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Python學習之MRO方法搜索順序

 更新時間：2021年09月07日 10:06:24   作者：小菠蘿測試筆記  
這篇文章主要介紹了Python MRO方法搜索順序，文中代碼和圖片解釋的非常詳細，可以很好的帶大家學習相關知識內容，感興趣的小伙伴可以參考一下這篇文章

為什么會講 MRO？

  • 在講多繼承的時候，有講到， 當繼承的多個父類擁有同名屬性、方法，子類對象調用該屬性、方法時會調用哪個父類的屬性、方法呢？
  • 這就取決于 Python 的 MRO 了

什么是 MRO

  • MRO，method resolution order，方法搜索順序
  • 對于單繼承來說，MRO 很簡單，從當前類開始，逐個搜索它的父類有沒有對應的屬性、方法
  • 所以 MRO 更多用在多繼承時判斷方法、屬性的調用路徑
  • Python 中針對類提供了一個內置屬性__mro__可以查看方法搜索順序

實際代碼

class A:
    def test(self):
        print("AAA-test")


class B:
    def test(self):
        print("BBB-test")


# 繼承了三個類，B、A、還有默認繼承的 object
class C(B, A):
    ...


# 通過類對象調用，不是實例對象！
print(C.__mro__)

# 輸出結果
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)

  • 1.在搜索方法時，是按照__mro__的輸出結果從左往右的順序查找的
  • 2.如果在當前類（Class C）中找到方法，就直接執(zhí)行，不再搜索
  • 3.如果沒有找到，就查找下一個類中（Class B）是否有對應的方法，如果找到，就直接執(zhí)行，不再搜素
  • 4.如果找到最后一個類（Class object）都沒有找到方法，程序報錯

類圖

注意

其實 MRO 是涉及一個底層算法的，下面來詳細講解一下

MRO 算法

Python 發(fā)展到現(xiàn)在經歷了三種算法

  • 舊式類 MRO 算法：從左往右，采用深度優(yōu)先搜索（DFS），從左往右的算法，稱為舊式類的 MRO
  • 新式類 MRO 算法：自 Python 2.2 版本開始，新式類在采用深度優(yōu)先搜索算法的基礎上，對其做了優(yōu)化
  • C3 算法：自 Python 2.3 版本，對新式類采用了 C3 算法；由于 Python 3.x 僅支持新式類，所以該版本只使用 C3 算法

什么是舊式類，新式類

Python學習之新式類和舊式類講解

想深入了解 C3 算法的可以看看官網

https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/

舊式類 MRO 算法

需要在 python2 環(huán)境下運行這段代碼

實際代碼

# 舊式類算法
class A:
    def test(self):
        print("CommonA")


class B(A):
    pass


class C(A):
    def test(self):
        print("CommonC")


class D(B, C):
    pass


D().test()

# python2 下的運行結果
CommonA

類圖

分析

  • 通過類圖可以看到，此程序中的 4 個類是一個“菱形”繼承的關系
  • 當使用 D 類實例對象訪問 test() 方法時，根據深度優(yōu)先算法，搜索順序為D->B->A->C->A
  • 因此，舊式類 MRO 算法最先搜索得到 test() 方法是在 A 類里面，所以最終輸出結果為 CommonA

新式類 MRO 算法

  • 為解決舊式類 MRO 算法存在的問題，Python 2.2 版本推出了新的計算新式類 MRO 的方法
  • 它仍然采用從左至右的深度優(yōu)先遍歷，但是如果遍歷中出現(xiàn)重復的類，只保留最后一個

以上面的代碼栗子來講

  • 深度優(yōu)先遍歷，搜索順序為D->B->A->C->A
  • 因為順序中有 2 個 A，因此只保留最后一個
  • 最終搜索順序為D->B->C->A

新式 MRO 算法的問題

雖然解決了舊式 MRO 算法的問題，但可能會違反單調性原則

什么是單調性原則？

在子類存在多繼承時，子類不能改變父類的 MRO 搜索順序，否則會導致程序發(fā)生異常

實際代碼

class X(object):
    pass


class Y(object):
    pass


class A(X, Y):
    pass


class B(Y, X):
    pass


class C(A, B):
    pass

深度優(yōu)先遍歷后的搜索順序為：C->A->X->object->Y->object->B->Y->object->X->object

相同取后者的搜索順序為：C->A->B->Y->X->object

分析不同類的 MRO

  • A：A->X->Y->object
  • B：A->Y->X->object
  • C：C->A->B->X->Y->object

很明顯，B、C 中間的 X、Y 順序是相反的，就是說 B 被繼承時，它的搜索順序會被改變，違反了單調性

在 python2 中運行這段代碼的報錯

在 python3 中運行這段代碼的報錯

C3 MRO 算法

  • 為解決前面兩個算法的問題，Python 2.3 采用了 C3 方法來確定方法搜索順序
  • 多數(shù)情況下，如果別人提到 Python 中的 MRO，指的都是 C3 算法

將上面第一個栗子的代碼放到 python3 中運行

class A:
    def test(self):
        print("CommonA")


class B(A):
    pass


class C(A):
    def test(self):
        print("CommonC")


class D(B, C):
    pass


D().test()

