神刀安全网

python c3 linearization

本文讲解了python的方法搜索优先级, super 函数的调用以及python的线性化算法 C3 .

昨天在搞python多继承的时候遇到一个问题抽象化如下:

class A:     def foo(self):         print("A") class B:     def foo(self):         print("B")         super().foo() class C(B,A):     def foo(self):         print("C")         super().foo() 

调用 C().foo() 会输出:

C B A 

其中第一行输出 C 很好理解, 第二行 类B的foo 输出 B 以后调用了 superfoo方法 。但是如果 B的foo :

  1. 调用了 Bsuper , 则因为 B 并没有父类, 所以 super().foo() 的调用应该会失败,抛出 AttributeError 错误。
  2. 调用了 selfsuper , 由于此时 self 的类型是 C , 那么又会去调用 Bfoo 形成无限递归调用.

然而事实上并没有发生以上两种情况。 Bsuper 竟然调用了 Afoo .

其实个人觉得这里的 super 有些误导人, super 并不一定是去寻找父类, 它的意思是: 沿着方法搜索序列( mro )往上搜索一格。 要理解 mro , 首先需要知道什么是 linearization .

linearization 一般出现在具有多继承的语言中, 比如scala, python等. 因为多继承必然会带来方法冲突等问题从而导致方法搜索失败, 所以必须规定一个方法搜索顺序防止冲突, 线性的从最底部叶 子类开始向上搜索方法直到找到或失败. 这就要求把一棵继承树变化成一个一维的线性结构.

在python中线性化的算法是一种叫做 C3 的算法. 来自论文 A Monotonic Superclass Linearization for Dylan .

它的描述如下(来自wikipedia): > 对于以下的类型: > > class O > class A extends O > class B extends O > class C extends O > class D extends O > class E extends O > class K1 extends A, B, C > class K2 extends D, B, E > class K3 extends D, A > class Z extends K1, K2, K3 > > 他们的线性化(即方法搜索顺序)是: > “` > L(O) := [O] // the linearization of O is trivially the singleton list [O], because O has no parents > > L(A) := [A] + merge(L(O), [O]) // the linearization of A is A plus the merge of its parents’ linearizations with the list of parents… > = [A] + merge([O], [O]) > = [A, O] // …which simply prepends A to its single parent’s linearization > > L(B) := [B, O] // linearizations of B, C, D and E are computed similar to that of A > L© := [C, O] > L(D) := [D, O] > L(E) := [E, O] > > L(K1) := [K1] + merge(L(A), L(B), L©, [A, B, C]) // first, find the linearizations of K1’s parents, L(A), L(B), and L©, and merge them with the parent list [A, B, C] > = [K1] + merge([A, O], [B, O], [C, O], [A, B, C]) // class A is a good candidate for the first merge step, because it only appears as the head of the first and last lists > = [K1, A] + merge([O], [B, O], [C, O], [B, C]) // class O is not a good candidate for the next merge step, because it also appears in the tails of list 2 and 3, but… > = [K1, A, B] + merge([O], [O], [C, O], [C]) // …class B qualified, and so does class C; class O still appears in the tail of list 3 > = [K1, A, B, C] + merge([O], [O], [O]) // finally, class O is a valid candidate, which also exhausts all remaining lists > = [K1, A, B, C, O] > > L(K2) := [K2] + merge(L(D), L(B), L(E), [D, B, E]) > = [K2] + merge([D, O], [B, O], [E, O], [D, B, E]) // select D > = [K2, D] + merge([O], [B, O], [E, O], [B, E]) // fail O, select B > = [K2, D, B] + merge([O], [O], [E, O], [E]) // fail O, select E > = [K2, D, B, E] + merge([O], [O], [O]) // select O > = [K2, D, B, E, O]

L(K3) := [K3] + merge(L(D), L(A), [D, A]) = [K3] + merge([D, O], [A, O], [D, A]) // select D = [K3, D] + merge([O], [A, O], [A]) // fail O, select A = [K3, D, A] + merge([O], [O]) // select O = [K3, D, A, O]

L(Z) := [Z] + merge(L(K1), L(K2), L(K3), [K1, K2, K3]) = [Z] + merge([K1, A, B, C, O], [K2, D, B, E, O], [K3, D, A, O], [K1, K2, K3]) // select K1 = [Z, K1] + merge([A, B, C, O], [K2, D, B, E, O], [K3, D, A, O], [K2, K3]) // fail A, select K2 = [Z, K1, K2] + merge([A, B, C, O], [D, B, E, O], [K3, D, A, O], [K3]) // fail A, fail D, select K3 = [Z, K1, K2, K3] + merge([A, B, C, O], [D, B, E, O], [D, A, O]) // fail A, select D = [Z, K1, K2, K3, D] + merge([A, B, C, O], [B, E, O], [A, O]) // select A = [Z, K1, K2, K3, D, A] + merge([B, C, O], [B, E, O], [O]) // select B = [Z, K1, K2, K3, D, A, B] + merge([C, O], [E, O], [O]) // select C = [Z, K1, K2, K3, D, A, B, C] + merge([O], [E, O], [O]) // fail O, select E = [Z, K1, K2, K3, D, A, B, C, E] + merge([O], [O], [O]) // select O = [Z, K1, K2, K3, D, A, B, C, E, O] // done

 比如要调用`Z().foo()`, 然而`D`和`A`都定义了`foo`这个方法, 则根据`Z`的线性化`L(Z) := [Z, K1, K2, K3, D, A, B, C, E, O]`, 第一个搜索到的`foo`应该来自`D`。  这样的话就完美解释了上文第一个例子中为什么`B`的`super().foo()`调用了`A`的`foo`:  `super()`其实是`super(__class__, self)`的简写, 它的作用是在`self`的线性化上排除掉自己以及自己之前的类型.  比如`B`中的`super()`其实是`super(__class__, self)`就是`super(B, self)`. 其中`self`为`C`.  比如因为`C`线性化为`L(C) := [C, B, A]`, `C`中调用`super`, 在线性化结果上排除自己以及之前的类型,则产生搜索顺序`[B, A]`, 所以`C`中`super().foo()`调用的结果是调用了`B`的`foo`.  而在`B`中调用`super()`排除自己`B`以及之前的类型`C`, 产生搜索顺序`[A]`, 所以`B`中`super().foo()`调用的结果是调用了`A`的`foo`.  这个线性化结果可以通过python的类的`mro`方法进行查看。 ```python C.mro() == [C, B, A] 

转载本站任何文章请注明:转载至神刀安全网,谢谢神刀安全网 » python c3 linearization

分享到:更多 ()

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址
分享按钮