直接访问__mro__可查看python类的方法解析顺序，它是一个只读元组，按c3算法线性化继承链，类创建时即确定；推荐用inspect.getmro()安全获取，支持类或实例输入。
直接访问 __mro__ 查看继承路径
Python 类的 __mro__（Method Resolution Order）是一个元组，按从左到右顺序列出类及其所有父类（含 object），就是实际的方法查找路径。它不是动态计算的，而是类创建时就确定好的，所以查一次就够了。
直接打印即可：
class A: pass class B(A): pass class C(A): pass class D(B, C): pass <p>print(D.<strong>mro</strong>)</p><h1>输出：(<class>main.D'>, <class>main.B'>, <class>main.C'>, <class>main.A'>, <class>)</class></class></class></class></class> </h1><p></p>
-
__mro__是只读属性，不能赋值或修改 - 必须通过类名访问（如
D.__mro__），实例对象上没有该属性 - 如果类使用了
__slots__或多重继承中存在不兼容的__init__签名，__mro__仍有效，但实际调用可能抛出TypeError
用 inspect.getmro() 安全获取
相比直接访问 __mro__，inspect.getmro() 更健壮——它接受类或实例，自动提取类并返回元组，对传入错误类型会报明确异常，而不是静默失败。
import inspect <p>print(inspect.getmro(D)) # 同 <strong>mro</strong> print(inspect.getmro(D())) # 传实例也行，自动取 type() </p>
- 推荐在工具函数或调试脚本中使用
inspect.getmro()，尤其当你不确定输入是类还是实例时 - 它不绕过 MRO 规则，只是封装了类型检查和提取逻辑
- 注意：它不会帮你格式化输出，如果要树状展示，还得自己处理缩进
可视化继承树：递归打印缩进结构
__mro__ 是线性元组，但人类更习惯看缩进树。可以用递归方式模拟 C3 算法的层级感（虽然不完全等价于真实解析过程，但对理解继承链足够直观）：
def show_mro_tree(cls, indent=0):
print(" " * indent + cls.__name__)
for base in cls.__bases__:
show_mro_tree(base, indent + 1)
<p>show_mro_tree(D)</p><h1>输出：</h1><h1>D</h1><h1>B</h1><h1>A</h1><h1>C</h1><h1>A</h1><p></p>
- 这里用的是
__bases__而非__mro__，因为目标是“谁直接继承了谁”，不是“方法怎么找” - 重复出现的
A不代表有问题，这是多重继承的自然结果；__mro__的价值正在于消除了这种歧义，确保唯一查找顺序 - 如果类有
__slots__或使用了abc.ABCMeta，__bases__依然可靠，但要注意元类可能插入中间类（如ABCMeta自动加的ABC）
常见误判：把 __mro__ 当成继承图，忽略 C3 合并规则
看到 D.__mro__ 里 B 在 C 前面，就以为 “B 比 C 更优先”，其实这只是最终线性化结果。真实继承关系中，B 和 C 是平级父类，MRO 是 C3 算法合并多个父链后的产物。
- 当修改某个父类的继承顺序（比如让
C继承B），整个__mro__可能重排，不只是局部调整 -
super()调用严格依赖__mro__，不是靠代码书写顺序，也不是靠是否定义了同名方法 - 最易忽略的一点：自定义元类、描述符或
__getattribute__干预，不会改变__mro__，但会让方法实际调用路径“看起来”不一致——这时候该怀疑的是属性访问逻辑，而不是 MRO 本身
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