Python学习之MRO方法搜索顺序
目录
- 为什么会讲 MRO？
- 什么是 MRO
- 注意
- MRO 算法
- 什么是旧式类，新式类
- 想深入了解 C3 算法的可以看看官网
- 旧式类 MRO 算法
- 新式类 MRO 算法
- 新式 MRO 算法的问题
- 什么是单调性原则？
- C3 MRO 算法
- 简单了解下 C3 算法
- merge 的运算方式
- 简单类 MRO 的计算栗子
- 单继承MRO 的计算栗子
- 多继承MRO 的计算栗子
- 多继承MRO 的计算栗子二
为什么会讲 MRO？
- 在讲多继承的时候，有讲到， 当继承的多个父类拥有同名属性、方法，子类对象调用该属性、方法时会调用哪个父类的属性、方法呢？
- 这就取决于 python 的 MRO 了
什么是 MRO
- MRO，method resolution order，方法搜索顺序
- 对于单继承来说，MRO 很简单，从当前类开始，逐个搜索它的父类有没有对应的属性、方法
- 所以 MRO 更多用在多继承时判断方法、属性的调用路径
- Python 中针对类提供了一个内置属性
__mro__可以查看方法搜索顺序
实际代码
class A:
def test(self):
print("AAA-test")
class B:
def test(self):
print("BBB-test")
# 继承了三个类，B、A、还有默认继承的 object
class C(B, A):
...
# 通过类对象调用，不是实例对象！
print(C.__mro__)
# 输出结果
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
- 1.在搜索方法时，是按照
__mro__的输出结果从左往右的顺序查找的 - 2.如果在当前类（Class C）中找到方法，就直接执行，不再搜索
- 3.如果没有找到，就查找下一个类中（Class B）是否有对应的方法，如果找到，就直接执行，不再搜素
- 4.如果找到最后一个类（Class object）都没有找到方法，程序报错
类图
注意
其实 MRO 是涉及一个底层算法的，下面来详细讲解一下
MRO 算法
Python 发展到现在经历了三种算法
- 旧式类 MRO 算法：从左往右，采用深度优先搜索（DFS），从左往右的算法，称为旧式类的 MRO
- 新式类 MRO 算法：自 Python 2.2 版本开始，新式类在采用深度优先搜索算法的基础上，对其做了优化
- C3 算法：自 Python 2.3 版本，对新式类采用了 C3 算法；由于 Python 3.x 仅支持新式类，所以该版本只使用 C3 算法
什么是旧式类，新式类
Python学习之新式类和旧式类详解
想深入了解 C3 算法的可以看看官网
https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/
旧式类 MRO 算法
需要在 python2 环境下运行这段代码
实际代码
# 旧式类算法
class A:
def test(self):
print("CommonA")
class B(A):
pass
class C(A):
def test(self):
print("CommonC")
class D(B, C):
pass
D().test()
# python2 下的运行结果
CommonA
类图
分析
- 通过类图可以看到，此程序中的 4 个类是一个“菱形”继承的关系
- 当使用 D 类实例对象访问 test() 方法时，根据深度优先算法，搜索顺序为
D->B->A->C->A - 因此，旧式类 MRO 算法最先搜索得到 test() 方法是在 A 类里面，所以最终输出结果为 CommonA
新式类 MRO 算法
- 为解决旧式类 MRO 算法存在的问题，Python 2.2 版本推出了新的计算新式类 MRO 的方法
- 它仍然采用从左至右的深度优先遍历，但是如果遍历中出现重复的类，只保留最后一个
以上面的代码栗子来讲
- 深度优先遍历，搜索顺序为
D->B->A->C->A - 因为顺序中有 2 个 A，因此只保留最后一个
- 最终搜索顺序为
D->B->C->A
新式 MRO 算法的问题
虽然解决了旧式 MRO 算法的问题，但可能会违反单调性原则
什么是单调性原则？
在子类存在多继承时，子类不能改变父类的 MRO 搜索顺序，否则会导致程序发生异常
实际代码
class X(object):
pass
class Y(object):
pass
class A(X, Y):
pa编程客栈ss
class B(Y, X):
pass
class C(A, B):
pass
深度优先遍历后的搜索顺序为：C->A->X->object->Y->object->B->Y->object->X->object
相同取后者的搜索顺序为：C->A->B->Y->X->object
分析不同类的 MRO
- A：
A->X->Y->object - B：
A->Y->X->object - C：
C->A->B->X->Y->object
很明显，B、C 中间的 X、Y 顺序是相反的，就是说 B 被继承时，它的搜索顺序会被改变，违反了单调性
在 python2 中运行这段代码的报错
在 python3 中运行这段代码的报错
C3 MRO 算法
- 为解决前面两个算法的问题，Python 2.3 采用了 C3 方法来确定方法搜索顺序
- 多数情况下，如果别人提到 Python 中的 MRO，指的都是 C3 算法
将上面第一个栗子的代码放到 python3 中运行
class A:
def test(self):
print("CommonA")
class B(A):
pass
class C(A):
def test(self):
print("CommonC")
class D(B, C):
pass
D().test()
# 输出结果
CommonC
简单了解下 C3 算法
以上面代码为栗子，C3 会把各个类的 MRO 等价为以编程客栈下等式
- A：L[A] = merge(A , object)
- B：L[B] = B + merge(L[A] , A)
- C：L[C] = C + merge(L[A] , A)
- D：L[D] = D + merge(L[B] , L[C] , B , C)
了解一下：头、尾
以 A 类为栗，merge() 包含的 A 成为 L[A] 的头，剩余元素（这里只有 object）称为尾
merge 的运算方式
- 1.将merge 第一个列表的头元素（如 L[A] 的头），记作 H
- 2.如果 H 出现在 merge 其他列表的头部，则将其输出，并将其从所有列表中删除
