面向对象-mro

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概念

方法解析顺序，是 python 中用于处理二义性问题的算法
二义性

问题一：有两个基类 A 类和 B 类，A 和 B 中都定义了 f()的方法，C 继承了 A 和 B，那么调用 C 的 f()方法时会出现不确定性

问题二：有一个基类 A，定义了方法 f()，B 类和 C 类都继承自 A 类，D 类继承了 B 和 C 类，此时出现一个问题，D 类不知道继承 B 的 F()还是 C 的 F()
C++ 解决二义性

问题一：通过同名覆盖的方法解决

问题二：通过虚继承来解决
python 解决二义性

通过 C3 算法避免二义性的情况
经历过程

a、python2.2 以前的版本(经典类时代)

b、python2.2 版本(新式类诞生)

c、python2.3 到 python2.7(经典类、新式类和平发展)

d、python3 至今(新式类一统江山)

示例代码

class A(object):
    def f(self):
        pass
class B(A):
    pass
class C(A):
    pass
class D(B, C):
    pass

经典类时代

经典类

特性：经典类是一种没有继承的类，对象都是 type 类型，如果经典类被作为父类，子类调用父类的构造函数时会出错
```
class A:
    pass
class B(A):
    pass
```
mro 的算法为深度优先算法(DFS)

a、把根阶段压入栈结构中
b、每次从栈中弹出一个元素，搜索所有它下一级元素，把这些元素压入栈中。并把这个元素记为它下一个元素的前驱
c、找到所有的元素时程序结束
d、如果遍历整个树还没有找到，程序结束

两种继承模式（正常继承模式、菱形继承模式）

# 正常继承模式
import inspect
class D:
    pass
class E:
    pass
class B(D):
    pass
class C(E):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(inspect.getmro(A))
# A B D C E

# 菱形继承模式
import inspect
class D:
    pass
class B(D):
    pass
class C(D):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(inspect.getmro(A))
# A B D C

MRO 的 DFS 顺序
两种继承模式在 DFS 下的优缺点

第一种：称为正常继承模式，两个互不相关的类的多继承，这种情况 DFS 顺序正常，不会引起任何问题

第二种：棱形继承模式，存在公共父类（D）的多继承，这种情况下 DFS 必定经过公共父类（D），这时候想想，如果这个公共父类（D）有一些初始化属性或者方法，但是子类（C）又重写了这些属性或者方法，那么按照 DFS 顺序必定是会先找到 D 的属性或方法，那么 C 的属性或者方法将永远访问不到，导致 C 只能继承无法重写（override）。这也就是为什么新式类不使用 DFS 的原因，因为他们都有一个公共的祖先 object

新式类诞生

新式类

特性：为了使类和内置的类型更加统一，引入新式类。新式类的每个类都继承于一个基类，可以是自定义的类或者其他类，默认是 object，子类可以调用父类的构造函数
两种 MRO 算法
- 如果是经典类使用 DFS
- 如果是新式类使用 BSF(广度优先算法)
  
  a、把根阶段放到队列队尾
  
  b、每次从队列的头部取一个元素，搜索所有它下一级元素，把这些元素放到队列的末尾。并把这个元素记为它下一个元素的前驱
  
  c、找到所有的元素时程序结束
  
  d、如果遍历整个树还没有找到，程序结束

两种继承模式（正常继承模式、菱形继承模式）

# 正常继承模式
class D(object):
    pass
class E:
    pass
class B(D):
    pass
class C(E):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(A.__mro__)
# A B C D E

# 菱形继承模式
class D(objcet):
    pass
class B(D):
    pass
class C(D):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(A.__mro__)
# A B C D

MRO 的 BFS 顺序
两种继承模式在 BFS 下的优缺点

第一种：正常继承模式，看起来正常，但实际上感觉别捏，比如 B 继承 D 的 f()函数，恰巧 C 中也实现了 f()函数，那么 BFS 顺序先访问 B 在去访问 C，f()函数会选择 C 的，这种应该先从 B 和 B 的父类开始找才是正确的顺序，称为单调性

第二种：菱形集成模式，在 BFS 模式下解决了 DFS 查找顺序的问题，但是它也违背了单调性

经典类与新式类和平发展

在之前的 BFS 算法存在很大的问题，从 python2.3 开始新式类的 MRO 算法使用 C3 算法，C3 算法解决了单调性问题和只能继承不能重写的问题

新式类一统江山

C3 算法

C3 算法解决了单调性问题和只能继承无法重写问题

两种继承模式（正常继承模式、菱形继承模式）

# 正常继承模式
class D(object):
    pass
class E:
    pass
class B(D):
    pass
class C(E):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(A.__mro__)

# 菱形继承模式
class D(objcet):
    pass
class B(D):
    pass
class C(D):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(A.__mro__)

MRO 的 C3 顺序
拓扑排序

对一个有向无环图 (Directed Acyclic Graph 简称 DAG)G 进行拓扑排序，是将 G 中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点 u 和 v，若边(u,v)∈E(G)，则 u 在线性序列中出现在 v 之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order) 的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序

模拟拓扑排序

class D(object):
    pass
class E(object):
    pass
class F(object):
    pass
class B(E, D):
    pass
class C(D, F):
    pass
class A(B, C):
    pass
print(A.__mro__)
# A B E C D F object

面向对象 -mro

首先找到入读点为 0 的点，只有一个 A，把 A 拿出来，把 A 相关的边裁剪掉，再找入读点为 0 的点，有两个(B、C)。根据最左侧原则，拿 B，此时的顺序 AB，把 B 相关的边裁剪掉。此时入读点为 0 的点有 E 和 C，取最左侧是 E，此时的顺序为 ABE。裁剪掉 E 的相关边，此时只有一个入读点为 0 的点为 C，取 C，此时的顺序是 ABEC。裁剪掉 C 的相关边，此时入读点为 0 的点有 D 和 F，取左侧的 D 点，此时的顺序为 ABECD，裁剪掉 D 的相关边，此时只有 F 的入读点为 0，取 F，此时的顺序 ABECDF，裁剪掉 F 的相关边，此时只有 object 入读点为 0，取 object，此时顺序为 ABECDFobject

正文完

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