 找的不是"父类"，而是 MRO（方法解析顺序）链表里、位于当前类"之后"的那一个类。单继承时这两者恰好重合，所以用错了也没人发现；一旦上了多继承，两者立刻分道扬镳——你以为 

 在调父类的方法，它偏偏调了另一个分支。这篇用一个菱形继承例子，把 MRO 的算法和坑一次讲透。

1. 一个实验：super() 找到的不是你以为的父类

class A:
    def hello(self):
        print("A.hello")

class B(A):
    def hello(self):
        print("B.hello")
        super().hello()      # 这里你以为在调 A

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

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

D().hello()
print(D.__mro__)


D.hello
B.hello
C.hello
A.hello
(<class 'D'>, <class 'B'>, <class 'C'>, <class 'A'>, <class 'object'>)


B 的父类是 A，但它打印的是 C。

，B 的下一个是 C。super() 只认链表里的"下一个"，不认继承图谱里的"父亲"。

2. 单继承为什么把这个误区藏了这么久

 的下一个类恰好就是父类，"找父类"这个错误心智模型永远能跑出正确结果。

class Parent:
    def hello(self):
        print("Parent.hello")

class Child(Parent):
    def hello(self):
        super().hello()      # 单继承：下一个类 = 父类，模型蒙对

Child().hello()             # Parent.hello


 这也是为什么很多人写了几年 Python 都没撞见过这个问题。

 不传参数也能工作，靠的是编译器的帮忙：

，编译器就往这个方法里塞一个 

 闭包单元格，记下 super() 写在哪个类里。

class A:
    def hello(self):
        print("super 写在这个类里：", super().__thisclass__)

print(A.hello.__code__.co_freevars)   # ('__class__',)
A().hello()


('__class__',)
super 写在这个类里： <class '__main__.A'>


第一个参数是 super() 所在的类，不是 self 的类。

 这个区别在继承场景里会要命：B 继承自 A，B 的方法里写 

，找的是 B 后面的类，而不是 A 后面的类。

4. MRO 是怎么算出来的：C3 线性化手推一遍

MRO 不是"深度优先"这种拍脑袋规则，是 

（O 是 object），算法就是不断从各列表的头部取类：

class A: pass
class B(A): pass
class C(A): pass
class D(B, C): pass

print([c.__name__ for c in D.__mro__])
# ['D', 'B', 'C', 'A', 'object']


——这就是"合作式多继承"的地基，下一节会看到它怎么保证基类只初始化一次。当然也有算不出结果的时候，Python 直接拒绝创建类：

class A: pass
class B: pass
class X(A, B): pass
class Y(B, A): pass
class Z(X, Y): pass
# TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases A, B


X 要求 A 在 B 前，Y 要求 B 在 A 前，Z 两个都想要——矛盾，C3 无解，解释器掀桌。

5. 多继承的头号坑：链式 super() 断在哪，初始化就丢到哪

class Base:
    def __init__(self):
        self.base = "base"
        print("Base.__init__")

class Left(Base):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.left = "left"
        print("Left.__init__")

class Right(Base):
    def __init__(self):
        # 忘了 super().__init__()
        self.right = "right"
        print("Right.__init__")

class Child(Left, Right):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        print("Child.__init__")

c = Child()
print(c.base)     # AttributeError!


Right.__init__
Left.__init__
Child.__init__
AttributeError: 'Child' object has no attribute 'base'


。调用链是：Child → super → Left → super → Right，

Right 不调 super，链在这里断了，Base 根本没被初始化

 直接 AttributeError。注意打印顺序是 Right 先、Left 后——链是深入到末端再回头往上冒的。

Base.__init__
Right.__init__
Left.__init__
Child.__init__


，不是从上往下。C3 保证 Base 在 MRO 里唯一，所以合作式多继承不会重复初始化，也不会漏。

把 Java 的"显式点名父类"搬进 Python 的菱形继承，会直接撞车：

class A:
    def __init__(self):
        print("A.__init__")

class B(A):
    def __init__(self):
        A.__init__(self)      # Java 式显式点名
        print("B.__init__")

class C(A):
    def __init__(self):
        A.__init__(self)      # 又点一次名
        print("C.__init__")

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

D()


A.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
D.__init__


A 被初始化了两次，而且 D 想加新分支时还得手动改调用名单。

Java 靠"单继承 + 强制"消灭了这个问题，Python 靠"线性化 + 合作"来解决它

——自由是有票价的，票价就是每个作者都得守规矩。

class Base:
    def __init__(self, **kw):
        self.base = kw.pop("base", "?")
        print("Base.__init__")

class Mixin(Base):
    def __init__(self, **kw):
        super().__init__(**kw)
        self.extra = kw.pop("extra", "?")

class App(Mixin):
    def __init__(self):
        super().__init__(base="b", extra="e")

app = App()
print(app.base, app.extra)   # b e


super() 是 MRO 链表上的"下一个"指针，不是继承图谱上的"父亲"箭头。单继承怎么用都行，多继承先画 MRO、再让人人调用 

——做到这两条，Python 的多继承比 Java 接口还好使。

 到底是怎么把一个 class 造出来的。

系列文章：Python 底层设计逻辑｜实验数据均为 CPython 3.10.0 / 3.13.14 实测，可复现。Z

结论先行：super() 找的不是"父类"，而是 MRO（方法解析顺序）链表里、位于当前类"之后"的那一个类。单继承时这两者恰好重合，所以用错了也没人发现；一旦上了多继承，两者立刻分道扬镳——你以为 super().hello() 在调父类的方法，它偏偏调了另一个分支。这篇用一个菱形继承例子，把 MRO 的算法和坑一次讲透。

Python 的 super() 到底在找谁？MRO（方法解析顺序）一次讲透

super() 找的不是父类，而是 MRO 链表里当前类之后的那一个：一个菱形继承实验讲透 C3 线性化算法与多继承陷阱。

人工智能

Python的super()实际指向MRO（方法解析顺序）链表中的下一个类，而非字面父类。多继承下，错误心智模型导致初始化链断裂或重复调用。本文通过菱形继承、C3线性化算法及参数转发实例，剖析super()机制与多继承陷阱，并提供合作式多继承的实践建议。

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Python 的 super() 到底在找谁？MRO（方法解析顺序）一次讲透

Python 的 super() 到底在找谁？MRO（方法解析顺序）一次讲透

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