
所以上面的解析順序是：A -> B -> C -> D -> object。
Python中，類的__mro__屬性展示了方法搜索順序，可以調用mro()方法或者直接引用__mro__得到搜索順序：
print(A.mro())
print(A.__mro__)
output:
[<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>]
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>)
所以
a = A()
a.test() # output: test in B
變化的MRO
即使是同一個類，在不同的MRO中位置的前后關系都是不同的。如以下類：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
class B(D):
def test(self):
print('test in B')
類B的繼承層次結構為：
object
|
D
/ \
C B
類B的MRO：B -> D -> object
對比類A的MRO：A -> B -> C -> D -> object
同樣的類B，在兩個不同的MRO中位置關系也是不同的。可以說，在已有的繼承關系中加入新的子類，會在MRO中引入新的類，並且改變解析順序。
那么可以想象，同樣在類B的test中通過super調用父類方法，在不同的MRO中實際調用的方法是不同的。
如下：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
super().test()
class B(D):
def test(self):
print('test in B')
super().test()
class A(B, C):
pass
b = B()
b.test()
print('==========')
a = A()
a.test()
output:
test in B
test in D
==========
test in B
test in C
test in D
因為在原有的類關系中加入B和C的子類A，使得在B的test方法中調用super的test方法發生了改變，原來調用的是其父類D的test方法，現在調用的是其兄弟類C的test方法。
從這里可以看出super不總是代理子類的父類，還有可能代理其兄弟類。
因此在設計多繼承關系的類體系時，要特別注意這一點。
2.3 再看super方法
方法super([type[, object-or-type]])，返回的是對type的父類或兄弟類的代理。
- 如果第二個參數省略，返回的
super對象是未綁定到確定的MRO上的： - 如果第二個參數是對象，那么
isinstance(obj, type)必須為True； - 如果第二個參數是類型，那么
issubclass(type2, type)必須為True，即第二個參數類型是第一個參數類型的子類。
在super函數的第二個參數存在時，其實現大概如以下：
def super(cls, inst):
mro = inst.__class__.mro() # Always the most derived class
return mro[mro.index(cls) + 1]
很明顯，super返回在第二個參數對應類的MRO列表中，第一個參數type的下一個類的代理。因此，要求第一個參數type存在於第二個參數類的MRO是必要的，只有第一個參數類是第二個參數所對應類的父類，才能保證。
super()
super函數是要求有參數的，不存在無參的super函數。在類定義中以super()方式調用，是一種省略寫法，由解釋器填充必要參數。填充的第一個參數是當前類，第二個參數是self：
super() => super(current_class, self)
所以，super()這種寫法注定只能在類定義中使用。
現在再來看上面的繼承關系：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
# super().test() # 與下面的寫法等價
super(C, self).test() # 返回self對應類的MRO中，類C的下一個類的代理
class B(D):
def test(self):
print('test in B')
# super().test() # 與下面的寫法等價
super(B, self).test() # 返回self對應類的MRO中，類B的下一個類的代理
class A(B, C):
pass
因此：
b = B()
b.test() # 基於類B的MRO(B->D->object)，類B中的super()代理D
print('==========')
a = A()
a.test() # 基於類A的MRO(A->B->C->D->object)，類B中的super()代理C
以上就是在繼承關系中引入新類，改變方法解析順序的實例。
super([type[, object-or-type]])的第二個參數，對象和類還有一點區別：使用對象返回的是代理使用綁定方法，使用類返回的代理使用非綁定方法。
如：
b = B()
super(B, b).test()
super(B, B).test(b)
這兩種方式得到的結果是相同的，區別在於非綁定調用與綁定調用。
3. 最佳實踐
3.1 不可預測的調用
普通的函數或者方法調用中，調用者肯定事先知道被調用者所需的參數，然后可以輕松的組織參數調用。但是在多繼承關系中，情況有些尷尬，使用super代理調用方法，編寫類的作者並不知道最終會調用哪個類的方法，這個類都可能尚未存在。
如現在一作者編寫了以下類：
class D(object):
def test(self):
print('test in D')
class B(D):
def test(self):
print('test in B')
super().test()
在定義類D時，作者完全不可能知道test方法中的super().test()最終會調用到哪個類。
因為如果后來有人在這個類體系的基礎上，引入了如下類：
class C(D):
def test(self):
print('test in C')
super().test()
class A(B, C):
pass
a = A()
a.test()
此時會發現類B的test方法中super().test()調用了非原作者編寫的類的方法。
