Python 中的方法解析順序

在本教程中，我們將學習方法解析順序，也稱為 MRO。這是 Python 繼承的一個基本概念。

方法解析順序描述了類的搜索路徑 Python 使用該路徑在包含多重繼承的類中獲取合適的方法。

介紹

我們知道，被繼承的類稱為子類或父類，而繼承的類稱為子類或子類。在多重繼承中，一個類可以由許多函數組成，因此使用方法解析順序技術來搜索基類的執行順序。

簡而言之——「在當前類中探索方法或屬性，如果方法不在當前類中，則搜索移動到父類，依此類推」。這是深度優先搜索的一個例子。

它在多重繼承中起着重要的作用，在多重超類中可以找到相同的方法。

為了更好地理解它，讓我們看看如何使用它。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print("I am a class A")

class B(A):
    def myname(self):
        print("I am a class B")

class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C") 
c = C()
print(c.myname())

輸出:

 I am a class C

解釋-

上述代碼中存在多重繼承。我們定義了三個類，分別叫做 A，B，C，這些類有相同的名字方法叫做 myname()。我們創建了一個對象類 C，這個對象調用的是類 C，而不是類，而類 C 繼承了類 A 的方法。

上面代碼中遵循的順序是B 類->a 類。這種技術被稱為 MRO(方法解析順序)。

讓我們理解多重繼承的另一個例子。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print(" I am a class A")
class B(A):
    def myname(self):
        print(" I am a class B")
class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C")

# classes ordering
class D(B, C):
    pass    
d = D()
d.myname()

輸出:

I am a class B

解釋-

在上面的代碼中，我們創建了另一個 D 類，但沒有定義繼承 B 類和 C 類的類屬性。當我們調用方法 myname()，時，它會轉到 D 類並搜索 myname( )函數。但是 D 類沒有任何聲明。因此，搜索轉移到 B 類，得到 myname() 函數，並返回結果。搜索將按如下方式進行。

Class D -> Class B -> Class C -> Class A

如果 B 類沒有方法，它將調用 C 類方法。

在這裡，我們建議您刪除 B 類方法，並檢查發生了什麼。通過這樣做，您將了解方法解析是如何工作的。

新舊風格順序

在舊版 Python (2.1)中，我們被限制使用舊類，但是 Python (2.2 &繼續)，我們可以使用新類。默認情況下，Python 3 有原始(新)類。新樣式類的第一個父類繼承自 Python 根「對象」類。讓我們看看下面的例子-

示例-

# Old style class
class OldStyleClass:
    pass

# New style class
class NewStyleClass(object):
    pass

兩個類的聲明風格不同。在方法解析中，舊樣式類遵循深度優先從左到右算法(DLR)，而新樣式類在執行多重繼承時使用 C3 線性化算法。

動態鏈接庫算法

Python 創建了一個類列表，同時實現了類之間的多重繼承。該列表用於確定哪個方法必須被調用，哪個方法由實例調用。

我們可以假設按名稱工作，因為方法解析將首先搜索深度，然後從左到右。下面是例子。

示例-

class A:
    pass
class B:
    pass
class C(A, B):
    pass
class D(B, A):
    pass
class E(C,D):
    pass

首先，算法將在實例類中搜索被調用的方法。如果沒有找到，它就進入第一個父母，如果有也沒有找到。它將查看父代的父代。這將持續到繼承類結束。

在上面的示例中，方法解析順序將是-

class D -> class B -> class A -> class C -> class A

但是，A 不能出現兩次，所以-

class D -> class B -> class A -> class C ->

這個算法顯示了當時的奇怪行為。讓我們看看下面的例子。

示例-

class A: 
    pass

class B:
    pass

class C(A, B): 
    pass

class D(B, A): 
    pass

class E(C,D):
    pass

根據 DLR 算法，順序會是 E，C，D，B，a，C 類中有 A & B 類的互換，很曖昧。這意味着算法沒有保持單調性。

塞繆爾·佩多尼是第一個發現 MRO 算法之間不一致的人。

C3 線性化算法

C3 線性化算法是 DLR 算法的更好版本，因為它消除了不一致性。該算法有一些限制，如下所示。

• 孩子必須先於父母。
• 如果一個特定的類從一個或多個類繼承，它們將按照基類元組中指定的順序保存。

C3 線性化算法的規則

• 方法解析順序的結構由繼承圖定義。
• 只有在訪問了本地類的方法之後，用戶才能訪問超級類。
• 保持單調性

方法解析類的方法

Python 提供了兩種方法來獲取類的方法解析順序- mro 屬性或 mro() 方法。在這些方法的幫助下，我們可以顯示它們被解析的方法順序。

讓我們理解下面的例子。

示例-

class A:
    def myname(self):
        print(" I am a class A")
class B(A):
    def myname(self):
        print(" I am a class B")
class C(A):
    def myname(self):
        print("I am a class C")

# classes ordering
class D(B, C):
    pass    

# it prints the lookup order
print(D.__mro__)
print(C.mro())

輸出:

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

正如我們在上面的輸出中看到的，我們得到了方法解析順序的順序。這樣，C3 線性化算法適用於多重繼承。