# 輸出結果
CommonC

簡單了解下 C3 算法

以上面代碼為栗子，C3 會把各個類的 MRO 等價為以下等式

  • A：L[A] = merge(A , object)
  • B：L[B] = B + merge(L[A] , A)
  • C：L[C] = C + merge(L[A] , A)
  • D：L[D] = D + merge(L[B] , L[C] , B , C)

了解一下：頭、尾

以 A 類為栗，merge() 包含的 A 成為 L[A] 的頭，剩余元素（這里只有 object）稱為尾

merge 的運算方式

  • 1.將merge 第一個列表的頭元素（如 L[A] 的頭），記作 H
  • 2.如果 H 出現(xiàn)在 merge 其他列表的頭部，則將其輸出，并將其從所有列表中刪除
  • 3.如果 H 只出現(xiàn)一次，那么也將其輸出，并將其從所有列表中刪除
  • 4.如果 H 出現(xiàn)在 merge 其他列表的非頭部，則取下一個列表的頭元素記作 H，然后回到步驟二
  • 5.最后回到步驟一，重復以上步驟

重復以上步驟直到列表為空，則算法結束；如果不能再找出可以輸出的元素，則拋出異常

簡單類 MRO 的計算栗子

class B(object): pass

print(B.__mro__)


(<class '__main__.B'>, <class 'object'>)
  • MRO 計算方式
L[B] = L[B(object)]
     = B + merge(L[object])
     = B + L[object]
     = B object

單繼承MRO 的計算栗子

# 計算 MRO
class B(object): pass

class C(B): pass

print(C.__mro__)


(<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>)
  • MRO 計算方式
L[C] = C + merge(L[B])
     = C + L[B]
     = C B object

多繼承MRO 的計算栗子

O = object

class F(O): pass

class E(O): pass

class D(O): pass

class C(D, F): pass

class B(D, E): pass

class A(B, C): pass


print(C.__mro__)
print(B.__mro__)
print(A.__mro__)

# 輸出結果
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>)
(<class '__main__.B'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class 'object'>)
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>)

  • O 類、object 類 MRO 計算
L[O] = O = object
  • D、E、F 類 MRO 計算
L[D] = D + merge(L[O])
        = D O
  • C 類 MRO 計算
L[C] = L[C(D, F)]
     = C + merge(L[D], L[F], DF)
     # 從前面可知 L[D] 和 L[F] 的結果
     = C +  merge(DO, FO, DF)
     # 因為 D 是順序第一個并且在幾個包含 D 的 list 中是 head，
     # 所以這一次取 D 同時從列表中刪除 D
     = C + D + merge(O, FO, F)
     # 因為 O 雖然是順序第一個但在其他 list (FO)中是在尾部, 跳過
     # 改為檢查第二個list FO
     # F 是第二個 list 和其他 list 的 head
     # 取 F 同時從列表中刪除 F
     = C + D + F + merge(O)
     = C D F O
  • B 類 MRO 計算
L[B] = L[B(D, E)]
     = B + merge(L[D], L[E], DE)
     = B + merge(DO, EO, DE)
     = B + D + merge(O, EO, E)
     = B + D + E + merge(O)
     = B D E O
  • A 類 MRO 計算
L[A] = L[A(B,C)]
        = A + merge(L[B], L[C], BC)
        = A + merge( BDEO, CDFO, BC )
        = A + B + merge( DEO, CDFO, C )
        # D 在其他列表 CDFO 不是 head，所以跳過到下一個列表的 頭元素 C
        = A + B + C + merge( DEO, DFO )
        = A + B + C + D + merge( EO, FO )
        = A + B + C + D + E + merge( O, FO )
        = A + B + C + D + E + F + merge( O )
        = A B C D E F O

多繼承MRO 的計算栗子二

O = object

class F(O): pass

class E(O): pass

class D(O): pass

class C(D, F): pass

class B(E, D): pass

class A(B, C): pass


print(C.__mro__)
print(B.__mro__)
print(A.__mro__)

# 輸出結果
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>)
(<class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.D'>, <class 'object'>)
(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.E'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.D'>, <class '__main__.F'>, <class 'object'>)

  • O 類、object 類 MRO 計算
L[O] = O = object
  • D、E、F 類 MRO 計算
L[D] = D + merge(L[O])
        = D O
  • C 類 MRO 計算
L[C] = L[C(D, F)]
        = C + merge(L[D], L[F], DF)
        = C + merge(DO, FO, DF)
        = C + D + merge(O, FO, F)
        = C + D + F + merge(O)
        = C D F O
  • B 類 MRO 計算
L[B] = L[B(E, D)]
       = B + merge(L[E], L[D], ED)
       = B + merge(EO, DO, ED)
       = B + E + merge(O, DO, D)
       = B + E + D + merge(O)
       = B E D O
  • A 類 MRO 計算
L[A]  = L[A(B, C)]
        = A + merge(L[B], L[C], BC)
        = A + merge(BEDO, CDFO, BC)
        = A + B + merge(EDO, CDFO, C)
        = A + B + E + merge(DO,CDFO, C)
        = A + B + E + C + merge(O,DFO)
        = A + B + E + C + D + merge(O, FO)
        = A + B + E + C + D + F + merge(O)
        = A B E C D F O

到此這篇關于Python學習之MRO方法搜索順序的文章就介紹到這了,更多相關Python MRO方法搜索順序內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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