深度解析并实现python中的super(转载，好文)
大神半个月的成绩，让我看的叹为观止，建议看原帖地址，会让你对Python的描述符有更强的认识。
原文链接：https://blog.csdn.net/zhangjg_blog/article/details/83033210
深度解析并实现python中的super
概述
super的定义
函数bound和描述器
super的典型用法
super的本质
自定义super
python中对super的实现
写在最后
概述
python中的super是一个神奇的存在。本文对python中的super进行深入的讲解，首先说明super的定义，并列举一下super的典型用法，然后会对和super相关的语言特性进行讲解，比如mro(方法解析顺序)，descriptor描述器，函数绑定，最后尝试自己动手实现一个super，并简单探索一下python中对super的实现。
super的定义
首先看一下super的定义，当然是help(super)看一下文档介绍：
Help on class super in module builtins:
class super(object)
| super() -> same as super(__class__, <first argument>)
| super(type) -> unbound super object
| super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type)
| super(type, type2) -> bound super object; requires issubclass(type2, type)
| Typical use to call a cooperative superclass method:
| class C(B):
| def meth(self, arg):
| super().meth(arg)
| This works for class methods too:
| class C(B):
| @classmethod
| def cmeth(cls, arg):
| super().cmeth(arg)
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从文档里可以看出以下几点：
1 super是一个类
super不是关键字，而是一个类， 调用super()会创建一个super对象：
>>> class A:
... def __init__(self):
... su = super()
... print(su)
... print(type(su))
...
>>> a = A()
<super: <class 'A'>, <A object>>
<class 'super'>
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或者：
>>> class A:
... pass
...
>>> a = A()
>>> su = super(A, a)
>>> su
<super: <class 'A'>, <A object>>
>>> type(su)
<class 'super'>
>>>
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2 super支持四种调用方式
super()
super(type, obj)
super(type)
super(type, type1)
其中super(type)创建一个未绑定super对象(unbound)，其余三种方式创建的是绑定的super对象(bound)。super()是python3中支持的写法，是一种调用上的优化，其实相当于第一个参数传入调用super的当前的类，第二个参数传入调用super的方法的第一个参数。
关于super的定义先介绍到这里，下面介绍bound相关的概念，bound的概念又和描述器相关，所以接下来介绍函数bound和描述器
函数bound和描述器
要理解bound,首先要理解在python中，函数都是对象，并且是描述器。
函数都是对象：
>>> def test():
... pass
...
>>> test
<function test at 0x10a989268>
>>> type(test)
<class 'function'>
>>>
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test是一个函数，同时又是一个function对象。所以当我们使用def定义一个函数的时候，相当于创建一个function对象。因为function实现了__call__方法，所以可以被调用：
>>> getattr(test, '__call__')
<method-wrapper '__call__' of function object at 0x10a989268>
>>>
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由于function实现了__get__方法，所以，函数对象又是一个描述器对象（descriptor）:
>>> getattr(test, '__get__')
<method-wrapper '__get__' of function object at 0x10a989268>
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因为根据python的定义，只要实现了__get__, __set__和__delete__中的一个或多个，就认为是一个描述器。
描述器的概念和bound的概念，在模块函数上提现不出来，但是如果一个函数定义在类中，这两个概念会体现的很明显。
下面我们在类中定义一个函数：
>>> class A:
... def test(self):
... pass
...
