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在子类中，Python到底是如何找到父类的属性和方法的？(深度揭秘)

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10月09日 发表在 Python 面向对象编程语言 阅读 288 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在子类中，Python通过继承的机制来寻找父类的属性和方法。当子类需要访问一个属性或方法时，它会首先在自己的命名空间中寻找，如果找不到，则会沿着类的继承链向上查找，直到找到或者到达最顶层的父类。

具体地说，当子类需要查找一个属性时，它首先会在自己的__dict__属性中查找。如果找不到，它会继续在父类的__dict__中查找。这个过程会一直持续到找到属性或者到达最顶层的父类。如果最终还是没有找到，Python会抛出AttributeError异常。

当子类需要调用一个方法时，它会首先在自己的命名空间中查找。如果找不到，则会继续在父类的命名空间中查找。不同于属性查找，方法查找过程会遵循方法解析顺序（Method Resolution Order，简称MRO）。MRO决定了父类方法的调用顺序，可以通过查看类的__mro__属性来查看。

Python的默认方法解析顺序是采用C3线性化算法，该算法保证了在多继承的情况下能够正确地选择要调用的方法。具体来说，C3算法首先会按照深度优先的顺序遍历继承关系图，然后合并所有父类的MRO，最终生成子类的MRO。通过子类的MRO，Python就能够确定方法调用的顺序。

总结起来，Python通过继承和方法解析顺序来查找父类的属性和方法。子类首先在自己的命名空间查找，然后按照MRO顺序在父类中查找，直到找到或者到达最顶层的父类。以上就是Python找到父类属性和方法的深度揭秘。

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20条评论
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没好网名
10月15日

简单明了地解释了继承机制，但关于__mro__可以再详细一些。

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爱恨忐忑： @没好网名

在讨论Python中的继承机制时，__mro__（Method Resolution Order）确实是一个非常重要的概念。它决定了在查找方法和属性时的优先顺序，这对于多重继承特别关键。

例如，当一个类继承自多个父类时，__mro__将为我们提供一个线性顺序，帮助我们理解Python是如何解析方法调用的。可以使用以下代码来查看某个类的__mro__：

class A:
    pass

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

class D(B, C):
    pass

print(D.__mro__)

输出将会是：

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

从这个例子中，我们可以看到，D类首先查找B类，然后是C类，接着是A类，最后是object类。这种顺序使得在有多个父类的情况下，Python能够确定调用哪个父类的方法。

为了更深入理解，可以参考官方文档中的关于方法解析顺序（MRO）部分，它详细阐述了MRO的工作原理和背后的算法。掌握这一点，对编写复杂的继承结构非常有帮助。

3天前 回复 举报
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-▲　挥霍
10月17日

关于方法解析顺序的讲解很清楚，对于理解多继承如何工作很有帮助。可以看看Python Docs了解更多。

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空如此生： @-▲　挥霍

在讨论多继承和方法解析顺序(MRO)时，了解它是如何影响属性和方法的查找过程确实很重要。为了更深入地理解这个机制，可以看看super()函数的使用，它在多继承情况下尤为重要。

以下是一个简单的例子，展示了如何在多继承中使用super()来确保正确的方法被调用：

class A:
    def greet(self):
        print("Hello from A")

class B(A):
    def greet(self):
        super().greet()  # 调用父类A的方法
        print("Hello from B")

class C(A):
    def greet(self):
        super().greet()  # 调用父类A的方法
        print("Hello from C")

class D(B, C):
    def greet(self):
        super().greet()  # 按照MRO调用B或C的方法
        print("Hello from D")

d = D()
d.greet()

输出将会是：

  1. Hello from A
  2. Hello from C
  3. Hello from B
  4. Hello from D

在这个例子中，使用super()确保了即便在复杂的继承结构中，父类的方法仍能被正确调用。想要进一步深入了解MRO，可以参考官方文档中的方法解析顺序部分。这样可以帮助我们更好地掌握Python的继承机制。

7天前 回复 举报
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羽化尘
10月19日

解释过程中有些术语可能对初学者不太友好，但整体上帮助理解MRO的概念。

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微光倾城： @羽化尘

在谈论父类属性和方法的查找时，MRO（方法解析顺序）确实是一个关键概念。有趣的是，Python使用C3线性化算法来确定正确的解析顺序。对于初学者而言，MRO和类的继承结构有时会造成混淆。

