京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
本文实例讲述了Python多重继承的方法解析执行顺序。分享给大家供大家参考,具体如下:
任何实现多重继承的语言都要处理潜在的命名冲突, 这种冲突由不相关的祖先类实现同名方法引起
class A:
def say(self):
print("A Hello:", self)
class B(A):
def eat(self):
print("B Eating:", self)
class C(A):
def eat(self):
print("C Eating:", self)
class D(B, C):
def say(self):
super().say()
print("D Hello:", self)
def dinner(self):
self.say()
super().say()
self.eat()
super().eat()
C.eat(self)
这里B和C都实现了eat方法,
在 D 的实例上调用 d.eat() 方法的话, 运行的是哪个 eat 方法呢?
>>> d = D()
>>> d.eat()
B Eating: <__main__.D object at 0x7fb90c627f60>
>>> C.eat(d)
C Eating: <__main__.D object at 0x7fb90c627f60>
超类中的方法都可以直接调用, 此时要把实例作为显式参数传入
Python 能区分 d.eat() 调用的是哪个方法, 是因为 Python 会按照特定的顺序遍历继承图。 这个顺序叫方法解析顺序( Method Resolution Order, MRO)。 类都有一个名为 __mro__ 的属性, 它的值是一个元组, 按照方法解析顺序列出各个超类, 从当前类一直向上, 直到object 类。 D 类的 __mro__ 属性如下 :
>>> D.__mro__
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class 'object'>)
>>> d = D()
>>> d.dinner()
A Hello: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
D Hello: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
A Hello: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
B Eating: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
B Eating: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
C Eating: <__main__.D object at 0x7fb90bd7eb70>
第一个self.say(),运行A类的say()再print出自己的第二行信息
第二个super().say(),运行A类的say()
第三个self.eat(),根据 __mro__ , 找到的是 B 类实现的eat方法
第四个super().eat(),根据 __mro__ , 找到的是 B 类实现的eat方法
第五个C.eat(self)忽略 mro , 找到的是 C 类实现的eat方法
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15