


Super() de Python avec héritage multiple
En Python, l'héritage multiple implique une classe héritant de plusieurs classes parents. Lors de l'utilisation de la fonction super() dans de tels scénarios, il devient crucial de comprendre son comportement.
super() dans l'héritage multiple
super() sert principalement à deux fins :
- Pour accéder aux attributs et méthodes de la classe parent immédiate.
- Pour résoudre les conflits de méthodes lorsque la classe enfant en a plusieurs classes parents.
Dans l'extrait de code donné :
class First(object): def __init__(self): print("first") class Second(object): def __init__(self): print("second") class Third(First, Second): def __init__(self): super(Third, self).__init__() print("that's it")
Lorsqu'un troisième objet est instancié, ce qui suit se produit :
- super(Third , self).__init__() appelle First.__init__(self) car First est la première classe du MRO (Method Resolution) de la troisième classe Order).
- First.__init__(self) imprime "first."
- Third.__init__(self) puis imprime "c'est tout."
MRO ambigus
Cependant, lorsque la chaîne d'héritage devient plus complexe, il peut y avoir une ambiguïté dans déterminer le MRO. Cela se produit lorsqu'une classe enfant hérite de plusieurs classes héritant de la même classe de base. Python génère une erreur dans de tels cas.
Par exemple, considérons le code suivant :
class First(object): def __init__(self): print("first") class Second(First): def __init__(self): print("second") class Third(First): def __init__(self): print("third")
Lorsque vous tentez de créer une classe qui hérite à la fois de Second et Third, Python génère une TypeError en raison à un MRO ambigu. L'ordre des classes parentes dans la liste d'héritage est important et doit être cohérent dans toute la base de code.
Conclusion
La fonction super() de Python est un outil puissant pour gérer héritage multiple. En comprenant son comportement, vous pouvez résoudre efficacement les conflits de méthodes et maintenir une hiérarchie de classes claire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est une langue interprétée, mais elle comprend également le processus de compilation. 1) Le code Python est d'abord compilé en bytecode. 2) ByteCode est interprété et exécuté par Python Virtual Machine. 3) Ce mécanisme hybride rend Python à la fois flexible et efficace, mais pas aussi rapide qu'une langue entièrement compilée.

Usaforloopwheniterating aepasquenceorfor pourpascific inumberoftimes; useawhileloopwencontinTutuntutilaconditioniseMet.ForloopsareIdealForkNown séquences, tandis que celle-ci, ce qui est en train de réaliser des étages.

PythonloopscanleadtoerrorlikeInfiniteLoops, modificationlistDuringiteration, off-by-by-oneerrors, zéro-indexingisss et intestloopinefficisecy.toavoid this: 1) use'i

ForloopsAreAdvantageSousForkNowiterations et séquences, offrant laimplicité et la réadaptation;

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

Forloopsareideal quand vous savez que l'immatriculation des adressages a une avance, tandis que ce qui est de savoir si

Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense


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