PyTypeObject PySuper_Type = {
PyObject_HEAD_INIT(&PyType_Type)
0, /* ob_size */
"super", /* tp_name */
sizeof(superobject), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
/* methods */
super_dealloc, /* tp_dealloc */
0, /* tp_print */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
0, /* tp_compare */
super_repr, /* tp_repr */
0, /* tp_as_number */
0, /* tp_as_sequence */
0, /* tp_as_mapping */
0, /* tp_hash */
0, /* tp_call */
0, /* tp_str */
super_getattro, /* tp_getattro */
0, /* tp_setattro */
0, /* tp_as_buffer */
Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_HAVE_GC |
Py_TPFLAGS_BASETYPE, /* tp_flags */
super_doc, /* tp_doc */
super_traverse, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
0, /* tp_methods */
super_members, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
super_descr_get, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
super_init, /* tp_init */
PyType_GenericAlloc, /* tp_alloc */
PyType_GenericNew, /* tp_new */
PyObject_GC_Del, /* tp_free */
};
从代码段5中可以得知，super类只改写了几个方法，最主要的包括：tp_dealloc，tp_getattro，tp_traverse，tp_init。
再看superobject的定义：
代码段6：
复制代码 代码如下:
typedef struct {
PyObject_HEAD
PyTypeObject *type;
PyObject *obj;
PyTypeObject *obj_type;
} superobject;
从代码段6中可以看到superobject的数据成员仅有3个指针（3个对象的引用）。要知道这3个对象分别代表什么，则必需考查super_init的定义：
代码段7：
复制代码 代码如下:
static int
super_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
superobject *su = (superobject *)self;
PyTypeObject *type;
PyObject *obj = NULL;
PyTypeObject *obj_type = NULL;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "O!|O:super", &PyType_Type, &type, &obj))
return -1;
if (obj == Py_None)
obj = NULL;
if (obj != NULL) {
obj_type = supercheck(type, obj);
if (obj_type == NULL)
return -1;
Py_INCREF(obj);
}
Py_INCREF(type);
su->type = type;
su->obj = obj;
su->obj_type = obj_type;
return 0;
}
从代码中可以看到，super_init首先通过PyArg_ParseTuple把传入的参数列表解释出来，分别放在type和obj变量之中。然后通过supercheck测试可选参数obj是否合法，并获得实例obj的具体类类型。最后，把type, obj和obj_type记录下来。也就是说，super对象只是简单作了一些记录，并没有作任何转换操作。
查找问题的切入点是为什么在类C中的super调用会切换到类D的初始化函数。于是在super_init中添加条件断点，并跟踪其后的Python代码。最终进入到super_getattro函数——对应于super对象访问名字__init__时的搜索操作。
代码段8（省略部分无关代码，并加入一些注释）：
复制代码 代码如下:
static PyObject *
super_getattro(PyObject *self, PyObject *name)
{
superobject *su = (superobject *)self;
int skip = su->obj_type == NULL;
……
if (!skip) {
PyObject *mro, *res, *tmp, *dict;
PyTypeObject *starttype;
descrgetfunc f;
int i, n;
starttype = su->obj_type; // 获得搜索的起点：super对象的obj_type
mro = starttype->tp_mro; // 获得类的mro
……
for (i = 0; i
if ((PyObject *)(su->type) == PyTuple_GET_ITEM(mro, i))
break;
}
i++; // 切换到mro中的下一个类
res = NULL;
for (; i
tmp = PyTuple_GET_ITEM(mro, i);
if (PyType_Check(tmp))
dict = ((PyTypeObject *)tmp)->tp_dict;
else if (PyClass_Check(tmp))
dict = ((PyClassObject *)tmp)->cl_dict;
else
continue;
res = PyDict_GetItem(dict, name);
if (res != NULL) {
Py_INCREF(res);
f = res->ob_type->tp_descr_get;
if (f != NULL) {
tmp = f(res, su->obj,
(PyObject *)starttype);
Py_DECREF(res);
res = tmp;
}
return res;
}
}
}
return PyObject_GenericGetAttr(self, name);
}
从代码中可以看出，super对象在搜索命名空间时，其实是基于类实例的mro进行。那么什么是mro呢？查找官方文档，有：
复制代码 代码如下:
PyObject* tp_mro
Tuple containing the expanded set of base types, starting with the type itself and
ending with object, in Method Resolution Order.
This field is not inherited; it is calculated fresh by PyType_Ready().
也就是说，mro中记录了一个类的所有基类的类类型序列。查看mro的记录，发觉包含7个元素，7个类名分别为：
复制代码 代码如下:
F E B C D A object
从而说明了为什么在C.__init__中使用super(C, self).__init__()会调用类D的初始化函数了。
我们把代码段4改写为：
代码段9：
复制代码 代码如下:
class A(object):
def __init__(self):
print "enter A"
super(A, self).__init__() # new
print "leave A"
class B(object):
def __init__(self):
print "enter B"
super(B, self).__init__() # new
print "leave B"
class C(A):
def __init__(self):
print "enter C"
super(C, self).__init__()
print "leave C"
class D(A):
def __init__(self):
print "enter D"
super(D, self).__init__()
print "leave D"
class E(B, C):
def __init__(self):
print "enter E"
super(E, self).__init__() # change
print "leave E"
class F(E, D):
def __init__(self):
print "enter F"
super(F, self).__init__() # change
print "leave F"
>>> f = F()
enter F
enter E
enter B
enter C
enter D
enter A
leave A
leave D
leave C
leave B
leave E
leave F
明显地，F的初始化不仅完成了所有的父类的调用，而且保证了每一个父类的初始化函数只调用一次。
三、延续的讨论
我们再重新看上面的类体系图，如果把每一个类看作图的一个节点，每一个从子类到父类的直接继承关系看作一条有向边，那么该体系图将变为一个有向图。不能发现mro的顺序正好是该有向图的一个拓扑排序序列。
从而，我们得到了另一个结果——Python是如何去处理多继承。支持多继承的传统的面向对象程序语言（如C++）是通过虚拟继承的方式去实现多继承中父类的构造函数被多次调用的问题，而Python则通过mro的方式去处理。
但这给我们一个难题：对于提供类体系的编写者来说，他不知道使用者会怎么使用他的类体系，也就是说，不正确的后续类，可能会导致原有类体系的错误，而且这样的错误非常隐蔽的，也难于发现。
四、小结
1. super并不是一个函数，是一个类名，形如super(B, self)事实上调用了super类的初始化函数，
产生了一个super对象；
2. super类的初始化函数并没有做什么特殊的操作，只是简单记录了类类型和具体实例；
3. super(B, self).func的调用并不是用于调用当前类的父类的func函数；
4. Python的多继承类是通过mro的方式来保证各个父类的函数被逐一调用，而且保证每个父类函数
只调用一次（如果每个类都使用super）；
5. 混用super类和非绑定的函数是一个危险行为，这可能导致应该调用的父类函数没有调用或者一
个父类函数被调用多次。
