super在python的用法

在Python中，super()函数被广泛用于调用父类的方法。对于正在学习Python的开发者来说，它可能是一个有点难懂的概念。在本文中，我们将深入研究super()函数在Python中的用法，重点介绍其优缺点和示例用法。

1. 父类调用

在OOP（面向对象编程）中，父类被视为子类的基础。子类可以继承父类的所有方法和属性，并且还可以添加自己的方法和属性。在子类中，可以通过super()函数调用父类中的方法或属性。

下面是一个简单的示例。假设我们有一个名为Bird的父类，他有一个方法叫做fly()。

```

class Bird:

def fly(self):

print("I am flying")

```

现在我们定义一个子类Penguin，它继承Bird，但是不能飞。

```

class Penguin(Bird):

def fly(self):

print("Sorry, I cannot fly.")

```

在子类中，如果我们要调用父类的方法，我们可以使用super()函数。

```

class Penguin(Bird):

def fly(self):

super().fly() # 调用父类的方法

print("Sorry, I cannot fly.")

```

这样，当我们创建一个Penguin类的实例并调用它的fly()方法时，我们就会得到以下输出：

```

I am flying

Sorry, I cannot fly.

```

2. 方法解析顺序

当多个类继承自同一个父类时，Python使用方法解析顺序（MRO）来确定使用哪个父类中的方法。MRO是一种类的线性化方法，使Python可以确定父类层次结构中每个类的排列顺序。这个顺序通常也称为调用超类方法时的顺序。

默认情况下，在Python 2中使用经典类继承，MRO使用深度优先搜索。而在Python 3中使用新式类继承，MRO使用广度优先搜索。

在Python 2中，如果我们定义了以下类：

```

class A:

pass

class B(A):

pass

class C(A):

pass

class D(B, C):

pass

```

其MRO顺序为[D, B, C, A]。当我们调用D的实例方法时，Python将按照D，B，C，A的顺序搜索该方法。

在Python 3中，继承了object的类都是新式类。如果我们定义了以下类：

```

class A(object):

pass

class B(A):

pass

class C(A):

pass

class D(B, C):

pass

```

在Python 3中使用新式类，其MRO顺序为[D, B, C, A]。同样，当我们调用D的实例方法时，Python将按照D，B，C，A的顺序搜索该方法。

3. 优缺点

super()函数具有优点和缺点。

优点：

- 简化重构：您可以更改类的继承层次结构，而无需修改调用super函数的所有代码。

- 灵活性：您可以始终使用super()函数调用父类，即使父类名发生更改，代码也不会受到影响。

- 易于阅读：使用super()函数调用一个明确的类，这可以使代码更容易阅读和维护。

缺点：

- 性能开销：对于简单的继承层次结构，直接调用父类可能比使用super()函数更快。

- 依赖深度：如果父类的所有子类都必须调用super()函数来检索其父类，则很难实现更深的继承层次结构。

4. 总结

在Python中，super()函数的用法超出了简单的父类调用。它可以帮助您处理复杂的继承层次结构，并使代码更具可读性和可维护性。但是，您也需要权衡其性能和深度依赖性的缺点。

本文提供了一个简单的示例来解释Python中super()函数的使用方法、方法解析顺序以及其优缺点。希望读完本文后，您对super()函数有更加深入的了解。