多继承
class ShenXian: # 神仙
def fei(self):
print("神仙都会⻜")
class Monkey: # 猴
def chitao(self):
print("猴⼦喜欢吃桃⼦")
class SunWukong(ShenXian, Monkey): # 孙悟空是神仙, 同时也是⼀只猴
pass
sxz = SunWukong() # 孙悟空
sxz.chitao() # 会吃桃⼦
sxz.fei() # 会⻜
此时, 孙悟空是⼀只猴⼦, 同时也是⼀个神仙. 那孙悟空继承了这两个类. 孙悟空⾃然就可以执⾏这两个类中的⽅法. 多继承⽤起来简单. 也很好理解. 但是多继承中, 存在着这样⼀个问题. 当两个⽗类中出现了重名⽅法的时候. 这时该怎么办呢? 这时就涉及到如何查找⽗类⽅法的这么⼀个问题.即MRO(method resolution order) 问题. 在python中这是⼀个很复杂的问题. 因为在不同的python版本中使⽤的是不同的算法来完成MRO的.
这里需要补充一下python中类的种类（继承需要）：
在python2x版本中存在两种类.：
⼀个叫经典类. 在python2.2之前. ⼀直使⽤的是经典类. 经典类在基类的根如果什么都不写.
⼀个叫新式类. 在python2.2之后出现了新式类. 新式类的特点是基类的根是object类。
python3x版本中只有一种类：
python3中使⽤的都是新式类. 如果基类谁都不继承. 那这个类会默认继承 object
1经典类的多继承
虽然在python3中已经不存在经典类了. 但是经典类的MRO最好还是学⼀学. 这是⼀种树形结构遍历的⼀个最直接的案例. 在python的继承体系中. 我们可以把类与类继承关系化成⼀个树形结构的图. 来, 上代码:
代码示例对付这种mro画图就可以：
继承关系图已经有了. 那如何进⾏查找呢? 记住⼀个原则. 在经典类中采⽤的是深度优先，遍历⽅案. 什么是深度优先. 就是⼀条路走到头. 然后再回来. 继续找下⼀个.
图中每个圈都是准备要送鸡蛋的住址. 箭头和⿊线表⽰线路. 那送鸡蛋的顺序告诉你入⼝在最下⾯R. 并且必须从左往右送. 那怎么送呢?
如图. 肯定是按照123456这样的顺序来送. 那这样的顺序就叫深度优先遍历. ⽽如果是142356呢? 这种被称为⼴度优先遍历. 好了. 深度优先就说这么多. 那么上⾯那个图怎么找的呢? MRO是什么呢? 很简单. 记住. 从头开始. 从左往右. ⼀条路跑到头, 然后回头. 继续⼀条路跑到头. 就是经典类的MRO算法.
类的MRO: Foo-> H -> G -> F -> E -> D -> B -> A -> C. 你猜对了么?
2新式类的多继承
2.1 mro序列
MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。
通用计算公式为：
mro(Child(Base1，Base2)) = [ Child ] + merge( mro(Base1), mro(Base2), [ Base1, Base2] )
（其中Child继承自Base1, Base2）
如果继承至一个基类：class B(A)
这时B的mro序列为
mro( B ) = mro( B(A) ) = [B] + merge( mro(A) + [A] ) = [B] + merge( [A] + [A] ) = [B,A]
如果继承至多个基类：class B(A1, A2, A3 …)
这时B的mro序列
mro(B) = mro( B(A1, A2, A3 …) ) = [B] + merge( mro(A1), mro(A2), mro(A3) ..., [A1, A2, A3] ) = ...
计算结果为列表，列表中至少有一个元素即类自己，如上述示例[A1,A2,A3]。merge操作是C3算法的核心。
2.2. 表头和表尾
表头：
列表的第一个元素
表尾：
列表中表头以外的元素集合（可以为空）
示例
列表：[A, B, C]
表头是A，表尾是B和C
2.3. 列表之间的+操作
+操作：
[A] + [B] = [A, B]
（以下的计算中默认省略）
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merge操作示例：
如计算merge( [E,O], [C,E,F,O], [C] ) 有三个列表 ： ① ② ③ 1 merge不为空，取出第一个列表列表①的表头E，进行判断 各个列表的表尾分别是[O], [E,F,O]，E在这些表尾的集合中，因而跳过当前当前列表 2 取出列表②的表头C，进行判断 C不在各个列表的集合中，因而将C拿出到merge外，并从所有表头删除 merge( [E,O], [C,E,F,O], [C]) = [C] + merge( [E,O], [E,F,O] ) 3 进行下一次新的merge操作 ...... ---------------------
计算mro(A)方式：
mro(A) = mro( A(B,C) )
原式= [A] + merge( mro(B),mro(C),[B,C] )
mro(B) = mro( B(D,E) )
= [B] + merge( mro(D), mro(E), [D,E] ) # 多继承
= [B] + merge( [D,O] , [E,O] , [D,E] ) # 单继承mro(D(O))=[D,O]
= [B,D] + merge( [O] , [E,O] , [E] ) # 拿出并删除D
= [B,D,E] + merge([O] , [O])
= [B,D,E,O]
mro(C) = mro( C(E,F) )
= [C] + merge( mro(E), mro(F), [E,F] )
= [C] + merge( [E,O] , [F,O] , [E,F] )
= [C,E] + merge( [O] , [F,O] , [F] ) # 跳过O，拿出并删除
= [C,E,F] + merge([O] , [O])
= [C,E,F,O]
原式= [A] + merge( [B,D,E,O], [C,E,F,O], [B,C])
= [A,B] + merge( [D,E,O], [C,E,F,O], [C])
= [A,B,D] + merge( [E,O], [C,E,F,O], [C]) # 跳过E
= [A,B,D,C] + merge([E,O], [E,F,O])
= [A,B,D,C,E] + merge([O], [F,O]) # 跳过O
= [A,B,D,C,E,F] + merge([O], [O])
= [A,B,D,C,E,F,O]
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结果OK. 那既然python提供了. 为什么我们还要如此⿇烦的计算MRO呢? 因为笔
试.......你在笔试的时候, 是没有电脑的. 所以这个算法要知道. 并且简单的计算要会. 真是项⽬
开发的时候很少有⼈这么去写代码.
这个说完了. 那C3到底怎么看更容易呢? 其实很简单. C3是把我们多个类产⽣的共同继
承留到最后去找. 所以. 我们也可以从图上来看到相关的规律. 这个要⼤家⾃⼰多写多画图就
能感觉到了. 但是如果没有所谓的共同继承关系. 那⼏乎就当成是深度遍历就可以了