一窥Python中MRO排序原理

在 Python 中用到多继承时，调用父类方法很容易出错：父类方法调用了多次，只能通过__mro__魔法方法来获取调用顺序，花了点时间了解其中涉及的排序算法，顺带记录

1. 拓扑排序

在了解 MRO 排序算法之前，先了解下拓扑排序(以下摘自维基百科)

在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（英语：Topological sorting）。
1.每个顶点出现且只出现一次；
2.若A在序列中排在B的前面，则在图中不存在从B到A的路径。

说人话，看下面的图就明白了 (图片搬运自别人的博客，画的很不错我直接拿来用了，链接在文章末尾)，图中每个点都是有指向性的：可能指向别人或者被别人指向。

拓扑顺序就是：每次找到一个只指向别人的点 (学术性说法：入度为0)，记录下来；然后忽略掉这个点和它所指出去的线，再找到下一个只指向别人的点，记录下来，直到剩最后一个点，所有记录的点的顺序就是拓扑顺序

上图中，只有点1只指向别人，输出1；去掉点1和它伸出的两根线外只有点2只指向别人，输出2；...类推下去，得到拓扑排序结构: 1 2 4 3 5

2. MRO 排序算法

• MRO 排序应用了 C3 算法，想了解 C3 自己查吧...总之得到的结果类似于拓扑排序，下面有段简单的多继承代码和其对应的拓扑排序的抽象图 (所用代码实例和图片均来应用自别处，文章末尾有链接)

class D(object):
    pass

class E(object):
    pass
 
class F(object):
    pass
 
class C(D, F):
    pass
 
class B(E, D):
    pass
 
class A(B, C):
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    print A.__mro__

得到的输出结果：

(, , , , , , )

• 下面就是抽象出来的图

  
  

我们就用拓扑排序来分析，但是这里会碰到同时存在好几个点都是入度为0 (说人话，就是没有被别人指向的点)，这时按照树的排序来，即从左到右，从根到叶，这里 A 就是根。

所以具体情况就是：我们先找到了点 A只有它没有被别人指向，输出A；去掉A及其伸出的两条线，剩 B 和 C 点同时满足只指向别人，按照树的顺序从左到右，故先输出B；去掉线剩 E 和 C ，输出E ;去线剩 C，输出C；去线剩 D 和 F ，输出D；去线只剩F ，输出F；最后输出object;得到的输出结果：

A B E C D F object

对比系统打印出的结果，顺序是一致的。这样下次你就可以装逼地手动计算多继承时调用类的顺序了 (好像没啥卵用~)

引用文章：

• 你真的理解Python中MRO算法吗？
• 拓扑排序（Topological Sorting）