本文目录一览：
- 1、Python入门精华-OOP调用父类的方法及MRO方法解析序列
- 2、【面向对象】Python面向对象之多继承算法
- 3、python的类和对象中的super函数的问题
- 4、学明白了 Python 多继承中的 MRO 算法有什么用
Python入门精华-OOP调用父类的方法及MRO方法解析序列
在继承关系中，我们想调用已经被覆盖了的父类的方法，就需要如下实现：
解决方法：
要调用父类中的方法，就要使用超类（超集）方法super(),该方法旨在调用已经被覆盖的父类的成员方法。
讨论：
有关python是如何实现继承的？
针对每一个定义的类，都会计算出一个成为方法解析顺序（MRO）的元组，其只是简单的对所有基类进行简单地线性排列。
通过上述的C类调用MRO表，我们不难看出，它将本类开始一直到object类直接所有的父类一次性从左向右逐层向上的排列了出来（先排列自己，在排列自己的父类，最后排列父类的父类，以及最后的object）
然而MRO为何如此排列，这里要涉及到一个非常令人讨厌的数学算法，C3线性化处理，这里只是总结其三个约束：（简单点说，其实就是对父类进行归并排列）
1、先检查子类，再检查父类
2、有多个父类时，按照MRO表的顺序依次查看
3、如果下一个待选的类出现了两个合法的选择，那么就从第一个父类中选取。
4、补充一点：MRO对类的排序几乎适用于任何定义的类层次结构。
来了来了，它真的来了：重点~~
有很多同学是否仔细看过上边的代码？
有关super（）函数，以下重点需要各位明白：
在重写的方法中仅使用一次super()方法时，会按照MRO表从下一个类开始搜索对应的方法或属性，以此类推。 所以C中重写了父类的构造，构造中有super，所以会按照顺序去查找MRO中下一个类的方法，发现A中也有super，就会再去B中找对应的方法（同名方法是__init__），所以找到B的构造，可是B中又有super，就会再去MRO中B的下一个类（Base）中找对应的方法（Base的__init__()方法）,所以会先打印“Base.__init__”,打印完后又因为B的__init__中还有打印“B.__init__”,所以接着打印‘B.__init__’，又因为打印完后A中还有打印“A.__init__”,所以再打印“A.__init__”，最后打印“C.__init__”。这样就可以遍历MRO整张表中所有的对应的__init__()方法，并且让每个方法只会被调用一次。
为了更好的记忆：当所有重写的方法中只使用了一次super函数时，会从最上层的类依次调用其指定的方法即可以理解为（object-Base-B-A-C）。
所以，输出结果为：
甚至于如下情况更为耐人寻味，仔细品一品：
值的一提的是：AB均没有显式的继承的父类，为何结果为打印‘AB’呢？这里就要理解MRO的含义了哦！
【面向对象】Python面向对象之多继承算法
Python的类分为经典类和新式类：
官方推荐使用新式类替换经典类，因为经典类对于多重继承采用的从左到右深度优先匹配算法存在一些问题。也就是如果方法同名，有的时候会绕过一些想要访问的方法，只指向一个方法。
2.x版本中使用的是深度优先算法，而3.x版本使用的是c3算法，和广度优先算法在某些情况下是不一样的
以顶点为起始点，从左到右开始遍历，当遍历到一个节点的时候，判断是否有左右两个顶点，优先选择左边的作为顶点，再继续遍历下去，当遍历完成后，选择未曾访问的顶点重新遍历
如图：根据深度优先算法，就是v1-v2-v4-v5-v3-v6
以顶点为起始点，从左到右开始遍历，一层一层地向下遍历，从左到右
如图：根据广度优先算法：就是v1-v2-v3-v4-v6-v5
C3 算法：MRO是一个有序列表L，在类被创建时就计算出来。
L（Child（Base1，Base2）） = [ Child + merge（ L（Base1） , L（Base2） , Base1Base2 ）]
L（object） = [ object ]
L的性质：结果为列表，列表中至少有一个元素即类自己。
“+” ： 添加到列表的末尾，即 [ A + B ] = [ A，B ]
merge： ① 如果列表空则结束，非空 读merge中第一个列表的表头，
② 查看该表头是否在 merge中所有列表的表尾中，或者不在表尾的第一个字母
②--③ 不在，则 放入 最终的L中，并从merge中的所有列表中删除，然后 回到①中
