Python 中的方法解析顺序

我是Python新手。我正在使用 Python 2.7。我正在使用一个小片段来完成方法顺序解析，如下所示：

class A(object):
    attr = 'A'

class B(A):
    pass

class C(A):
    attr = 'C'

class D(B,C):
    pass

x = D()
print x.attr

分辨率的顺序是 x、D、B、C、A，因此输出将为 C。按照上面的示例，我对代码做了一个小更改。

class A(object):
    attr = 'A'

class E(object):
    attr = 'E'

class B(A):
    pass

class C(E):
    attr = 'C'

class D(B,C):
    pass

x = D()
print x.attr

按照我之前的例子，我预计顺序是 x、D、B、C、A、E。令我惊讶的是，输出是“A”。因此，我对新式课堂上的决议顺序感到困惑。 B 的父类在 C 类之前什么时候被访问过？

如果你停下来想一想，这只是直观的工作方式。本文现在看来，这只是一个考古发现，但仍然是对Python方法解析顺序算法的权威描述和推理。

但是，尽管其中有技术细节，但您的两个示例中发生的情况是：

在第一个中，D,B,C,A，通过 B 的路径表明A应该使用 的属性。但As 属性本身被 C 中的属性所遮蔽 - 也就是说，C 中的声明会覆盖attr声明于A。因此，它是所使用的。

在第二个层级中，D,B,C,A,E, B 先于 C，再次表明A.attr应该使用。然而，这一次，A 自己的属性并没有被层次结构中的另一个类所遮蔽 - 相反，C.attr 来自另一个“血统” - 因此语言选择它遇到的第一个。

这就是正在发生的事情的“简单的英语描述”。上面链接的权威文章为此奠定了正式规则：

[a class] C 的线性化是 C 的总和加上 父母的线性化和父母的列表。 ... [给定类 C(B1, ..., BN):]，取第一个列表的头部，即 L[B1][0] [Base B1 到 Object 的线性化（又名 mro） - 头部是 B1 - ];如果这个头不在 任何其他列表的尾部 [其他碱基的线性化列表] ，然后将其添加到线性化 C 并将其从合并的列表中删除，否则查看 下一个列表的头部并接受它，如果它是一个好的头部。然后重复 操作直到所有类都被删除或者不可能 找到好的头脑。在这种情况下，不可能构建 合并时，Python 2.3 [及后续版本] 将拒绝创建 C 类并引发 例外。

引入你的第二个例子，你有D(B, C)- B 和 C 的线性化为：[B, A, object] and [C, E, object]D 的线性化从取“B”开始，检查它不是 在任何其他列表的尾部（并且不在 [C, E, object] 上），则采用 B。剩下的名单是[A, object] and [C, E, object]- 然后算法选择A它不在其他列表中，那么A被附加到 D 的 mro 中。然后它选择object. It is在另一个清单上。因此，该算法保持第一个列表不变，并采用 C、E 和最后的对象，对于D, B, A, C, E, object线性化。

在你的第一个例子中，两个碱基的线性化是[B, A, object] and [C, A, object]当算法检查A, it is位于第二个列表的末尾 - 所以，C首先被选中的A从第二个列表 - 最终的线性化是D, B, C, A, object.