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摘要：大家可能已經(jīng)知道了，在的新式類中多繼承模式是使用算法來確定的。那么具體是怎么計算的呢本文將基于中的幾個例子來講解是怎么計算的。下面再來個上面那些類的變種，可以先自己算算看，后面有詳細的計算過程。
大家可能已經(jīng)知道了，在 Python 3(Python 2 的新式類)中多繼承模式是使用 C3 算法來確定 MRO(Method Resolution Order) 的。
那么具體是怎么計算的呢？本文將基于 https://www.python.org/downlo... 中的幾個例子來講解 MRO 是怎么計算的。
我們首先來定義一些符號： :
用 CN 表示一個類：C1, C2, C3, ..., CN C1 C2 C3 ... CN 表示的是一個包含多個類的列表 [C1, C2, C3, ..., CN]
其中： :
head = C1 tail = C2 ... CN
加法運算: :
C + (C1 C2 ... CN) = C C1 C2 ... CN [C] + [C1, C2, ... ,CN] = [C, C1, C2, ..., CN]
L[C] 表示類 C 的線性值，其實就是 C 的 MRO, 其中 :
L[object] = object
比如有個類 : :
class C(B1, B2, ..., BN): pass
那么: :
L[C(B1 ... BN)] = C + merge(L[B1] ... L[BN], B1 ... BN)
merge 的計算規(guī)則如下：
計算 MROtake the head of the first list, i.e L[B1][0]; if this head is not in the tail of any of the other lists, then add it to the linearization of C and remove it from the lists in the merge, otherwise look at the head of the next list and take it, if it is a good head. Then repeat the operation until all the class are removed or it is impossible to find good heads. In this case, it is impossible to construct the merge, Python 2.3 will refuse to create the class C and will raise an exception.
先從簡單的類說起： :
class B(object): pass
L[B] = L[B(object)]
= B + merge(L[object])
= B + L[object]
= B object
>>> B.mro()
[, ]
簡單的子類: :
class C(B): pass
L[C] = L[C(B)]
= C + merge(L[B])
= C + L[B]
= C B object # 從上面已經(jīng)知道了 L[B] = B object
>>> C.mro()
[, , ]
下面來看一個復(fù)雜的例子: :
>>> 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
很容易就可以想到: :
L[O] = O = object L[F] = L[F(O)] = F O L[E] = L[E(O)] = E O L[D] = L[D(O)] = D O
下面來計算 C, B, A:
L[C]: :
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(jié)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)中不是 head, 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
>>> C.mro()
[, , , ]
L[B]: :
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
>>> B.mro()
[, , , ]
L[A]: :
L[A] = L[A(B, C)]
= A + merge(L(B), L(C), BC)
= A + merge(BDEO, CDFO, BC)
= A + B + merge(DEO, CDFO, C)
# 注意這里是 C , 因為第一個list 的 head D 不是其他list 的 head
# 所以改為從下一個 list CDFO 開始
= 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
>>> A.mro()
[, , ,
, , , ]
到這里應(yīng)該已經(jīng)有一點眉目了。下面再來個上面那些類的變種，可以先自己算算看，后面有詳細的計算過程。
>>> 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
跟之前唯一的區(qū)別是 B(D, E) 變成了 B(E, D) :
L[O] = O = object
L[F(O)] = F O
L[E(O)] = E O
L[D(O)] = D O
L[C] = L[C(D, F)]
= C + merge(L[D], L[F], DF)
= C D F O
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
>>> B.mro()
[, , , ]
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(DO, DFO)
= A + B + E + C + D + merge(O, FO)
= A + B + E + C + D + F + merge(O)
= A B E C D F O
>>> A.mro()
[, , ,
, , , ]
通過這幾個例子應(yīng)該對如何計算 MRO 已經(jīng)有所了解了，更詳細的信息可以閱讀 python MRO 文檔 以及 wikipedia 中的 C3 算法.
參考資料The Python 2.3 Method Resolution Order | Python.org
C3 linearization - Wikipedia
原文地址: https://mozillazg.com/2016/11...
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