Python继承的原理分析

Python继承通过MRO确定方法查找顺序，使用super()按MRO动态调用父类方法，属性查找沿实例、类、继承链向上搜索，实现代码复用与协作式调用。

Python中的继承机制是面向对象编程的重要组成部分，它允许一个类（子类）获得另一个类（父类）的属性和方法。理解其底层原理有助于写出更清晰、可维护的代码。

继承的基本语法与作用

在Python中，定义子类时通过在类名后加上父类名来实现继承：

class Parent:
    def speak(self):
        print("I am a parent")
<p>class Child(Parent):
pass</p><p>c = Child()
c.speak()  # 输出: I am a parent</p>

子类Child自动获得了父类Parent的方法。这是通过Python的属性查找机制实现的：当调用实例方法时，Python先在实例自身查找，再在其类中查找，若未找到，则沿着继承链向上搜索。

MRO与方法解析顺序

当存在多层或多路径继承时，Python需要明确方法查找的顺序。这个顺序称为方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）。Python使用C3线性化算法来确定MRO，确保每个类只被访问一次，并且子类优先于父类。

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可以通过__mro__属性或mro()方法查看：

class A:
    def demo(self):
        print("A")
<p>class B(A):
pass</p><p>class C(A):
def demo(self):
print("C")</p><p>class D(B, C):
pass</p><p>print(D.<strong>mro</strong>)</p><h1>输出: (<class '<strong>main</strong>.D'>, <class '<strong>main</strong>.B'>, <class '<strong>main</strong>.C'>, <class '<strong>main</strong>.A'>, <class 'object'>)</h1>

调用d.demo()时，会按照MRO顺序查找，最终执行的是C中的demo，因为B没有重写该方法，而C在MRO中排在A之前。

super()的工作机制

super()函数用于调用父类或兄弟类的方法，常用于多重继承中协调方法调用。它不是简单地指向“直接父类”，而是根据当前类的MRO动态决定下一个类。

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例如：

class A:
    def process(self):
        print("A.process")
<p>class B(A):
def process(self):
print("B.process")
super().process()</p><p>class C(A):
def process(self):
print("C.process")
super().process()</p><p>class D(B, C):
def process(self):
print("D.process")
super().process()</p><p>d = D()
d.process()</p>

输出为：

D.process
B.process
C.process
A.process

这说明super()并不是固定跳转到某个父类，而是依据MRO顺序依次调用。这种设计支持协作式调用，在复杂继承结构中避免重复执行或遗漏。

继承背后的对象模型

Python中一切皆对象，类也是对象。每个类都有一个__bases__属性，记录其直接父类；实例的__class__指向其类；类通过__dict__存储自身属性和方法。

属性查找过程本质上是一个递归搜索：

• 先查实例的__dict__
• 再查类的__dict__
• 若未找到，按MRO顺序遍历父类的__dict__

这一过程由Python解释器内部的PyObject_GetAttr等机制完成，对开发者透明但可预测。

基本上就这些。理解MRO、super()的行为以及属性查找链，就能掌握Python继承的核心逻辑。不复杂但容易忽略细节，尤其是在多重继承场景下。合理使用继承能提升代码复用性，但应避免过深的继承层次。

以上就是Python继承的原理分析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！