


Super() de Python et héritage multiple
En Python, l'héritage multiple introduit des complexités lors de la détermination de la méthode parent à invoquer. La fonction super() joue un rôle crucial dans ce scénario, mais son comportement dépend de l'ordre de résolution de la méthode (MRO).
MRO et super()
La MRO définit l'ordre dans lequel les classes parent sont recherchées pour les attributs. Dans votre exemple :
class Third(First, Second): def __init__(self): super(Third, self).__init__() print "that's it"
super(Third, self).__init__() appelle la méthode __init__() de la première classe du MRO. Dans ce cas, c'est First.
Choix de la méthode parent
Vous ne pouvez pas choisir explicitement la méthode parent à appeler à l'aide de super(). Le MRO dicte l'ordre de recherche, et super() fait toujours référence à la première classe dans cet ordre.
Exemple (héritage à chemin unique)
Dans votre exemple avec pas d'héritage croisé, le MRO est simple : [Troisième, Premier, Deuxième, objet]. Par conséquent, super(Third, self).__init__() appellera toujours First.__init__().
Exemple (héritage croisé)
Considérez 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" class Fourth(Second, Third): def __init__(self): super(Fourth, self).__init__() print "that's it"
Le MRO est désormais [Quatrième, Deuxième, Troisième, Premier, objet]. super(Fourth, self).__init__() appellera Second.__init__(), la première classe du MRO.
MRO ambigu
Si les chemins d'héritage交叉(par exemple, First hérité de Second), Python ne peut pas établir un MRO cohérent, ce qui entraîne un exception :
TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases Second, First
Conclusion
super() est un outil puissant pour travailler avec l'héritage multiple. Cependant, comprendre le MRO est crucial pour prédire son comportement, car il dicte quelle méthode parent sera invoquée lors de l'utilisation de super().__init__().
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Inpython, une "liste" isaversatile, mutablesencethatcanholdmixed datatypes, tandis que "tableau" est une cohérence homogène, une séquestre.

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Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.


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