当调用super()时，元类如何与MRO列表一起工作？
当调用super()时，元类如何与MRO列表一起工作？
以下是对上述代码示例的翻译：\n我对以下代码示例感到非常困惑：\n
class Meta_1(type):
def __call__(cls, *a, **kw): # 第1行
print("进入 Meta_1.__call__()")
print(cls) # 第4行
print(cls.mro()) # 第5行
print(super(Meta_1, cls).__self__) # 第6行
rv = super(Meta_1, cls).__call__(*a, **kw) # 第7行
print("退出 Meta_1.__call__()")
return rv
class Car(object, metaclass=Meta_1):
def __new__(cls, *a, **kw):
print("Car.__new__()")
rv = super(Car, cls).__new__(cls, *a, **kw)
return rv
def __init__(self, *a, **kw):
print("Car.__init__()")
super(Car,self).__init__(*a, **kw)
if __name__ == '__main__':
c = Car()
\n此代码的打印信息为：\n
进入 Meta_1.__call__()# 第4行 [ , ] # 第5行 # 第6行 Car.__new__() Car.__init__() 退出 Meta_1.__call__()
\n结果显示，第4行的\n然而，第6行显示cls是Car类，并且它的MRO列表为：
\n[ super(Meta_1, cls).__self__也是Car类。\n我真的很困惑：\n
- \n
- 在第7行中，似乎
super(Meta_1, cls).__call__(*a, **kw)最终导致调用了type.__call__。\n但是，据我所知，super(arg1, arg2)会查找第二个输入参数的MRO以找到第一个输入参数，并返回它的下一个类。\n但在我的代码的第6行和第7行中，第2个参数(Car)的MRO中并不包含第1个输入参数(Meta_1)，你无法在Car的MRO中找到Meta_1。那么为什么super(Meta_1, cos)会让我们调用type.__call__？
\n
\n2. 如果super(Meta_1, cls).__self__是Car类，那么第7行意味着正在调用Car的__call__？但是调用Car类会导致我们进入第1行，对吗？这不会造成循环吗？
元类是Python中一种特殊的类，用于创建其他类。它的主要作用是控制类的创建和初始化过程。当使用超类方法`super()`时，元类会与MRO列表（Method Resolution Order，方法解析顺序）一起工作。
在上述引用中，原作者解释了`super()`如何使用元类和MRO列表。`super()`会使用当前类（`cls`）来查找MRO列表，但并不是直接使用`cls.__mro__`来查找元类。相反，它会查找`cls`的类（也就是元类），然后从该类中查找MRO列表。
这意味着，当我们在一个类中调用`super()`时，它会首先查找该类的元类，然后再查找元类的MRO列表。这种行为与直接调用`cls.__mro__`不同，因为`cls`的MRO列表是与`cls`所继承的类相关的，而不是与元类相关的。
解决这个问题的方法是使用`super()`来调用父类的方法，而不是直接使用`cls.__mro__`。这样，`super()`会自动查找正确的MRO列表，以确保方法顺序的正确性。
总结起来，当我们在使用元类时，并在类中使用`super()`调用父类的方法时，我们需要意识到`super()`实际上是通过查找元类和MRO列表来确定方法的调用顺序。我们应该避免直接使用`cls.__mro__`，而是使用`super()`来确保正确的方法解析顺序。
在这段内容中，提到了在使用super()函数时，Metaclass是如何与MRO列表相结合的。根据内容，问题的出现原因是因为在使用super()函数时，需要注意每个参数所使用的值。super()函数的主要目的是根据某个方法解析顺序（MRO）进行属性查找。第二个参数确定要使用哪个MRO，而第一个参数确定从哪里开始查找。
在这段内容中，给出了一个名为Meta_1的类的示例。在这个类中，有两个使用super()函数的地方，它们都使用相同的参数。cls是作为第一个参数传递给Meta_1.__call__方法的某个对象。这意味着我们将使用type(cls)提供的MRO，并且我们将使用在Meta_1之后找到的第一个提供所需方法的类。
当运行代码时，可以看到cls绑定到了Car类型的对象。这是因为Car()是由type(Car).__call__()实现的；由于Car使用Meta_1作为其元类，所以type(Car)是Meta_1。
根据给出的内容，可以得出解决方法：在使用super()函数时，需要注意每个参数所使用的值。第一个参数决定从哪里开始查找，第二个参数决定要使用的MRO。如果想使用type(cls)的MRO，可以将type(cls)作为第二个参数传递给super()函数。
，当调用super()函数时，Metaclass是根据MRO列表来工作的。通过指定参数，可以确定从哪里开始查找以及使用哪个MRO。这样可以确保在使用super()函数时，可以正确地进行属性查找和方法解析。
元类是Python中非常强大的概念，它允许我们在定义类时自定义类的行为和属性。然而，在使用元类时，某些概念可能会令人困惑，特别是与类的继承层次结构和super()函数的关系。
首先，需要明确元类与类的继承层次结构是不同的概念。元类是类的类型，它具有创建类对象本身的模板和方法。元类有构建类的继承顺序（MRO）的机制，并调用类的__new__和__init__方法。当调用一个类对象时，实际上是调用了元类的__call__方法来创建一个新的实例。
其次，super()函数并不是实际的超类，它是一个代理对象，将任何属性检索或方法调用转发到适当的超类。super()函数的内部机制是将调用super()的实例作为自己的__self__属性。当super对象被用作代理来访问实例的"超类"的属性或方法时，它会使用__self__属性指向的实例。
当在元类中使用super()时，被代理的类是元类的超类，而不是Car的超类。这就解释了为什么super(Meta_1, cls).__self__是Car类，并且为什么在元类的__call__方法中调用Car类的__call__方法不会导致循环调用。
在super函数的第一个参数中传递Meta_1是因为通常情况下，第一个参数是定义方法所在的类。它作为MRO搜索的起始点；super(A, obj)返回一个代理对象，该对象在obj的MRO中紧跟在A之后的类。在元类中使用super()时，它并不按照通常的方式使用第一个和第二个参数来代理obj的MRO中A之后的类，而是代理元类的超类。
总之，元类和类的继承层次结构是不同的概念。元类负责创建类对象本身，并通过其__call__方法来创建实例。super()函数是一个代理对象，用于访问实例的"超类"的属性和方法。在元类中使用super()时，被代理的类是元类的超类，而不是Car的超类。
请注意，尽管元类和super()函数非常强大，但在大多数情况下，我们并不需要在代码中使用它们。只有在特定情况下，才需要在子类中使用super()函数。