MRO是Python基于C3线性化算法为每个类生成的方法解析顺序，决定同名方法调用时的优先级；它确保局部优先、单调性及父类相对顺序，可通过__mro__或mro()查看，查找时从左到右取第一个匹配实现。
Python多继承中的方法解析顺序（MRO）决定了当多个父类定义了同名方法时，子类调用该方法时实际执行的是哪一个。理解MRO不是为了记住规则，而是避免意外覆盖、定位调用链、写出可维护的继承结构。
什么是MRO？它怎么生成？
MRO是Python为每个类自动计算出的一个线性化类序列，表示方法查找时的优先级顺序。它不是简单按继承括号里的书写顺序排列，而是基于C3线性化算法——兼顾局部优先、单调性和保持父类间相对顺序三个原则。
你可以通过ClassName.__mro__或ClassName.mro()查看结果，返回一个元组或列表，第一个是类本身，最后一个是object。
- 例如：class D(B, C): pass，即使C在B之后定义，只要B和C没有共同祖先，MRO就是(D, B, C, object)
- 但如果B继承自A，C也继承自A，MRO会把A排在B和C之后、object之前，确保A只出现一次且不破坏B→A、C→A的顺序
冲突发生时，MRO如何决定“谁的方法被调用”？
当子类未定义某方法，而多个父类都提供了同名方法时，Python沿MRO从左到右查找，**第一个匹配到的实现即被采用**，后续类中的同名方法被跳过。
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- 这意味着：靠前的父类方法具有“屏蔽效应”，即使后面的父类方法逻辑更合理，也不会被触发
- 常见陷阱：写class Child(ParentA, ParentB):时，以为ParentB的方法会生效，结果发现ParentA里恰好有个同名空方法或占位符，导致逻辑静默失效
- 调试建议：遇到行为异常，第一反应不是改逻辑，而是打印Child.__mro__，确认目标方法是否真的在期望位置
如何主动干预或规避MRO带来的问题？
不推荐强行绕过MRO，但可以有意识地设计结构来降低风险：
- 优先用组合代替多继承：把共用行为封装成独立类或工具函数，通过属性调用，而非让子类同时继承多个功能类
- 显式调用父类方法：用super().method()替代硬编码类名，它严格遵循MRO，比ParentA.method(self)更安全、更可演进
- 避免在抽象基类或Mixin中定义可能冲突的通用方法名：比如不要在多个Mixin里都定义setup()、run()等泛用名称；可用前缀区分，如db_setup()、log_run()
- 必要时重写并明确委托：如果确实需要混合两个父类的关键行为，可在子类中重写该方法，用super()分别调用两者，控制执行顺序和条件
一个典型调试场景：为什么super()没按我预期走？
很多人误以为super()只调上一级父类，其实它返回的是MRO中**当前类之后的下一个类**的方法绑定对象。所以super()的行为完全依赖于调用它的类在MRO中的位置。
- 在class C(A, B):中，C的MRO是(C, A, B, object)，那么super().__init__()在C.__init__里就等价于A.__init__()
- 但如果A.__init__里也有super().__init__()，它就会继续调用B.__init__()，而不是跳过——这就是协作式多重初始化能正常工作的基础
- 关键点：所有参与协作的类，其__init__（或其他方法）都必须使用super()，否则链条会在某处中断