這里test方法的參數都是確定的，但是在實際生產中，可能各個類的test方法都是不同的，如果新引入的類C需要不同的參數：
class C(D):
def test(self, param_c):
print('test in C, param is', param_c)
super().test()
class A(B, C):
pass
a = A()
a.test()
類B的調用方式調用類C的test方法肯定會失敗，因為沒有提供任何參數。類C的作者是不可能去修改類B的實現。那么，如何適應這種參數變換的需求，是在設計Python類中需要考慮的問題。
3.2 實踐建議
事實上，這種參數的變換在構造方法上能體現得淋漓盡致，如果子類沒有正確初始化父類，那么子類甚至不能從父類繼承到需要的實例屬性。
所以，Python的類必須設計友好，才能拓展，有以下三條指導原則：
- 通過
super()調用的方法必須存在； - 調用者和被調用者參數必須匹配；
- 所有對父類方法的調用都必須使用
super()
3.3 參數匹配
super()代理的類是不可預測的，需要匹配調用者和可能未知的調用者的參數。
固定參數
一種方法是使用位置參數固定函數簽名。就像以上使用的test()一樣，其簽名是固定的，只要要傳遞固定的參數，總是不會出錯。
關鍵字參數
每個類的構造方法可能需要不同的參數，這時固定參數滿足不了這種需求了。幸好，Python中的關鍵字參數可以滿足不定參數的需求。設計函數參數時，參數由關鍵字參數和關鍵字參數字典組成，在調用鏈中，每一個函數獲取其所需的關鍵字參數，保留不需要的參數到**kwargs中，傳遞到調用鏈的下一個函數，最終**kwargs為空時，調用調用鏈中的最后一個函數。
示例：
class Shape(object):
def __init__(self, shapename, **kwargs):
self.shapename = shapename
super().__init__(**kwargs)
class ColoredShape(Shape):
def __init__(self, color, **kwargs):
self.color = color
super().__init__(**kwargs)
cs = ColoredShape(color='red', shapename='circle')
參數的剝落步驟為：
- 使用
cs = ColoredShape(color='red', shapename='circle')初始化ColoredShape； ColoredShape的__init__方法獲取其需要的關鍵字參數color，此時的kwargs為{shapename:'circle'};- 調用調用鏈中
Shape的__init__方法，該方法獲取所需關鍵字參數shapename，此時kwargs為{}; - 最后調用調用鏈末端
objet.__init__，此時因為kwargs已經為空。
初始化子類傳遞的關鍵字參數尤為重要，如果少傳或多傳，都會導致初始化不成功。只有MRO中每個類的方法都是用super()來調用“父類”方法時，才能保證super()調用鏈不會斷掉。
3.4 保證方法存在
上面的例子中，由於頂層父類object總是存在__init__方法，在任何MRO鏈中也總是最后一個，因此任意的super().__init__調用總能保證是object.__init__結束。
但是其他自定義的方法得不到這樣的保證。這時需要手動創建類似object的頂層父類：
class Root:
def draw(self):
# the delegation chain stops here
assert not hasattr(super(), 'draw')
class Shape(Root):
def __init__(self, shapename, **kwds):
self.shapename = shapename
super().__init__(**kwds)
def draw(self):
print('Drawing. Setting shape to:', self.shapename)
super().draw()
class ColoredShape(Shape):
def __init__(self, color, **kwds):
self.color = color
super().__init__(**kwds)
def draw(self):
print('Drawing. Setting color to:', self.color)
super().draw()
cs = ColoredShape(color='blue', shapename='square')
cs.draw()
如果有新的類要加入到這個MRO體系，新的子類也要繼承Root，這樣，所有的對draw()的調用都會經過Root，而不會到達沒有draw方法的object了。這種對於子類的擴展要求，應當詳細注明在文檔中，便於使用者閱讀。這種限制與Python所有異常都必須繼承自BaseException一樣。
3.5 組合不友好的類
對於那些不友好的類:
class Moveable:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def draw(self):
print('Drawing at position:', self.x, self.y)
如果希望使用它的功能，直接將其加入到我們友好的繼承體系中，會破壞原有類的友好性。
除了通過繼承獲得第三方功能外，還有一種稱之為組合的方式，即把第三方類作為組件的方式揉入類中，使得類具有第三方的功能：
class MoveableAdapter(Root):
def __init__(self, x, y, **kwds):
self.movable = Moveable(x, y)
super().__init__(**kwds)
def draw(self):
self.movable.draw()
super().draw()
Moveable被作為組件整合到適配類MoveableAdapter中，適配類擁有了Moveable的功能，而且是友好實現的。完全可以通過繼承適配類的方式，將Moveable的功能加入到友好的繼承體系中：
class MovableColoredShape(ColoredShape, MoveableAdapter):
pass
MovableColoredShape(color='red', shapename='triangle',
x=10, y=20).draw()