为了加深理解，可以看看以下的代码示例，这展示了如何使用 mro() 方法查看一个类的 MRO：

class A:
    def greet(self):
        return "Hello from A"

class B(A):
    def greet(self):
        return "Hello from B"

class C(A):
    def greet(self):
        return "Hello from C"

class D(B, C):
    pass

# 输出 D 的 MRO
print(D.mro())  # [<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

运行以上代码将展示出类 D 的父类解析顺序，有助于理解 Python 是如何寻找属性和方法的。可以看到，D 类会首先查找 B 类，接着是 C 类，再然是 A 类，最后是根类 object。

如果有兴趣深入了解 MRO 的机制，推荐参考官方文档中的相关内容Method Resolution Order，这将提供更全面的信息。

11月11日 回复 举报
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韦鸿泽
10月23日

文章点出了Python的继承机制的重要概念，但可添加例子来加强理解。一个简单例子：

class Parent:
    def greet(self):
        print('Hello from Parent')

class Child(Parent):
    pass

c = Child()
c.greet()  # 输出: Hello from Parent

这样可以更直观地看到子类如何调用父类方法。

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浅蓝色： @韦鸿泽

很有趣的例子，可以更好地帮助理解Python中的继承机制。除了基本的属性和方法访问，下面的示例展示了如何在子类中重写父类的方法，并增加一些自定义功能：

class Parent:
    def greet(self):
        print('Hello from Parent')

class Child(Parent):
    def greet(self):
        super().greet()  # 保留父类的问候
        print('Hello from Child')  # 添加子类的问候

c = Child()
c.greet()  
# 输出:
# Hello from Parent
# Hello from Child

这个示例不仅展示了如何调用父类的方法，还通过super()展示了如何在子类中增强或修改父类的行为。理解这些细节有助于掌握更复杂的多层次继承和方法解析顺序(MRO)。

可以参考这个网站了解更多关于Python继承的内容：Python Inheritance。

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清新
11月03日

建议补充更多关于C3线性化算法的细节，帮助理解MRO在复杂继承情况下的应用。

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顾琅： @清新

在讨论C3线性化算法时，确实可以提供更多细节以帮助理解方法解析顺序（MRO）在复杂继承结构中的作用。C3线性化通过合并父类的顺序及其自身的顺序来确定方法查找的顺序，这对于避免菱形继承的问题尤为关键。

例如，考虑以下类结构：

class A:
    def method(self):
        return "Method from A"

class B(A):
    def method(self):
        return "Method from B"

class C(A):
    def method(self):
        return "Method from C"

class D(B, C):
    pass

在此结构下，D类是从B和C继承而来的。我们可以通过以下代码查看D的MRO：

print(D.__mro__)

输出将是：

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

从输出结果可以看出，D类的方法查找顺序是B，然后是C，再到A，最后是object。这种顺序确保了B中的方法在C前被调用，从而保持了一致的行为。

如果想深入了解C3线性化算法的实际应用，可以参考Python官方文档中关于方法解析顺序的介绍，那里的内容非常详尽，有助于加深理解。

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凡尘
11月08日

理解MRO对于用好Python中的多继承至关重要，尤其在设计复杂系统时。

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顾影自怜： @凡尘

理解MRO（方法解析顺序）不仅对多继承系统的设计至关重要，也对避免潜在的冲突和意外行为帮助良多。特别是涉及复杂层次结构时，掌握MRO能够避免一些常见的陷阱。例如，你可以使用以下代码查看类的MRO：

class A:
    def method(self):
        print("Method in class A")

class B(A):
    def method(self):
        print("Method in class B")

class C(A):
    def method(self):
        print("Method in class C")

class D(B, C):
    pass

print(D.mro())

运行这段代码会输出[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]，这表明在调用D类的方法时，会优先查找B类的方法，其次是C类，最后是A类，确保了方法的清晰性和一致性。

在设计多继承结构时，可以考虑使用super()来确保正确的方法链被调用，比如：

class D(B, C):
    def method(self):
        super().method()  # 调用上层类的方法

理解MRO和有效使用super()可以让你的代码在复杂系统中更加稳健。更多关于MRO的信息可以参考Python官方文档.

