1. 版本支援 / 寫法差異#

在Python 2.x 中

如果你至今使用的還是 Python 2.x，那麼你需要了解一下，在Python 2.x中存在著兩種類：經典類和新式類。

什麼是經典類？

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# 不繼承自object class Ming: pass 什麼是新式類？ # 顯示繼承object class Ming(object): pass

在Python 3.x 中

如果你已經摒棄了Python 2.x，而已經完全投入了Python 3.x的懷抱，那你可能不需要關心，因為在Python3.x中所有的類都是新式類（所有類都(顯示/隱式)繼承自object）。

有如下三種寫法，它們是等價的。

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class Ming: pass class Ming(): pass class Ming(object): pass

2. 使用方法 / 獨特屬性#

經典類無法使用super()

經典類的型別是 classobj

新式類的型別是 type，保持class與type的統一。

新式類增加了__slots__內建屬性, 可以把例項屬性的種類鎖定到__slots__規定的範圍之中.
新式類增加了__getattribute__方法，在獲取屬性時可以進入此方法。而經典類不會。

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# 經典類：py2.7 class Kls01: def __getattribute__(self, *args, **kwargs): print("MING - 01") # 新式類 class Kls02(object): def __getattribute__(self, *args, **kwargs): print("MING - 02") kls02 = Kls02() kls02.name kls01 = Kls01() kls01.name

輸出如下

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MING - 02 Traceback (most recent call last): File "F:/Python Script/Tornado/yang.py", line 13, in <module> kls01.name AttributeError: Kls01 instance has no attribute 'name'

3. MRO 查詢演算法的演變#

經典類中

經典類，MRO採用的是深度優先演算法。

為了驗證，這個繼承順序。在 Python2.x 中可以藉助自帶模組 inspect 來檢驗。

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import inspect class A:pass class B(A):pass class C(A):pass class D(B, C):pass print inspect.getmro(D)

輸出如下，可以看出，繼承順序是 D -> B -> A -> C

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(<class __main__.D at 0x0000000005836A08>, <class __main__.B at 0x0000000005836768>, <class __main__.A at 0x00000000058368E8>, <class __main__.C at 0x0000000005836AC8>)

非常好理解，但是在菱形繼承時，方法的呼叫會出現問題。

假設 d 是 D 的一個例項，那麼執行 d.show()是呼叫 A.show() 呢 還是呼叫 C.show()呢？

在經典類中，由於是深度優先，所以是會選擇 A.show()。但是很明顯，C.show() 是 A.show() 的更具體化版本（顯示了更多的資訊），但我們的x.show() 沒有呼叫它，而是呼叫了 A.show()，這顯然是不合理的。所以這才有了後來的一步一步優化。

新式類中

為解決經典類 MRO 所存在的問題，Python 2.2 針對新式類提出了一種新的 MRO 計算方式：在定義類時就計算出該類的 MRO 並將其作為類的屬性。

Python 2.2 的新式類 MRO 計算方式和經典類 MRO 的計算方式非常相似：它仍然採用從左至右的深度優先遍歷，但是如果遍歷中出現重複的類，只保留最後一個。重新考慮上面「菱形繼承」的例子：

同樣地，我們也來驗證一下。另說明，在新式類中，除用inspect外，可以直接通過__mro__屬性獲取類的 MRO。

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import inspect class A(object):pass class B(A):pass class C(A):pass class D(B, C):pass # 或者通過 D.__mro__ 查詢 print inspect.getmro(D)

輸出如下，可以看出，繼承順序變成了 D -> B -> C -> A

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(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <type 'object'>)

這下，菱形問題解決了。

再來看一個複雜一點的例子。

如果只依靠上面的演算法，我們來一起算下，其繼承關係是怎樣的。

1. 首先進行深度遍歷：[C, A, X, object, Y, object, B, Y, object, X, object]；
2. 然後，只保留重複元素的最後一個：[C, A, B, Y, X, object]。

同樣來驗證一下。

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class X(object): pass class Y(object): pass class A(X, Y): pass class B(Y, X): pass class C(A, B): pass print(C.__mro__)

輸出報錯，它告訴我們 X,Y 具有二義性的繼承關係（這是從Python 2.3後的 C3演算法 才有的）。

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Traceback (most recent call last): File "F:/Python Script/Tornado/yang.py", line 7, in <module> class C(A, B): pass TypeError: Error when calling the metaclass bases Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases X, Y

具體為什麼會這樣，我們來看一下。

對於 A 來說，其搜尋順序為[A, X, Y, object]；
對於 B，其搜尋順序為 [B, Y, X, object]；
對於 C，其搜尋順序為[C, A, B, X, Y, object]。

我們會發現，B 和 C 中 X、Y 的搜尋順序是相反的！也就是說，當 B 被繼承時，它本身的行為竟然也發生了改變，這很容易導致不易察覺的錯誤。此外，即使把 C 搜尋順序中 X 和 Y 互換仍然不能解決問題，這時候它又會和 A 中的搜尋順序相矛盾。

對於複雜一點的繼承關係，我們在寫程式碼的時候最好做到心中有數。接下來，就教教你，如何在層層複雜的繼承關係中，計算出繼承順序。

例如下面這張圖。

計算過程，會採用一種 merge演算法。它的基本思想如下：

1. 檢查第一個列表的頭元素（如 L[B1] 的頭），記作 H。
2. 若 H 未出現在其它列表的尾部，則將其輸出，並將其從所有列表中刪除，然後回到步驟1；否則，取出下一個列表的頭部記作 H，繼續該步驟。
3. 重複上述步驟，直至列表為空或者不能再找出可以輸出的元素。如果是前一種情況，則演算法結束；如果是後一種情況，說明無法構建繼承關係，Python 會丟擲異常。

你可以在草稿紙上，參照上面的merge演算法，寫出如下過程

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L[object] = [object] L[D] = [D, object] L[E] = [E, object] L[F] = [F, object] L[B] = [B, D, E, object] L[C] = [C, D, F, object] L[A] = [A] + merge(L[B], L[C], [B], [C]) = [A] + merge([B, D, E, object], [C, D, F, object], [B], [C]) = [A, B] + merge([D, E, object], [C, D, F, object], [C]) = [A, B, C] + merge([D, E, object], [D, F, object]) = [A, B, C, D] + merge([E, object], [F, object]) = [A, B, C, D, E] + merge([object], [F, object]) = [A, B, C, D, E, F] + merge([object], [object]) = [A, B, C, D, E, F, object]

當然，可以用程式碼驗證類的 MRO，上面的例子可以寫作：

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class D(object): pass class E(object): pass class F(object): pass class B(D, E): pass class C(D, F): pass class A(B, C): pass A.__mro__

輸出如下

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(<class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.

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