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首先验证在类中定义的函数也是一个function对象：
>>> A.__dict__['test']
<function A.test at 0x10aab4158>
>>>
>>> type(A.__dict__['test'])
<class 'function'>
>>>
>>>
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下面验证在类中定义的函数也是一个描述器，也就是验证实现了__get__方法：
>>> getattr(A.__dict__['test'], '__get__')
<method-wrapper '__get__' of function object at 0x10aab4158>
>>>
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从上面的验证可以看到，在类中定义的函数，也是一个描述器对象。所以可以认为在类中定义函数，相当于定义一个描述器。所以当我们写下面代码时：
class A:
def test(self):
pass
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相当于这样：
class A:
test = function()
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下面简单讲一下描述器的特性。看下面的代码：
class NameDesc:
def __get__(self, instance, cls):
print('NameDesc.__get__:', self, instance, cls)
if instance is None: #通过类访问描述器的时候，instance为None
return self
else:
return instance.__dict__['_name']
def __set__(self, instance, value):
print('NameDesc.__set__:', self, instance, value)
if not isinstance(value, str):
raise TypeError('expect str')
instance.__dict__['_name'] = value
class Person:
name = NameDesc()
p = Person()
p.name = 'zhang'
print(p.name)
print(Person.name)
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输出结果为：
NameDesc.__set__: <__main__.NameDesc object at 0x10babaf60> <__main__.Person object at 0x10babaf98> zhang
NameDesc.__get__: <__main__.NameDesc object at 0x10babaf60> <__main__.Person object at 0x10babaf98> <class '__main__.Person'>
zhang
NameDesc.__get__: <__main__.NameDesc object at 0x10e8dbf98> None <class '__main__.Person'>
<__main__.NameDesc object at 0x10e8dbf98>
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当一个类(Person)中存在一个描述器属性(name), 当这个属性被访问时，会自动调用描述器的__get__和__set__方法：
当使用类名访问描述器时(Person.name) , __get__方法返回描述器本身
当使用对象访问描述器时(p.name), __get__方法会返回自定义的值（instance._name）,我们可以自定义返回任何值，包括函数
回到上面的两段等效代码：
class A:
def test(self):
pass
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class A:
test = function()
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那么既然test是一个描述器，那么我通过A调用test和通过a调用test时，会返回什么呢？下面直接看结果：
>>> class A:
... def test(self):
... pass
...
>>> A.test
<function A.test at 0x1088db0d0>
>>>
>>> A.test is A.__dict__['test']
True
>>>
>>> a = A()
>>> a.test
<bound method A.test of <__main__.A object at 0x1088d9780>>
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通过类A访问test(A.test),还是会返回test这个描述器自身，也就是A.__dict__['test']
通过对象a访问test(a.test), 返回一个bound method。
所以我们可以认为:
function的__get__方法，当不传入instance时(相当于A.test)，会返回function本身
当传入一个instance的时候(相当于a.test)，会返回一个bound method。
下面的代码可以验证这个结论：
>>> A.test.__get__(None, A)
<function A.test at 0x1088db158>
>>> A.test.__get__(None, A) == A.test
True
>>>
>>> A.test.__get__(a, A)
<bound method A.test of <__main__.A object at 0x1088d9860>>
>>> A.test.__get__(a, A) == a.test
True
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所以我们可以认为描述器function的实现方式如下：
class function:
def __get__(self, instance, cls):
if instance is None: #通过类调用
return self
else: #通过对象调用
return self._translate_to_bound_method(instance)
def _translate_to_bound_method(self, instance):
#
# ...
#
class A:
test = function()
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下面看一下绑定(bound)和非绑定(unbound)到底有什么区别。 接着看下面的示例：
>>> class A:
... def test(self):
... print('*** test ***')
...