②--④ 在，查看 当前列表是否是merge中的最后一个列表
④--⑤ 不是 ，跳过当前列表，读merge中下一个列表的表头，然后 回到 ②中
④--⑥ 是，异常。类定义失败。
表头： 列表的第一个元素 （列表：ABC，那么表头就是A,B和C就是表尾）
表尾： 列表中表头以外的元素集合（可以为空）
merge 简单的说即寻找合法表头（也就是不在表尾中的表头），如果所有表中都未找到合法表头则异常。
例如：
L(D) = L(D(O))
= D + merge(L(O))
= D + O
= [D,O]
L(B) = L(B(D,E))
= B + merge(L(D) , L(E))
= B + merge(DO , EO) # 第一个列表DO的表头D，其他列表比如EO的表尾都不含有D，所以可以将D提出来，即D是合法表头
= B + D + merge(O , EO) #从第一个开始表头是O,但是后面的列表EO的表尾中含有O所以O是不合法的，所以跳到下一个列表EO
= B + D + E + merge(O , O)
= [B,D,E,O]
同理:
L(C) = [C,E,F,O]
L(A(B,C)) = A + merge(L(B),L(C),BC)
= A + merge(BDEO,CEFO,BC)#B是合法表头
= A + B + merge(DEO,CEFO,C)#D是合法表头
= A + B + D + merge(EO,CEFO,C)#E不是合法表头，跳到下一个列表CEFO，此时C是合法表头
= A + B + D + C + merge(EO,EFO)#由于第三个列表中的C被删除，为空，所以不存在第三个表，只剩下两个表；此时E是合法表头
= A + B + D + C + E + merge(O,FO)#O不是合法表头，跳到下一个列表FO，F是合法表头，
= A + B + D + C + E + F + merge(O,O)#O是合法表头
= A + B + D + C + E + F + O
= [A,B,D,C,E,F,O]
L(D)
= L(D(B,C)) 取出D
= D + merge(BA+CA+BC) 查看merge的表头，取出B，去除C，剩下A
= D + B + C + A
python的类和对象中的super函数的问题
问题一
因为在B类中调用了super方法,所以没有执行完B类就去执行C类的程序
super方法在多重继承程序中的调用顺序,采用的是C3算法(在python3中)。
C3算法的规则如下
①.从底层开始，选择入边为零的点。
②.从左到右。
③深度探索。但受限于②规则。
每一个类都可以用mro函数查看自己的继承顺序(MRO全称Method Resolution Order,就是用来定义继承方法的调用顺序)
对于你的程序
分析
①规则。得到D类，去掉D类以后，入边为零的是B类和C类
②规则。选择B类，去掉B类后，入边为零的只有C类。结论是D–B–C–A。
在d=D()语句前加print(D.mro()),就可以打印出D类的继承顺序
[class '__main__.D', class '__main__.B', class '__main__.C', class '__main__.A', class 'object']
问题二
python3的继承不同于普通的继承,super函数已经考虑到了重复继承的问题,所以对于A类只访问一次
学明白了 Python 多继承中的 MRO 算法有什么用
可能你有C++的基础吧，C++确实可以不用带上this。
我把你的代码稍微改了一下，你可以分别看看cls1.n、cls2.n、self.n的输出。
class cls1:
n=3
class cls2(cls1):
def __init__(self,cls1=cls1):
cls2.n += 1
self.n += 2
print 'cls1.n:%s'%cls1.n
print 'cls2.n:%s'%cls2.n
print 'self.n:%s'%self.n
cls2()
print 'cls1.n:%s'%cls1.n
可以看出两个类和一个对象都可以在这里调用它们的n属性，如果只敲一个n别人读你的代码时就比较容易产生岐义，虽然少打了5个字符，但是不符合简单明确的pythonic哲学。
当然你也可以就认为python语法规则就是这么规定的。