深入super，看Python如何解决钻石继承难题——转自楚门蔡的测视界
1. Python的继承以及调用父类成员
python子类调用父类成员有2种方法，分别是普通方法和super方法
假设Base是基类
class Base(object):
def __init__(self):
print “Base init”
则普通方法如下
class Leaf(Base):
def __init__(self):
Base.__init__(self)
print “Leaf init”
super方法如下
class Leaf(Base):
def __init__(self):
super(Leaf, self).__init__()
print “Leaf init”
在上面的简单场景下，两种方法的效果一致：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Leaf init
2. 钻石继承遇到的难题
当我们来到钻石继承场景时，我们就遇到了一个难题：
如果我们还是使用普通方法调用父类成员，代码如下：
class Base(object):
def __init__(self):
print “Base init”
class Medium1(Base):
def __init__(self):
Base.__init__(self)
print “Medium1 init”
class Medium2(Base):
def __init__(self):
Base.__init__(self)
print “Medium2 init”
class Leaf(Medium1, Medium2):
def __init__(self):
Medium1.__init__(self)
Medium2.__init__(self)
print “Leaf init”
当我们生成Leaf对象时，结果如下：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Medium1 init
Base init
Medium2 init
Leaf init
可以看到Base被初始化了两次！这是由于Medium1和Medium2各自调用了Base的初始化函数导致的。
3. 各语言的解决方法
钻石继承中，父类被多次初始化是个非常难缠的问题，我们来看看其他各个语言是如何解决这个问题的：
3.1. C++
C++使用虚拟继承来解决钻石继承问题。
Medium1和Medium2虚拟继承Base。当生成Leaf对象时，Medium1和Medium2并不会自动调用虚拟基类Base的构造函数，而需要由Leaf的构造函数显式调用Base的构造函数。
3.2. Java
Java禁止使用多继承。
Java使用单继承+接口实现的方式来替代多继承，避免了钻石继承产生的各种问题。
3.3. Ruby
Ruby禁止使用多继承。
Ruby和Java一样只支持单继承，但它对多继承的替代方式和Java不同。Ruby使用Mixin的方式来替代，在当前类中mixin入其他模块，来做到代码的组装效果。
3.4. Python
Python和C++一样，支持多继承的语法。但Python的解决思路和C++完全不一样，Python使用的是super
我们把第2章的钻石继承用super重写一下，看一下输出结果
class Base(object):
def __init__(self):
print “Base init”
class Medium1(Base):
def __init__(self):
super(Medium1, self).__init__()
print “Medium1 init”
class Medium2(Base):
def __init__(self):
super(Medium2, self).__init__()
print “Medium2 init”
class Leaf(Medium1, Medium2):
def __init__(self):
super(Leaf, self).__init__()
print “Leaf init”
我们生成Leaf对象：
>>> leaf = Leaf()
Base init
Medium2 init
Medium1 init
Leaf init
可以看到整个初始化过程符合我们的预期，Base只被初始化了1次。而且重要的是，相比原来的普通写法，super方法并没有写额外的代码，也没有引入额外的概念
4. super的内核：mro
要理解super的原理，就要先了解mro。mro是method resolution order的缩写，表示了类继承体系中的成员解析顺序。
在python中，每个类都有一个mro的类方法。我们来看一下钻石继承中，Leaf类的mro是什么样子的：
>>> Leaf.mro()
[<class '__main__.Leaf'>, <class '__main__.Medium1'>, <class '__main__.Medium2'>, <class '__main__.Base'>, <type 'object'>]
可以看到mro方法返回的是一个祖先类的列表。Leaf的每个祖先都在其中出现一次，这也是super在父类中查找成员的顺序。
通过mro，python巧妙地将多继承的图结构，转变为list的顺序结构。super在继承体系中向上的查找过程，变成了在mro中向右的线性查找过程，任何类都只会被处理一次。
通过这个方法，python解决了多继承中的2大难题：
1. 查找顺序问题。从Leaf的mro顺序可以看出，如果Leaf类通过super来访问父类成员，那么Medium1的成员会在Medium2之前被首先访问到。如果Medium1和Medium2都没有找到，最后再到Base中查找。
2. 钻石继承的多次初始化问题。在mro的list中，Base类只出现了一次。事实上任何类都只会在mro list中出现一次。这就确保了super向上调用的过程中，任何祖先类的方法都只会被执行一次。
至于mro的生成算法，可以参考这篇wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/C3_linearization
5. super的具体用法
我们首先来看一下python中的super文档
>>> help(super)
Help on class super in module __builtin__:
class super(object)
| super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
| super(type) -> unbound super object
| super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
光从字面来看，这可以算是python中最语焉不详的帮助文档之一了。甚至里面还有一些术语误用。那super究竟应该怎么用呢，我们重点来看super中的第1和第3种用法
5.1. super(type, obj)
当我们在Leaf的__init__中写这样的super时：
class Leaf(Medium1, Medium2):
def __init__(self):
super(Leaf, self).__init__()
print “Leaf init”
super(Leaf, self).__init__()的意思是说：
- 获取self所属类的mro, 也就是[Leaf, Medium1, Medium2, Base]
- 从mro中Leaf右边的一个类开始，依次寻找__init__函数。这里是从Medium1开始寻找
- 一旦找到，就把找到的__init__函数绑定到self对象，并返回
从这个执行流程可以看到，如果我们不想调用Medium1的__init__，而想要调用Medium2的__init__，那么super应该写成：super(Medium1, self)__init__()
5.2. super(type, type2)
当我们在Leaf中写类方法的super时：
class Leaf(Medium1, Medium2):
def __new__(cls):
obj = super(Leaf, cls).__new__(cls)
print “Leaf new”
return obj
super(Leaf, cls).__new__(cls)的意思是说：
- 获取cls这个类的mro，这里也是[Leaf, Medium1, Medium2, Base]
- 从mro中Leaf右边的一个类开始，依次寻找__new__函数
- 一旦找到，就返回“非绑定”的__new__函数
由于返回的是非绑定的函数对象，因此调用时不能省略函数的第一个参数。这也是这里调用__new__时，需要传入参数cls的原因
同样的，如果我们想从某个mro的某个位置开始查找，只需要修改super的第一个参数就行
6. 小结
至此，我们讲解了和super相关的用法及原理，小结一下我们讲过的内容有：
- python调用父类成员共有2种方法：普通方法，super方法
- 在钻石继承中，普通方法会遇到Base类两次初始化的问题
- 简述了其他语言对这个问题的解决方法，并用实例展示了python使用super可以解决此问题
- 在讲super具体用法前，先讲了super的内核：mro的知识和原理
- 讲解了super两种主要的用法及原理