>>> a = A()
>>>
>>> A.test(a)
*** test ***
>>>
>>> a.test()
*** test ***
>>>
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我们看到，在定义A的时候，test方法是有一个参数self的。
A.test返回一个function对象，是一个未绑定函数，所以调用的时候要传对象(A.test(a))
a.test返回一个bound method对象，是一个绑定函数，所以调用的时候不需要再传入对象(a.test())
可以看出，所谓绑定，就是把调用函数的对象，绑定到函数的第一个参数上。
做一个总结，本节主要讲解了函数，描述器和绑定的概念。结论就是function是一个可以被调用(实现了__call__方法)的描述器(实现了__get__方法)对象，并且通过类获取函数对象的时候，__get__方法会返回function本身，通过实例获取函数对象的时候，__get__方法会返回一个bound method，也就是将实例绑定到这个function上。
下面再回到super。
super的典型用法
很多人对super直观的理解是，调用父类中的方法：
class A:
def test(self):
print('A.test')
class B(A):
def test(self):
super().test()
print('B.test')
b = B()
b.test()
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执行结果为：
A.test
B.test
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从上面的例子看来，super确实可以调用父类中的方法。但是看下面的代码：
class A:
def test(self):
print('A.test')
class TestMixin:
def test(self):
print('TestMixin.test')
super().test()
class B(TestMixin, A):
def test(self):
print('B.test')
super().test()
b = B()
b.test()
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打印结果：
B.test
TestMixin.test
A.test
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上面的代码先创建B的对象b，然后调用b.test()，但是B的test函数通过super()，会调到第一个父类TestMixin的test函数，因为TestMixin是B的第一个父类。
TestMixin中的test函数中通过super调到了A中的test函数，但是A不是TestMixin的父类。在这个继承体系中，A和TestMixin都是B的父类，但是A和TestMixin没有任何继承关系。为什么TestMixin中的super会调到A中的test函数呢？
super的本质
其实super不是针对调用父类而设计的，它的本质是在一个由多个类组成的有序集合中搜寻一个特定的类，并找到这个类中的特定函数，将一个实例绑定到这个函数上，生成一个绑定方法(bound method)，并返回这个bound method。
上面提到的由多个类组成的有序集合，即是类的mro，即方法解析顺序(method resolution )，它是为了确定在继承体系中，搜索要调用的函数的顺序的。通过inspect.getmro或者类中的__mro__属性可以获得这个集合。还是以上面的A, TestMixin,B为例：
class A:
def test(self):
print('A.test')
class TestMixin:
def test(self):
print('TestMixin.test')
super().test()
class B(TestMixin, A):
def test(self):
print('B.test')
super().test()
#b = B()
#b.test()
print(B.__mro__)
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输出结果为：
(<class '__main__.B'>, <class '__main__.TestMixin'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
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可见B的mro为(B, TestMixin, A, object)。这个列表的意义是B的实例b在调用一个函数时，首先在B类中找这个函数，如果B中调用了super，则需要从B的下一个类(即TestMixin)中找函数，如果在TestMixin中又调用了super，则从TestMixin的下一个类(即A)中找函数。
在python 2.x中，要成功调用super必须指定两个参数才行，即super(type,obj)或super(type, type1)。为了直观， 我们用这种带参数的形式改写上面的示例：
class A:
def test(self):
print('A.test')
class TestMixin:
def test(self):
print('TestMixin.test')
super(TestMixin, self).test()
class B(TestMixin, A):
def test(self):
print('B.test')
super(B, self).test()
print(B.__mro__)
b = B()
b.test()
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其实这两个参数很关键，第一个参数是当前调用super的类，这个参数就是为了在mro中找到下一个类，然后从这个类开始搜寻函数。第二个参数有两个作用，一是确定从哪个类获取mro列表，二是作为实例，绑定到要调用的函数上。
我们以TestMixin的super(TestMixin, self).test()为例，解释这两个参数的意义。
先看第二个参数，需要知道， 当从b.test()一层层的向上调时，self始终是实例b，所以不管调到哪个类中的super，self始终是b，通过这个self获取的mro永远都是B的mro。当获取到mro后，就在mro中找第一个参数TestMixin的下一个类，这里是A, 并且在A里面查找有没有目标函数，如果没有，就在A类的下一个类中找，依次类推。
还有，通过super(TestMixin, self)创建的是super对象，super并没有test方法，那么super(TestMixin)为什么能调用test方法呢？
