Python-MRO

Posted 2021-01-12

前言

MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。

Python语言包含了很多优秀的特性，其中多重继承就是其中之一，但是多重继承会引发很多问题，比如二义性，Python中一切皆引用，这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题，但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性，Python中处理这种问题的方法就是MRO。

历史中的MRO

如果不想了解历史，只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法，不过C3所解决的问题都是历史遗留问题，了解问题，才能解决问题，建议先看历史中MRO的演化。

Python2.2以前的版本：金典类（classic class）时代

金典类是一种没有继承的类，实例类型都是type类型，如果经典类被作为父类，子类调用父类的构造函数时会出错。

这时MRO的方法为DFS（深度优先搜索（子节点顺序：从左到右））。

Class A:   # 是没有继承任何父类的
    def __init__(self):
        print "这是金典类"

inspect.getmro（A）可以查看金典类的MRO顺序

import inspect
class D:
    pass

class C(D):
    pass

class B(D):
    pass

class A(B, C):
    pass

if __name__ == \'__main__\':
    print inspect.getmro(A)
    
(<class __main__.A at 0x10e0e5530>, <class __main__.B at 0x10e0e54c8>, <class __main__.D at 0x10e0e53f8>, <class __main__.C at 0x10e0e5460>)

# 测试用3.6环境测试，
(<class \'__main__.A\'>, <class \'__main__.B\'>, <class \'__main__.C\'>, <class \'__main__.D\'>, <class \'object\'>)

MRO的DFS顺序

第一种

我称为正常继承模式，两个互不相关的类的多继承，这种情况DFS顺序正常，不会引起任何问题；

第二种

棱形继承模式，存在公共父类（D）的多继承（有种D字一族的感觉），这种情况下DFS必定经过公共父类（D），这时候想想，如果这个公共父类（D）有一些初始化属性或者方法，但是子类（C）又重写了这些属性或者方法，那么按照DFS顺序必定是会先找到D的属性或方法，那么C的属性或者方法将永远访问不到，导致C只能继承无法重写（override）。这也就是为什么新式类不使用DFS的原因，因为他们都有一个公共的祖先object。

Python2.2版本：新式类（new-style class）诞生

为了使类和内置类型更加统一，引入了新式类。新式类的每个类都继承于一个基类，可以是自定义类或者其它类，默认承于object。子类可以调用父类的构造函数

这时有两种MRO的方法

1. 如果是金典类MRO为DFS（深度优先搜索（子节点顺序：从左到右））。
2. 如果是新式类MRO为BFS（广度优先搜索（子节点顺序：从左到右））。

Class A(object):   # 继承于object
    def __init__(self):
        print ("这是新式类")


A.__mro__ 可以查看新式类的顺序

MRO的BFS顺序如下图：

两种继承模式在BFS下的优缺点。

第一种

正常继承模式，看起来正常，不过实际上感觉很别扭，比如B明明继承了D的某个属性（假设为foo），C中也实现了这个属性foo，那么BFS明明先访问B然后再去访问C，但是为什么foo这个属性会是C？这种应该先从B和B的父类开始找的顺序，我们称之为单调性。

第二种

棱形继承模式，这种模式下面，BFS的查找顺序虽然解了DFS顺序下面的棱形问题，但是它也是违背了查找的单调性。

因为违背了单调性，所以BFS方法只在Python2.2中出现了，在其后版本中用C3算法取代了BFS。

Python2.3到Python2.7：经典类、新式类和平发展

因为之前的BFS存在较大的问题，所以从Python2.3开始新式类的MRO取而代之的是C3算法，我们可以知道C3算法肯定解决了单调性问题，和只能继承无法重写的问题。C3算法具体实现稍后讲解。

MRO的C3算法顺序如下图：看起简直是DFS和BFS的合体有木有。但是仅仅是看起来像而已。

Python3到至今：新式类一统江湖
Python3开始就只存在新式类了，采用的MRO也依旧是C3算法。

神奇的算法C3

C3算法解决了单调性问题和只能继承无法重写问题，在很多技术文章包括官网中的C3算法，都只有那个merge list的公式法，想看的话网上很多，自己可以查。但是从公式很难理解到解决这个问题的本质。我经过一番思考后，我讲讲我所理解的C3算法的本质。如果错了，希望有人指出来。

假设继承关系如下(官网的例子)：

class D(object):
    pass
 
class E(object):
    pass
 
class F(object):
    pass
 
class C(D, F):
    pass
 
class B(E, D):
    pass
 
class A(B, C):
    pass
 
if __name__ == \'__main__\':
    print A.__mro__

首先假设继承关系是一张图（事实上也是），我们按类继承是的顺序（class A(B, C)括号里面的顺序B，C），子类指向父类，构一张图。

我们要解决两个问题：单调性问题和不能重写的问题。
很容易发现要解决单调性，只要保证从根(A)到叶(object)，从左到右的访问顺序即可。
那么对于只能继承，不能重写的问题呢？先分析这个问题的本质原因，主要是因为先访问了子类的父类导致的。那么怎么解决只能先访问子类再访问父类的问题呢？如果熟悉图论的人应该能马上想到拓扑排序，这里引用一下百科的的定义:

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序。

因为拓扑排序肯定是根到叶（也不能说是叶了，因为已经不是树了），所以只要满足从左到右，得到的拓扑排序就是结果，关于拓扑排序算法，大学的数据结构有教，这里不做讲解，不懂的可以自行谷歌或者翻一下书，建议了解完算法再往下看。

那么模拟一下例子的拓扑排序：首先找入度为0的点，只有一个A，把A拿出来，把A相关的边剪掉，再找下一个入度为0的点，有两个点（B,C）,取最左原则，拿B，这是排序是AB，然后剪B相关的边，这时候入度为0的点有E和C，取最左。这时候排序为ABE，接着剪E相关的边，这时只有一个点入度为0，那就是C，取C，顺序为ABEC。剪C的边得到两个入度为0的点（DF），取最左D，顺序为ABECD，然后剪D相关的边，那么下一个入度为0的就是F，然后是object。那么最后的排序就为ABECDFobject。

对比一下 A.__mro__的结果

(<class \'__main__.A\'>, <class \'__main__.B\'>, <class \'__main__.E\'>, <class \'__main__.C\'>, <class \'__main__.D\'>, <class \'__main__.F\'>, <type \'object\'>)