8.7 调用父类方法

问题

你想在子类中调用父类的某个已经被覆盖的方法。

解决方案

为了调用父类(超类)的一个方法，可以使用 super() 函数。

super() 函数的一个常见用法是在 __init__() 方法中确保父类被正确的初始化了：

class A:
    def __init__(self):
        self.x = 0

class B(A):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.y = 1

super() 的另外一个常见用法出现在覆盖Python特殊方法的代码中，比如：

class Proxy:
    def __init__(self, obj):
        self._obj = obj

    # Delegate attribute lookup to internal obj
    def __getattr__(self, name):
        return getattr(self._obj, name)

    # Delegate attribute assignment
    def __setattr__(self, name, value):
        if name.startswith('_'):
            super().__setattr__(name, value) # Call original __setattr__
        else:
            setattr(self._obj, name, value)

讨论

对于你定义的每一个类，Python会计算出一个所谓的方法解析顺序(MRO)列表。 这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序表。例如：

>>> C.__mro__
(<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>,
<class '__main__.Base'>, <class 'object'>)

为了实现继承，Python 会在 MRO 列表上从左到右开始查找基类，直到找到第一个匹配这个属性的类为止。

而这个 MRO 列表的构造是通过一个 C3 线性化算法来实现的。 我们不去深究这个算法的数学原理，它实际上就是合并所有父类的MRO列表并遵循如下三条准则：

• 子类会先于父类被检查

• 多个父类会根据它们在列表中的顺序被检查

• 如果对下一个类存在两个合法的选择，选择第一个父类

老实说，你所要知道的就是 MRO 列表中的类顺序会让你定义的任意类层级关系变得有意义。

当你使用 super() 函数时，Python会在MRO列表上继续搜索下一个类。 只要每个重定义的方法统一使用 super() 并只调用它一次， 那么控制流最终会遍历完整个MRO列表，每个方法也只会被调用一次。

super() 有个令人吃惊的地方是它并不一定去查找某个类在MRO中下一个直接父类， 你甚至可以在一个没有直接父类的类中使用它。例如，考虑如下这个类：

class A:
    def spam(self):
        print('A.spam')
        super().spam()

如果你试着直接使用这个类就会出错，但是，如果你使用多继承的话看看会发生什么：

>>> class B:
...     def spam(self):
...         print('B.spam')
...
>>> class C(A,B):
...     pass
...
>>> c = C()
>>> c.spam()
A.spam
B.spam

在定义混入类的时候这样使用 super() 是很普遍的。

然而，由于 super() 可能会调用不是你想要的方法，你应该遵循一些通用原则。 首先，确保在继承体系中所有相同名字的方法拥有可兼容的参数签名(比如相同的参数个数和参数名称)。 这样可以确保 super() 调用一个非直接父类方法时不会出错。 其次，最好确保最顶层的类提供了这个方法的实现，这样的话在MRO上面的查找链肯定可以找到某个确定的方法。