这是因为当一个对象调用类中没有的方法时，会调用类的__getattr__方法，在super中只要实现这个方法，就会拦截到super(TestMixin, self)对test的访问，根据上面的介绍，super中可以根据传入的TestMixin和self，确认了要在A中查找方法，所以这里我们可以直接从A查找test函数，如果A中没有，那么就从mro中A后面的类依次查找。
等找到这个函数后，不能直接返回这个test函数，因为这个函数还没有绑定，需要通过这个函数(也是描述器)的__get__函数，将self实例传入，获得一个绑定方法(bound method)，然后将这个bound method返回。所以到此为止，super(TestMixin, self).test 就获取了一个bound method, 这个是A中的函数，并且绑定了self实例(这个实例是b)。然后在后面加一个(), super(TestMixin, self).test()的意义就是调用这个bound method。所以就调到了A中的test函数：
class A:
def test(self):
print('A.test')
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因为绑定的是实例b, 所以上面test中传入的self就是实例b。
到此为止，super的原理就讲完了。
自定义super
上面讲解了super的本质，根据上面的讲解，我们自己来实现一个my_super:
class my_super:
def __init__(self, thisclass=None, target=None):
self._thisclass = thisclass
self._target = target
def _get_mro(self):
if issubclass(type, type(self._target)):
return self._target.__mro__ #第二个参数是类型
else:
return self._target.__class__.__mro__ #第二个参数是实例
def _get_function(self, name):
mro = self._get_mro()
if not self._thisclass in mro:
return None
index = mro.index(self._thisclass) + 1
while index < len(mro):
cls = mro[index]
if hasattr(cls, name):
attr = cls.__dict__[name]
#不要用getattr，因为我们这里需要获取未绑定的函数
#如果使用getattr, 并且获取的是classmethod
#会直接将cls绑定到该函数上
#attr = getattr(cls, name)
if callable(attr) or isinstance(attr, classmethod):
return attr
index += 1
return None
def __getattr__(self, name):
func = self._get_function(name)
if not func is None:
if issubclass(type, type(self._target)):
return func.__get__(None, self._target)
else:
return func.__get__(self._target, None)
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和super一样，上面的my_super的__init__函数接收两个参数，一个是调用super的当前类thisclass， 第二个参数target是调用my_super的函数的第一个参数，也就是self或cls。所以这个参数可能是对象实例，也可能是类(如果在classmethod中调用my_super，第二个参数要传cls)，在my_super中要分两种情况。
my_super中的_get_mro函数，根据传入的第二个参数获取mro。如果第二个参数target是对象实例，就获取它的__class__，然后获取__class__的__mro__，如果target是类，则直接获取target的__mro__。
my_super的_get_function函数，先获取mro，然后在mro上获取位于thisclass后的目标类，并且在目标类中查找函数，参数name是要查找的函数的名字。这里要注意，如果位于thisclass后的类中没有名为name的函数，则继续在下各类中查找，所以使用了while循环
my_super的__getattr__函数，用于截获my_super对象对方法的调用，举例来说，如果my_supe调用的是test，那么这个name就是’test’。在__getattr__中，首先调用_get_function，获取目标函数，然后调用函数的描述器方法__get__，将target实例绑定，然后将绑定后的方法返回。这里也发要分target是实例还是类。如果是实例(这时调用my_super的是实例函数)，则使用function.__get__(instance, None)绑定，如果是类(这是调用my_super的是类函数)，则使用functon.__get__(None, cls)绑定。
我们改写上面的例子，来验证my_super功能是否正常：
from my_super import my_super
class A:
def test(self):
print('A.test')
class TestMixin:
def test(self):
print('TestMixin.test')
my_super(TestMixin, self).test()
class B(TestMixin, A):
def test(self):
print('B.test')
my_super(B, self).test()
print(B.__mro__)
b = B()
b.test()
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执行后输出如下：
B.test
TestMixin.test
A.test
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和super的效果是一样的。
下面我们在写一个菱形继承的实例来验证，并且验证类函数中使用my_super功能是否正常：
from my_super import my_super
class A:
def test(self):
print('A.test')
@classmethod
def test1(cls):
print('A.test1')
class B(A):
def test(self):
print('B.test')
my_super(B, self).test()
@classmethod
def test1(cls):
print('B.test1')
my_super(B, cls).test1()
class C(A):
def test(self):
print('C.test')
my_super(C, self).test()
