Порядок разрешения методов (MRO) в классах нового стиля?

В книге « Python в двух словах» (2-е издание) есть пример, в котором используются
классы старого стиля для демонстрации того, как методы разрешаются в классическом порядке разрешения и чем
он отличается от нового порядка.

Я попробовал тот же пример, переписав его в новом стиле, но результат не отличается от того, что был получен с классами старого стиля. Версия python, которую я использую для запуска примера, - 2.5.2. Ниже приведен пример:

class Base1(object):  
    def amethod(self): print "Base1"  

class Base2(Base1):  
    pass

class Base3(object):  
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):  
    pass

instance = Derived()  
instance.amethod()  
print Derived.__mro__  

Вызов instance.amethod()выводится Base1, но, согласно моему пониманию MRO с новым стилем классов, результат должен был быть Base3. Вызов Derived.__mro__распечатывает:

(<class '__main__.Derived'>, <class '__main__.Base2'>, <class '__main__.Base1'>, <class '__main__.Base3'>, <type 'object'>)

Я не уверен, что мое понимание MRO с новыми классами стилей неверно или я делаю глупую ошибку, которую не могу обнаружить. Пожалуйста, помогите мне лучше понять MRO.

Ключевое различие между порядком разрешения для устаревших классов и классов нового стиля возникает, когда один и тот же класс-предок встречается более одного раза в «наивном» подходе с ориентацией в глубину - например, рассмотрим случай «наследования ромба»:

>>> class A: x = 'a'
... 
>>> class B(A): pass
... 
>>> class C(A): x = 'c'
... 
>>> class D(B, C): pass
... 
>>> D.x
'a'

здесь, в традиционном стиле, порядок разрешения следующий: D - B - A - C - A: поэтому при поиске Dx, A является первой базой в разрешении для его решения, тем самым скрывая определение в C. Хотя:

>>> class A(object): x = 'a'
... 
>>> class B(A): pass
... 
>>> class C(A): x = 'c'
... 
>>> class D(B, C): pass
... 
>>> D.x
'c'
>>> 

здесь, в новом стиле, порядок такой:

>>> D.__mro__
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, 
    <class '__main__.A'>, <type 'object'>)

с Aпринудительно приходить в порядке разрешения только один раз и после всех его подклассов, так что переопределения (то есть переопределение члена C x) действительно работают разумно.

Это одна из причин, по которой следует избегать классов старого стиля: множественное наследование с «ромбовидными» шаблонами просто не работает с ними разумно, в то время как с новым стилем.

Порядок разрешения методов Python на самом деле более сложен, чем просто понимание ромбовидного узора. Чтобы действительно понять это, взгляните на С3 линеаризацию . Я обнаружил, что использование операторов печати действительно помогает при расширении методов для отслеживания порядка. Например, как вы думаете, каким будет результат этого шаблона? (Примечание: 'X' предполагает два пересекающихся ребра, а не узел, а ^ означает методы, которые вызывают super ())

class G():
    def m(self):
        print("G")

class F(G):
    def m(self):
        print("F")
        super().m()

class E(G):
    def m(self):
        print("E")
        super().m()

class D(G):
    def m(self):
        print("D")
        super().m()

class C(E):
    def m(self):
        print("C")
        super().m()

class B(D, E, F):
    def m(self):
        print("B")
        super().m()

class A(B, C):
    def m(self):
        print("A")
        super().m()


#      A^
#     / \
#    B^  C^
#   /| X
# D^ E^ F^
#  \ | /
#    G

Вы получили ABDCEFG?

x = A()
x.m()

После многих проб и ошибок я придумал неформальную интерпретацию линеаризации C3 теорией графов следующим образом: (Кто-нибудь, пожалуйста, дайте мне знать, если это неправильно.)

Рассмотрим этот пример:

class I(G):
    def m(self):
        print("I")
        super().m()

class H():
    def m(self):
        print("H")

class G(H):
    def m(self):
        print("G")
        super().m()

class F(H):
    def m(self):
        print("F")
        super().m()

class E(H):
    def m(self):
        print("E")
        super().m()

class D(F):
    def m(self):
        print("D")
        super().m()

class C(E, F, G):
    def m(self):
        print("C")
        super().m()

class B():
    def m(self):
        print("B")
        super().m()

class A(B, C, D):
    def m(self):
        print("A")
        super().m()

# Algorithm:

# 1. Build an inheritance graph such that the children point at the parents (you'll have to imagine the arrows are there) and
#    keeping the correct left to right order. (I've marked methods that call super with ^)

#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^  I^
#        / | \  /   /
#       /  |  X    /   
#      /   |/  \  /     
#    E^    F^   G^
#     \    |    /
#       \  |  / 
#          H
# (In this example, A is a child of B, so imagine an edge going FROM A TO B)

# 2. Remove all classes that aren't eventually inherited by A

#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^
#        / | \  /  
#       /  |  X    
#      /   |/  \ 
#    E^    F^   G^
#     \    |    /
#       \  |  / 
#          H

# 3. For each level of the graph from bottom to top
#       For each node in the level from right to left
#           Remove all of the edges coming into the node except for the right-most one
#           Remove all of the edges going out of the node except for the left-most one

# Level {H}
#
#          A^
#       /  |  \
#     /    |    \
#   B^     C^    D^
#        / | \  /  
#       /  |  X    
#      /   |/  \ 
#    E^    F^   G^
#               |
#               |
#               H

# Level {G F E}
#
#         A^
#       / |  \
#     /   |    \
#   B^    C^   D^
#         | \ /  
#         |  X    
#         | | \
#         E^F^ G^
#              |
#              |
#              H

# Level {D C B}
#
#      A^
#     /| \
#    / |  \
#   B^ C^ D^
#      |  |  
#      |  |    
#      |  |  
#      E^ F^ G^
#            |
#            |
#            H

# Level {A}
#
#   A^
#   |
#   |
#   B^  C^  D^
#       |   |
#       |   |
#       |   |
#       E^  F^  G^
#               |
#               |
#               H

# The resolution order can now be determined by reading from top to bottom, left to right.  A B C E D F G H

x = A()
x.m()

Полученный результат правильный. Попробуйте изменить базовый класс Base3на Base1и сравнить с той же иерархией для классических классов:

class Base1(object):
    def amethod(self): print "Base1"

class Base2(Base1):
    pass

class Base3(Base1):
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):
    pass

instance = Derived()
instance.amethod()


class Base1:
    def amethod(self): print "Base1"

class Base2(Base1):
    pass

class Base3(Base1):
    def amethod(self): print "Base3"

class Derived(Base2,Base3):
    pass

instance = Derived()
instance.amethod()

Теперь он выводит:

Base3
Base1

Прочтите это объяснение для получения дополнительной информации.

Вы наблюдаете такое поведение, потому что разрешение метода ориентировано на глубину, а не в ширину. Наследование Dervied выглядит как

         Base2 -> Base1
        /
Derived - Base3

Так instance.amethod()

1. Проверяет Base2, не находит метода.
2. Видит, что Base2 унаследован от Base1, и проверяет Base1. У Base1 есть amethod, поэтому он вызывается .

Это отражено в Derived.__mro__. Просто повторите Derived.__mro__и остановитесь, когда найдете искомый метод.