python里 super类的工作原理详解

yipeiwu_com6年前Python基础

super 的工作原理如下:

def super(cls, inst):
  mro = inst.__class__.mro()
  return mro[mro.index(cls) + 1]

其中,cls 代表类,inst 代表实例,上面的代码做了两件事:

  1. 获取 inst 的 MRO 列表
  2. 查找 cls 在当前 MRO 列表中的 index, 并返回它的下一个类,即 mro[index + 1]

当你使用 super(cls, inst) 时,Python 会在 inst 的 MRO 列表上搜索 cls 的下一个类。

下面看一个例子:

class A:
  def __init__(self):
    self.n = 2

  def add(self, m):
    print('\n\nself is {0} @A.add'.format(self))
    self.n += m


class B(A):
  def __init__(self):
    self.n = 3

  def add(self, m):
    print('\n\nself is {0} @B.add'.format(self))
    super(B, self).add(m)
    self.n += 3


class C(A):
  def __init__(self):
    self.n = 4

  def add(self, m):
    print('\n\nself is {0} @C.add'.format(self))
    super(C, self).add(m)
    self.n += 4


class D(B, C):
  def __init__(self):
    self.n = 5

  def add(self, m):
    print('\n\nself is {0} @D.add'.format(self))

    print(super(D, self).__self__)
    print(super(D, self).__thisclass__)

    super(D, self).add(m)
    self.n += 5


if __name__ == '__main__':

  print(D.mro())
  d = D()
  d.add(2) # 等于是: D.add(d, 2)
  print(d.n)

结果是:

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

<__main__.D object at 0x101ef16d8>


self is <__main__.D object at 0x101ef16d8> @D.add
<__main__.D object at 0x101ef16d8>
<class '__main__.D'>


self is <__main__.D object at 0x101ef16d8> @B.add


self is <__main__.D object at 0x101ef16d8> @C.add


self is <__main__.D object at 0x101ef16d8> @A.add
19

来通过这个结果具体说几点细节:

print(D.mro()) 首先打印出 D类的 mro 列表:[<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>] 。 这个非常好理解。

然后我们通过d = D()创建一个D类的实例: <__main__.D object at 0x101ef16d8>; 为了方便, 我们就把这个实例object at 0x101ef16d8 叫做 “小明” 吧

召唤d.add(2) 这个函数的时候,D类中add函数的self实际上就是这个刚被创建的小明同学object at 0x101ef16d8.

那么接下来呢,super(D, self) 就是在 object at 0x101ef16d8 的mro列表中,在小明的MRO列表中, 找到 class D(D类)的下一个 class(类), 这里也就是 class B (B类) 。

注意 mro列表里 <class '__main__.D'> 的下一个是 <class '__main__.B'>

每一个 add 函数打印的都是 self is <__main__.D object at 0x101ef16d8>, 往上追溯的过程中,无论到了哪一级,self始终都是最初创建的那个 D类的实例。

这是为什么呢?

注意看 print(super(D, self).__self__) 那一行返还的输出:<__main__.D object at 0x101ef16d8> .

哦哦?! 这他妈的不是小明吗?

也就是说, super()虽然找到的是B类,召唤的是B类的 add()函数,但它的self仍然是最开始创建的D类实例(我们的 小明同学),而且召唤add()这个函数时,仍然是把这样的一个self传给了 class B 的 add()函数。

我们的 “小明”, 就这样被一次次的往上传导到了每一级的 add() 函数中, 于是每一级打印的都是:

self is <__main__.D object at 0x101ef16d8> 或者说: self is 小明

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

django DRF图片路径问题的解决方法

django DRF图片路径问题的解决方法

前言 其实就是Django RESTful Framework,RESTful一种API的命名风格,主要因为前后端分离开发出现,前后端分离: 用户访问静态文件的服务器,数据全部由ajax...

Django中处理出错页面的方法

花几分钟时间欣赏一下我们写好的Web应用程序,然后我们再来搞点小破坏。 我们故意在 views.py 文件中引入一项 Python 错误,注释掉 hours_ahead 视图中的 off...

Python标准库使用OrderedDict类的实例讲解

目标:创建一个字典,记录几对python词语,使用OrderedDict类来写,并按顺序输出。 写完报错: [root@centos7 tmp]# python python_ter...

Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式

Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式

如题:Pytorch在dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式 虽然实验结果差别不大,但是有时候也悬殊两个百分点 想要复现实验结果 发现用到随机数的地方就是datalo...

在Python中调用Ping命令,批量IP的方法

如下所示: #!/usr/bin/env python #coding:UTF-8 ''''''' Author: jefferchen@163.com 可在命令行直接带目的IP...