@classmethod
def test1(cls):
print('C.test1')
my_super(C, cls).test1()
class D(B,C):
def test(self):
print('D.test')
my_super(D, self).test()
@classmethod
def test1(cls):
print('D.test1')
my_super(D, cls).test1()
d = D()
d.test()
D.test1()
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输出如下：
D.test
B.test
C.test
A.test
D.test1
B.test1
C.test1
A.test1
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输出结果正常，可见我们自定义实现的my_super即支持在实例函数中调用，也可以在类函数中调用。
最后有一点不足，就是my_super必须传入参数，而super在python3中可以不用传参数，应该是在底层自动捕获了调用super的类和调用super的函数的第一个参数。
通过inspect.stack()， inspect.signature()， sys._getframe()等api应该可以获取调用my_super的函数的第一个参数，但是调用my_super的类不知道如何获取。如果哪位有解决方案，可以留言。
python中对super的实现
python中的super是在c中实现的，在最新的python 3.7.0源码中，super实现在Python-3.7.0/Objects/typeobject.c中，和python层中的super对应的，是c层中的superobject:
typedef struct {
PyObject_HEAD
PyTypeObject *type;
PyObject *obj;
PyTypeObject *obj_type;
} superobject;
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其中在super_getattro函数中有以下代码：
do {
PyObject *res, *tmp, *dict;
descrgetfunc f;
tmp = PyTuple_GET_ITEM(mro, i);
assert(PyType_Check(tmp));
dict = ((PyTypeObject *)tmp)->tp_dict;
assert(dict != NULL && PyDict_Check(dict));
res = PyDict_GetItem(dict, name);
if (res != NULL) {
Py_INCREF(res);
f = Py_TYPE(res)->tp_descr_get;
if (f != NULL) {
tmp = f(res,
/* Only pass 'obj' param if this is instance-mode super
(See SF ID #743627) */
(su->obj == (PyObject *)starttype) ? NULL : su->obj,
(PyObject *)starttype);
Py_DECREF(res);
res = tmp;
}
Py_DECREF(mro);
return res;
}
i++;
} while (i < n);
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可以看出确实是在类的mro列表中查找类的。
tmp = PyTuple_GET_ITEM(mro, i)现在mro中查找一个类，然后dict = ((PyTypeObject *)tmp)->tp_dict获取这类的__dict__字典，res = PyDict_GetItem(dict, name)在字典中查找函数
super_init函数对应python层super的__init__函数：
static int
super_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
superobject *su = (superobject *)self;
PyTypeObject *type = NULL;
PyObject *obj = NULL;
PyTypeObject *obj_type = NULL;
if (!_PyArg_NoKeywords("super", kwds))
return -1;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "|O!O:super", &PyType_Type, &type, &obj))
return -1;
if (type == NULL) {
/* Call super(), without args -- fill in from __class__
and first local variable on the stack. */
PyFrameObject *f;
PyCodeObject *co;
Py_ssize_t i, n;
f = PyThreadState_GET()->frame;
if (f == NULL) {
PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError,
"super(): no current frame");
return -1;
}
co = f->f_code;
if (co == NULL) {
PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError,
"super(): no code object");
return -1;
}
......
......
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上面的代码中type == NULL的if分支，就是对应在python中不传参数调用super()的情况，可以看到，在c中也是通过回退调用栈(PyFrameObject)来获取调用super的类和调用super的函数的第一个参数的。
写在最后
本文实现my_super只是根据自己对super的理解，python中真实的super的一些实现细节可能并没有考虑到。并且本人对my_super并没做充分的测试，不能保证在任何场景下都能工作正常。
本人是刚学了半个月python的新手，本文中如有错误的地方，欢迎留言指正。
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版权声明：本文为CSDN博主「昨夜星辰_zhangjg」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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