11月14日 回复 举报
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突然不想平凡
11月15日

着重强调了MRO的使用，应该多加例子以帮助读者更好地掌握这部分内容。

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放肆： @突然不想平凡

对于MRO（方法解析顺序）的理解，确实需要更深入的探讨和示例来帮助掌握具体操作。比如，在Python中，可以使用super()来调用父类的方法，而MRO则确定了在多重继承的情况下，方法的调用顺序。

以下是一个简单的示例，展示了MRO的影响：

class A:
    def greet(self):
        return "Hello from A"

class B(A):
    def greet(self):
        return "Hello from B"

class C(A):
    def greet(self):
        return "Hello from C"

class D(B, C):
    pass

d = D()
print(d.greet())  # 输出: Hello from B

在这个例子中，类D继承自B和C。尽管C和B都有greet方法，但根据MRO，首先寻找B的greet方法。通过D.__mro__可以查看类的解析顺序，理解其中的细节：

print(D.__mro__)  # 输出: (<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

可以参考更多关于MRO的内容，例如官方文档的方法解析顺序部分，这将对理解这个主题大有帮助。

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放肆笑
11月23日

属性查找和方法查找区别的部分解释很清晰，这正是继承机制中易错之处。

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悲欢： @放肆笑

在继承体系中，属性查找和方法查找的确是两个容易混淆的部分。尤其是在多重继承的场景下，使用 super() 来调用父类的方法时，理解这种查找机制显得尤为重要。

考虑以下示例，可以帮助理清这一点：

class Parent:
    def __init__(self):
        self.value = "父类属性"

    def show(self):
        print("父类方法")

class Child(Parent):
    def __init__(self):
        super().__init__()  # 调用父类构造方法
        self.value = "子类属性"

    def show(self):
        print("子类方法")
        super().show()  # 调用父类方法

child_instance = Child()
print(child_instance.value)  # 输出: 子类属性
child_instance.show()         # 输出: 子类方法 \n 父类方法

在这个示例中，Child 类覆盖了父类 Parent 的 show 方法，同时还调用了父类的 show 方法。这里属性查找行为就是根据实例的 __dict__ 属性来决定的；子类的属性覆盖了父类的属性。而方法查找则是沿着方法解析顺序（MRO）来进行的，确保遵循线性顺序来找到相关的方法。

如果想深入了解 Python 的属性和方法查找机制，推荐查阅官方文档中的 数据模型 部分，了解更多细节。理解这些原理，可以避免在实际编程中出现不必要的错误。

4天前 回复 举报
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韦综合
12月05日

非常实用的内容，特别是在多继承项目中了解不同父类的调用顺序至关重要。

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韦涵： @韦综合

在多继承的情况中，理解方法解析顺序（MRO）尤为重要。尤其是在涉及复杂层次的类结构时，如何确定调用哪个父类的方法和属性可能会令人困惑。

例如，在以下的多继承结构中，C 类继承自 A 和 B，而 A 和 B 又分别继承自 object：

class A:
    def method(self):
        return "Method from A"

class B:
    def method(self):
        return "Method from B"

class C(A, B):
    pass

c = C()
print(c.method())  # 输出: Method from A

使用 C.mro() 方法可以查看类的解析顺序：

print(C.mro())  # 输出: [<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>]

通过这种方式，能够清晰地了解方法的查找过程。如果在类设计中对方法的归属有疑问，使用 mro() 方法是个很有帮助的工具。

对于想深入了解 Python 类与继承的知识，可以参考 Python Documentation 中有关类和实例变量的部分，那里提供了更全面的示例和解释。

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只剩
12月08日

整体内容详尽且专业，建议配合实际编程练习来加深理解，不妨参考Real Python's Guide。

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慢慢： @只剩 

在讨论父类属性和方法的查找机制时，引入编程练习确实能帮助巩固理解。可以尝试通过以下代码示例来探索`super()`的使用：

```python
class Parent:
    def __init__(self):
        self.value = "Parent Value"

    def show(self):
        print(self.value)

class Child(Parent):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.value = "Child Value"

    def show(self):
        super().show()
        print(self.value)

child_instance = Child()
child_instance.show()

在这个例子中，Child类通过super()访问了Parent类的构造方法，获取了父类的value属性。这样的设计使得我们在子类中能够灵活地访问和修改父类的属性和方法。

此外，了解方法解析顺序（MRO）也能更深入地理解这一过程。可以参考 Python Method Resolution Order 来获取更多信息。通过实战编程和深入的文档阅读，相信对继承机制的理解会更加透彻。 ```

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