- 3.如果 H 只出现一次，那么也将其输出，并将其从所有列表中删除
- 4.如果 H 出现在 merge 其他列表的非头部，则取下一个列表的头元素记作 H，然后回到步骤二
- 5.最后回到步骤一，重复以上步骤
重复以上步骤直到列表为空，则算法结束；如果不能再找出可以输出的元素，则抛出异常
简单类 MRO 的计算栗子
class B(object): pass print(B.__mro__) (<class '__main__.B'>, <class 'object'>)
- MRO 计算方式
L[B] = L[B(object)]
= B + merge(L[object])
= B + L[object]
= B object
单继承MRO 的计算栗子
# 计算 MRO class B(object): pass class C(B): pass print(C.__mro__) (<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>)
- MRO 计算方式
L[C] = C + merge(L[B])
= C + L[B]
= C B object
多继承MRO 的计算栗子
O = object class F(O): pass class E(O): pass class D(O): pass class C(D, F): pass class B(D, E): pass class A(B, C): pass print(C.__mro__) print(B.__mro__) print(A.__mro__) # 输出结果 (<class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>) (<class '__main__.B'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class 'object'>) (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class 'obje编程客栈ct'>)
- O 类、object 类 MRO 计算
L[O] = O = object
- D、E、F 类 MRO 计算
L[D] = D + merge(L[O])
= D O
- C 类 MRO 计算
L[C] = L[C(D, F)]
= C + merge(L[D], L[F], DF)
# 从前面可知 L[D] 和 L[F] 的结果
= C + merge(DO, FO, DF)
# 因为 D 是顺序第一个并且在几个包含 D 的 list 中是 head，
# 所以这一次取 D 同时从列表中删除 D
= C + D + merge(O, FO, F)
# 因为 O 虽然是顺序第一个但在其他 list (FO)中是在尾部, 跳过
# 改为检查第二个list FO
# F 是第二个 list 和其他 list 的 head
# 取 F 同时从列表中删除 F
= C + D + F + merge(O)
= C D F O
B 类 MRO 计算
L[B] = L[B(D, E)]
= B + merge(L[D], L[E], DE)
= B + merge(DO, EO, DE)
= B + D + merge(O, EO, E)
= B + D + E + merge(O)
= B D E O
A 类 MRO 计算
L[A] = L[A(B,C)]
= A + merge(L[B], L[C], BC)
= A + mwww.cppcns.comerge( BDEO, CDFO, BC )
www.cppcns.com= A + B + merge( DEO, CDFO, C )
# D 在其他列表 CDFO 不是 head，所以跳过到下一个列表的 头元素 C
= A + B + C + merge( DEO, DFO )
= A + B + C + D + merge( EO, FO )
= A + B + C + D + E + merge( O, FO )
= A + B + C + D + E + F + merge( O )
= A B C D E F O
多继承MRO 的计算栗子二
O = object class F(O): pass class E(O): pass class D(O): pass class C(D, F): pass class B(E, D): pass class A(B, C): pass print(C.__mro__) print(B.__mro__) print(A.__mro__) # 输出结果 (<class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>) (<class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>) (<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>)
O 类、object 类 MRO 计算
L[O] = O = object
D、E、F 类 MRO 计算
L[D] = D + merge(L[O])
= D O
C 类 MRO 计算
L[C] = L[C(D, F)]
= C + merge(L[D], L[F], DF)
= C + merge(DO, FO, DF)
= C + D + merge(O, FO, F)
= C + D + F + merge(O)
= C D F O
B 类 MRO 计算
L[B] = L[B(E, D)]
= B + merge(L[E], L[D], ED)
= B + merge(EO, DO, ED)
= B + E + merge(O, DO, D)
= B + E + D + merge(O)
= B E D O
A 类 MRO 计算
L[A] = L[A(B, C)]
= A + merge(L[B], L[C], BC)
= A + merge(BEDO, CDFO, BC)
= A + B + merge(EDO, CDFO, C)
= A + B + E + merge(DO,CDFO, C)
= A + B + E + C + merge(O,DFO)
= A + B + E + C + D + merge(O, FO)
= A + B + E + C + D + F + merge(O)
= A B E C D F O
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