Python 中的方法解析顺序

在本教程中，我们将了解方法解析顺序，也称为 MRO。这就是Python中继承的基本概念。

方法的解析顺序描述了Python用于在包含多重继承的类中查找适当方法的类搜索路径。

介绍

我们知道，继承的类称为子类或超类，继承的类称为子类或子类。在多重继承中，一个类可以由多个函数组成，因此使用方法解析顺序技术来查找基类的执行顺序。

简而言之：“搜索当前类的方法或属性，如果该方法不在当前类中，则搜索移至主类，依此类推”。这是深度搜索的一个例子。

它在多重继承中发挥着重要作用，在多个超类中可以找到相同的方法。

为了更好地理解它，让我们看看如何使用它。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print("I am a class A")

class B(A):
    def myname(self):
        print("I am a class B")

class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C") 
c = C()
print(c.myname())

输出：

 I am a class C

说明-

上面的代码有多重继承。我们定义了三个类，名为 A、B 和 C。这些类具有相同的名称和名为 myname() 的方法。我们创建一个对象类C，这个对象调用的是类C，而不是类，类C继承了类A的方法。

上面代码中遵循的顺序是B类->A类。这种技术称为MRO（方法解析顺序）。

让我们了解另一个多重继承的例子。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print(" I am a class A")
class B(A):
    def myname(self):
        print(" I am a class B")
class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C")

# classes ordering
class D(B, C):
    pass    
d = D()
d.myname()

输出：

I am a class B

说明-

在上面的代码中，我们创建了另一个类D，但是我们没有定义继承自类B和类C的类属性。当我们调用myname()方法时，它会去类D中查找myname （） 功能。 。但D类没有任何通知。因此，搜索到B类，获取myname()函数并返回结果。搜索过程如下。

Class D -> Class B -> Class C -> Class A

如果B类没有方法，它会调用C类的方法。

这里我们建议删除B类方法并检查会发生什么。通过这样做，您将了解方法解析的工作原理。

新旧款式

旧版本的 Python (2.1) 仅限于使用旧类，但使用 Python（2.2 及更高版本）我们可以使用新类。 Python 3 默认具有本机（新）类。新样式类的第一个超类继承自 Python 根“object”类。我们看下面的例子-

示例-

# Old style class
class OldStyleClass:
    pass

# New style class
class NewStyleClass(object):
    pass

两个类的通知样式不同。旧式类遵循 DLR 算法（DLR）进行方法解析，而新型类在执行多重继承时使用 C3 线性化算法。

动态链接库算法

Python 创建类列表并实现类之间的多重继承。该列表用于确定要调用哪个方法以及调用实例的哪个方法。

我们可以根据名称假设它是有效的，因为该方法的分辨率首先寻找深度，然后从左到右。以下是一些示例。

示例-

class A:
    pass
class B:
    pass
class C(A, B):
    pass
class D(B, A):
    pass
class E(C,D):
    pass

算法首先在实例类中查找被调用的方法。如果没有找到，它将转到第一个未找到的父级（如果有的话）。它看着父母的父母。这一直持续到继承类结束。

在上面的示例中，该方法的解析顺序为 -

class D -> class B -> class A -> class C -> class A

然而，

A 不能出现两次，所以-

class D -> class B -> class A -> class C ->

这个算法当时表现得很奇怪。让我们看下面的例子。

示例-

class A: 
    pass

class B:
    pass

class C(A, B): 
    pass

class D(B, A): 
    pass

class E(C,D):
    pass

根据DLR算法，顺序是E、C、D、B、a，在C类中，有A和B的交换，很不明确。这意味着该算法不保持单调性。

Samuel Pedoni 是第一个发现 MRO 算法之间不一致的人。

C3线性化算法

C3 线性化算法是 DLR 算法的更好版本，因为它消除了不一致。该算法有一些局限性，如下所示。

• 孩子必须先于父母。
• 如果某个类继承自一个或多个类，则它们按照基类的复数指定的顺序存储。

C3 线性化算法规则

• 该方法的解析序列的结构是使用继承图来定义的。
• 用户只有使用本地类的方法后才能访问超类。
• 保持单调

过程解析类方法

Python 提供了两种方法来获取类方法的解析顺序 - mro 属性或 mro() 方法。这些方法允许我们显示解析它们的方法顺序。

让我们来理解下面的例子。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print(" I am a class A")
class B(A):
    def myname(self):
        print(" I am a class B")
class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C")

# classes ordering
class D(B, C):
    pass    

# it prints the lookup order
print(D.__mro__)
print(C.mro())

输出：

(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]

从上面的输出中可以看出，我们得到了该方法的解析顺序。这样，C3线性化算法就适合多重继承。

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