python中super()函数的理解与基本使用

avatar 2021年10月10日10:17:24 评论 28

前言

Python是一门面向对象的语言,定义类时经常要用到继承,在类的继承中,子类继承父类中已经封装好的方法,不需要再次编写,如果子类如果重新定义了父类的某一方法,那么该方法就会覆盖父类的同名方法,但是有时我们希望子类保持父类方法的基础上进行扩展,而不是直接覆盖,就需要先调用父类的方法,然后再进行功能的扩展,这时就可以通过super来实现对父类方法的调用。

super的用法

看下面一个例子:

class A:
    def func(self):
        print("A的func执行")


class B(A):

    def func(self):
        super().func()
        print("B扩展的func执行")


b = B()
b.func()
# 输出结果为:
# A的func执行
# B扩展的func执行

上面程序中,A是父类,B是A的子类,我们在A类中重定义了func()方法,在B类中重新定义了func()方法,在方法中通过super().func()又调用了父类的方法,所以执行结果才会有A类func()方法输出。

如果经常看Python内置库及第三方库源码的话,你会发现,super用的非常多的地方是在子类中调用父类的初始化__init__()方法,这种用法非常常见。

class A:
    def __init__(self, x):
        self.x = x

class B(A):

    def __init__(self, x, y):
        super().__init__(x)
        self.y = y
    

b = B(1, 2)
print(b.x, b.y)

看到这,你会想到super就是用来获取父类并用来调用父类方法的,这样说对不对呢,其实是不对的,使用supper获取的不是父类,而是MRO列表中的下一个类,所谓MRO列表即方法解析顺序(Method Resolution Order)列表,它代表着类继承的顺序,我们可以使用以下几种获得某个类的MRO列表:

C.mro()
C.__mro__
c.__class__.__mro__

MRO列表的顺序确定经历了很多次的变迁,最新的是通过C3线性化算法来实现的,感兴趣的话可以自行了解一下,总的来说,一个类的MRO列表就是合并所有父类的MRO列表,并遵循以下三条原则:

  • 子类永远在父类前面
  • 如果有多个父类,会根据它们在列表中的顺序被检查
  • 如果对下一个类存在两个合法的选择,选择第一个父类

下面来看一下下面这个例子:

class A(Base):
    def func(self):
        print("A的func执行")
        super().func()
        print("A的func执行完毕")


class B(Base):
    def func(self):
        print("B的func执行")
        super().func()
        print("B的func执行完毕")

class C(A, B):
    def func(self):
        print("C的func执行")
        super().func()
        print("C的func执行完毕")


c = C()
c.func()
# 获取MRO列表
print(c.__class__.__mro__)

执行结果如下:

上述程序中,Base是父类,A、B都继承自Base,C继承自 A、B,它们的继承关系就是一个典型的菱形继承,如下:

通过结果我们可以看出,super并不是获取父类并用来调用父类的方法,而是根据MRO列表一次调用下一个类,使用c.__class__.__mro__可以获取MRO列表,MRO列表的顺序是C、A、B、Base、object。

super的原理

super计算方法解析顺序中的下一个类,可以接收两个参数:

def super(cls, inst):
    mro = inst.__class__.mro()
    return mro[mro.index(cls) + 1]
  • 通过inst负责生成MRO列表
  • 通过cls定位在MRO列表中的index, 并返回mro[index + 1]

Python super()使用注意事项

Python 中,由于基类不会在 __init__() 中被隐式地调用,需要程序员显式调用它们。这种情况下,当程序中包含多重继承的类层次结构时,使用 super 是非常危险的,往往会在类的初始化过程中出现问题。

混用super与显式类调用

分析如下程序,C 类使用了 __init__() 方法调用它的基类,会造成 B 类被调用了 2 次:

class A:
    def __init__(self):
        print("A",end=" ")
        super().__init__()
class B:
    def __init__(self):
        print("B",end=" ")
        super().__init__()
class C(A,B):
    def __init__(self):
        print("C",end=" ")
        A.__init__(self)
        B.__init__(self)
print("MRO:",[x.__name__ for x in C.__mro__])
C()

运行结果为:

MRO: ['C', 'A', 'B', 'object']
C A B B

出现以上这种情况的原因在于,C 的实例调用 A.__init__(self),使得 super(A,self).__init__() 调用了 B.__init__() 方法。换句话说,super 应该被用到整个类的层次结构中。

但是,有时这种层次结构的一部分位于第三方代码中,我们无法确定外部包的这些代码中是否使用 super(),因此,当需要对某个第三方类进行子类化时,最好查看其内部代码以及 MRO 中其他类的内部代码。

不同种类的参数

使用 super 的另一个问题是初始化过程中的参数传递。如果没有相同的签名,一个类怎么能调用其基类的 __init__() 代码呢?这会导致下列问题:

class commonBase:
    def __init__(self):
        print("commonBase")
        super().__init__()
class base1(commonBase):
    def __init__(self):
        print("base1")
        super().__init__()
class base2(commonBase):
    def __init__(self):
        print("base2")
        super().__init__()
class myClass(base1,base2):
    def __init__(self,arg):
        print("my base")
        super().__init__(arg)
myClass(10)

运行结果为:

my base
Traceback (most recent call last):
  File "C:UsersmengmaDesktopdemo.py", line 20, in
    myClass(10)
  File "C:UsersmengmaDesktopdemo.py", line 19, in __init__
    super().__init__(arg)
TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

一种解决方法是使用 *args 和 **kwargs 包装的参数和关键字参数,这样即使不使用它们,所有的构造函数也会传递所有参数,如下所示:

运行结果为:

my base
base1
base2
commonBase

不过,这是一种很糟糕的解决方法,由于任何参数都可以传入,所有构造函数都可以接受任何类型的参数,这会导致代码变得脆弱。另一种解决方法是在 MyClass 中显式地使用特定类的 __init__() 调用,但这无疑会导致第一种错误。

总结

现在我们知道:supper获取的是MRO列表中的下一个类,当前类的父类没有实质性的关系;还有如何查看MRO列表。最后需要注意的是super以及MRO列表,针对都是Python新式类!

英语好的话可以读一下这边文章Python's super() considered super

文章来源于互联网:python中super()函数的理解与基本使用

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