MRO
对于支持继承的编程语言来说，其方法（属性）可能定义在当前类，也可能来自于基类，所以在方法调用时就需要对当前类和基类进行搜索以确定方法
所在的位置。而搜索的顺序就是所谓的「方法解析顺序」（Method Resolution Order，或MRO）。对于只支持单继承的语言来说，MRO 一般比较简单；
而对于 Python 这种支持多继承的语言来说，MRO 就复杂很多。
先看一个「菱形继承」的例子：
如果 x 是 D 的一个实例，那么 x.show() 到底会调用哪个 show 方法呢？
1）如果按照 [D, B, A, C] 的搜索顺序，那么 x.show() 会调用 A.show()；
2）如果按照 [D, B, C, A] 的搜索顺序，那么 x.show() 会调用 C.show()。
由此可见，MRO 是把类的继承关系线性化的一个过程，而线性化方式决定了程序运行过程中具体会调用哪个方法。
既然如此，那什么样的 MRO 才是最合理的？Python 中又是如何实现的呢？
Python 至少有三种不同的 MRO：
1）经典类（classic class）的深度遍历。
2）Python 2.2 的新式类（new-style class）预计算。
3）Python 2.3 的新式类的 C3 算法。它也是 Python 3 唯一支持的方式。
1. 经典类中的 MRO
Python 有两种类：经典类（classic class）和新式类（new-style class）。两者的不同之处在于新式类继承自 object。
1）在 Python 2.1 以前，经典类是唯一可用的形式；
2）Python 2.2 引入了新式类，使得类和内置类型更加统一；
3）在 Python 3 中，新式类是唯一支持的类。
经典类采用了一种很简单的 MRO 方法：从左至右的深度优先遍历。以上述「菱形继承」为例，其查找顺序为 [D, B, A, C, A]，如果只保留重复
类的第一个则结果为 [D,B,A,C]。我们可以用 inspect.getmro(class) 来获取类的 MRO。
class A:
def show(self):
print("A.show()")
class B(A):
pass
class C(A):
def show(self):
print("C.show()")
class D(B, C):
pass
x = D()
x.show()
这种深度优先遍历对于简单的情况还能处理的不错，但是对于上述「菱形继承」其结果却不尽如人意：虽然 C.show() 是 A.show() 的更具体化版
本（显示了更多的信息），但我们的x.show() 没有调用它，而是调用了 A.show()。这显然不是我们希望的结果。对于新式类而言，所有的类都继
承自 object，所以「菱形继承」是非常普遍的现象，因此不可能采用这种 MRO 方式。
2. Python 2.2中的新式类 MRO
为解决经典类 MRO 所存在的问题，Python 2.2 针对新式类提出了一种新的 MRO 计算方式：在定义类时就计算出该类的 MRO 并将其作为类的属性。
因此新式类可以直接通过 __mro__ 属性获取类的 MRO。
对于新式类的 MRO，将是自左向右的广度遍历，上述钻石继承的顺序就变成了 [D,B,C,A,object]，解决了菱形继承(下面左图)在经典类中存在的问题。
但是对于正常的继承关系(如下面右图)，根据新式类中的广度遍历原则，查找顺序为[E,C,D,A,B,object]，A 是 C 的唯一基类，但却在 C 之后先查询 D，
根据单调性，应该先从唯一基类进行查找。
注意：在 Python 2.2 到 Python3 之间的版本仍然存在经典类，在定义类时：
1）继承 object 才是新式类，MRO 按从左向右的深度优先原则；
2）没有继承 object 就是经典类，MRO 按从左向右的广度优先原则。
对比一下，左侧为 Python 2 中的经典类运行结果，右侧为 Python 2 中的新式类运行结果：
3. Python 2.3及其以后的新式类 MRO
新式类的 MRO 使用 C3 算法，并且在Python 3中只存在新式类。Python 2.3及其以后的新式类 MRO，使用的是拓扑排序，在一个有向无环图中：
1）从左到右选择一个入度为0的顶点并输出（入度：以某顶点为弧头，终止于该顶点的弧的数目）
2）从网中删除此顶点以及所有出边
3）重复步骤1、2，直到所有点都被遍历
举个几个例子：
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