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# 1、多继承
* 首先看下面一个多继承的代码例子

```python
class A(object):
    def func(self):
        print("in A")

class B(A):
    def func(self):
        A.func(self)
        print("in B")

class C(A):
    def func(self):
        A.func(self)
        print("in C")

class D(B,C):
    def func(self):
        B.func(self)
        C.func(self)
        print("in D")

d=D()
d.func()
```

执行结果如下：

```python
in A
in B
in A
in C
in D
```
这里达到了继承的目的，但是有一点问题，A类作为B类和C 类的父类，这里被执行了两次，显然这种处理方式有问题，当然这段代码中也是有一点问题的，需要注意一下，python中在使用继承的时候，调用父类方法绝对不能使用父类名去调用，而是要使用super()去调用，上面这段代码就是使用了父类名去调用了，所以A类被执行了两遍

* 再看下面一段代码

```python
class A(object):
    def func(self):
        print("in A")

class B(A):
    def func(self):
        super().func()
        print("in B")

class C(A):
    def func(self):
        super().func()
        print("in C")

class D(B,C):
    def func(self):
        super().func()
        print("in D")

d=D()
d.func()
```

执行结果如下：

```python
in A
in C
in B
in D
```

这里B和C顺序好像变化了，这就是根据python中MRO继承顺序机制而调用的结果

# 2、MRO原理
* MRO继承顺序可以有如下规则计算出来
   * 子类永远在父类前面
   * 同一等级的类按照继承的顺序摆放
   * 根据上述两条规则确定的顺序，倒过来即为调用顺序

实例：
比如如下继承关系，按照上述规则的顺序为：D，B，C，A，反过来即为A，C，B，D，即上述代码的结果顺序
![](/static/upload/20220510_023027.png)
实例：
若类的继承关系如下图所示，则按照上述规则得出的顺序为A，B，C，D，E，F，则调用顺序为F，E，D，C，B，A
![](/static/upload/20220510_023005.png)
# 3、查看MRO属性的方法
* 在实际代码调试过程中，不需要画图去分析调用顺序，python代码内置提供了一个属性，供查询类的继承关系，如下

```python
class A(object):
    def func(self):
        print("in A")

class B(A):
    def func(self):
        super().func()
        print("in B")

class C(A):
    def func(self):
        super().func()
        print("in C")

class D(B,C):
    def func(self):
        super().func()
        print("in D")

d=D()
print(D.__mro__)
d.func()
```
执行结果如下：可以看出通过类的__mro__属性即可查出类的继承关系，实际结果与其一致

```python
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>)
in A
in C
in B
in D
```

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