【前言】
MRO（Method Resolution Order）：方法解析順序。
Python語言包含了很多優秀的特性，其中多重繼承就是其中之一，但是多重繼承會引發很多問題，比如二義性，Python中一切皆引用，這使得他不會像C++一樣使用虛基類處理基類對象重複的問題，但是如果父類存在同名函數的時候還是會産生二義性，Python中處理這種問題的方法就是MRO。
【曆史中的MRO】
如果不想了解曆史，隻想知道現在的MRO可以直接看最後的C3算法，不過C3所解決的問題都是曆史遺留問題，了解問題，才能解決問題，建議先看曆史中MRO的演化。
Python2.2以前的版本：經典類（classic class）時代
經典類是一種沒有繼承的類，執行個體類型都是type類型，如果經典類被作為父類，子類調用父類的構造函數時會出錯。
這時MRO的方法為DFS（深度優先搜尋（子節點順序：從左到右））。
Python
| 1 2 3 | Class A : # 是沒有繼承任何父類的 def __init__ ( self ) : print "這是經典類" |
inspect.getmro（A）可以檢視經典類的MRO順序
Python
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | import inspect class D : pass class C ( D ) : pass class B ( D ) : pass class A ( B , C ) : pass if __name__ == '__main__' : print inspect . getmro ( A ) >> ( < class __main__ . A at 0x10e0e5530 > , < class __main__ . B at 0x10e0e54c8 > , < class __main__ . D at 0x10e0e53f8 > , < class __main__ . C at 0x10e0e5460 > ) |
MRO的DFS順序如下圖：
兩種繼承模式在DFS下的優缺點。
第一種，我稱為正常繼承模式，兩個互不相關的類的多繼承，這種情況DFS順序正常，不會引起任何問題；
第二種，棱形繼承模式，存在公共父類（D）的多繼承（有種D字一族的感覺），這種情況下DFS必定經過公共父類（D），這時候想想，如果這個公共父類（D）有一些初始化屬性或者方法，但是子類（C）又重寫了這些屬性或者方法，那麼按照DFS順序必定是會先找到D的屬性或方法，那麼C的屬性或者方法将永遠通路不到，導緻C隻能繼承無法重寫（override）。這也就是為什麼新式類不使用DFS的原因，因為他們都有一個公共的祖先object。
Python2.2版本：新式類（new-style class）誕生
為了使類和内置類型更加統一，引入了新式類。新式類的每個類都繼承于一個基類，可以是自定義類或者其它類，預設承于object。子類可以調用父類的構造函數。
這時有兩種MRO的方法
1. 如果是經典類MRO為DFS（深度優先搜尋（子節點順序：從左到右））。
2. 如果是新式類MRO為BFS（廣度優先搜尋（子節點順序：從左到右））。
Python
| 1 2 3 | Class A ( object ) : # 繼承于object def __init__ ( self ) : print "這是新式類" |
Python
| 1 | A . __mro_ _ 可以檢視新式類的順序 |
MRO的BFS順序如下圖：
兩種繼承模式在BFS下的優缺點。
第一種，正常繼承模式，看起來正常，不過實際上感覺很别扭，比如B明明繼承了D的某個屬性（假設為foo），C中也實作了這個屬性foo，那麼BFS明明先通路B然後再去通路C，但是為什麼foo這個屬性會是C？這種應該先從B和B的父類開始找的順序，我們稱之為單調性。
第二種，棱形繼承模式，這種模式下面，BFS的查找順序雖然解了DFS順序下面的棱形問題，但是它也是違背了查找的單調性。
因為違背了單調性，是以BFS方法隻在Python2.2中出現了，在其後版本中用C3算法取代了BFS。
Python2.3到Python2.7：經典類、新式類和平發展
因為之前的BFS存在較大的問題，是以從Python2.3開始新式類的MRO取而代之的是C3算法，我們可以知道C3算法肯定解決了單調性問題，和隻能繼承無法重寫的問題。C3算法具體實作稍後講解。
MRO的C3算法順序如下圖：看起簡直是DFS和BFS的合體有木有。但是僅僅是看起來像而已。
Python3到至今：新式類一統江湖
Python3開始就隻存在新式類了，采用的MRO也依舊是C3算法。
【神奇的算法C3】
C3算法解決了單調性問題和隻能繼承無法重寫問題，在很多技術文章包括官網中的C3算法，都隻有那個merge list的公式法，想看的話網上很多，自己可以查。但是從公式很難了解到解決這個問題的本質。我經過一番思考後，我講講我所了解的C3算法的本質。如果錯了，希望有人指出來。
假設繼承關系如下(官網的例子)：
Python
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | class D ( object ) : pass class E ( object ) : pass class F ( object ) : pass class C ( D , F ) : pass class B ( E , D ) : pass class A ( B , C ) : pass if __name__ == '__main__' : print A . __mro__ |
首先假設繼承關系是一張圖（事實上也是），我們按類繼承是的順序（class A(B, C)括号裡面的順序B，C），子類指向父類，構一張圖。
我們要解決兩個問題：單調性問題和不能重寫的問題。
很容易發現要解決單調性，隻要保證從根(A)到葉(object)，從左到右的通路順序即可。
那麼對于隻能繼承，不能重寫的問題呢？先分析這個問題的本質原因，主要是因為先通路了子類的父類導緻的。那麼怎麼解決隻能先通路子類再通路父類的問題呢？如果熟悉圖論的人應該能馬上想到拓撲排序，這裡引用一下百科的的定義:
對一個有向無環圖(Directed Acyclic Graph簡稱DAG)G進行拓撲排序，是将G中所有頂點排成一個線性序列，使得圖中任意一對頂點u和v，若邊(u,v)∈E(G)，則u線上性序列中出現在v之前。通常，這樣的線性序列稱為滿足拓撲次序(Topological Order)的序列，簡稱拓撲序列。簡單的說，由某個集合上的一個偏序得到該集合上的一個全序，這個操作稱之為拓撲排序。
因為拓撲排序肯定是根到葉（也不能說是葉了，因為已經不是樹了），是以隻要滿足從左到右，得到的拓撲排序就是結果，關于拓撲排序算法，大學的資料結構有教，這裡不做講解，不懂的可以自行谷歌或者翻一下書，建議了解完算法再往下看。
那麼模拟一下例子的拓撲排序：首先找入度為0的點，隻有一個A，把A拿出來，把A相關的邊剪掉，再找下一個入度為0的點，有兩個點（B,C）,取最左原則，拿B，這是排序是AB，然後剪B相關的邊，這時候入度為0的點有E和C，取最左。這時候排序為ABE，接着剪E相關的邊，這時隻有一個點入度為0，那就是C，取C，順序為ABEC。剪C的邊得到兩個入度為0的點（DF），取最左D，順序為ABECD，然後剪D相關的邊，那麼下一個入度為0的就是F，然後是object。那麼最後的排序就為ABECDFobject。
Python
| 1 2 3 | 對比一下 A . __mro_ _的結果 ( < class '__main__.A' > , < class '__main__.B' > , < class '__main__.E' > , < class |