>>> class A:
... def say(self):
... print("FishA")
...
>>> class B:
... def say(self):
... print("FishB")
...
>>> class C(A, B):
... def say(self):
... super().say()
...
>>> c = C()
>>> c.say()
FishA
很好！你这个例子其实正好展示了 **多继承 + super() + MRO 方法解析顺序** 的效果。我们一步一步来看为什么最后打印的是 **FishA**。
---
## 🔍 代码回顾
```python
class A:
def say(self):
print("FishA")
class B:
def say(self):
print("FishB")
class C(A, B):
def say(self):
super().say()
c = C()
c.say()
```
输出：
```
FishA
```
---
## ✅ 关键点：`super()` + MRO
当你执行：
```python
c.say()
```
时发生了：
1️⃣ 进入 `C.say()`
2️⃣ `super().say()` 被调用
3️⃣ super 并不是“只找父类 A”
它是按 **MRO（方法解析顺序）** 找方法的。
---
## 📌 C 的 MRO 顺序是：
你可以打印看看：
```python
print(C.mro())
```
结果：
```
[<class '__main__.C'>,
<class '__main__.A'>,
<class '__main__.B'>,
<class 'object'>]
```
顺序是：
```
C → A → B → object
```
---
## ✨ super() 的工作方式
在 `C.say()` 里：
```python
super().say()
```
并不是“找父类 A”这么简单，而是：
👉 按 MRO 顺序
👉 从 **C 的下一个类（A）开始找 say()**
A 里刚好有：
```python
def say(self):
print("FishA")
```
所以就打印：
```
FishA
```
B 根本没机会执行。
---
## ❓如果我们改继承顺序呢？
把 C 改成：
```python
class C(B, A):
```
再执行：
```python
c.say()
```
输出将变成：
```
FishB
```
因为 MRO 变为：
```
C → B → A → object
```
---
## 🎯 总结一句话
`super()` 在多继承中不是“找父类”，
而是“**按 MRO 顺序继续往后找**”。
所以：
* C(A, B) → 找到 A.say → 打印 FishA
* C(B, A) → 找到 B.say → 打印 FishB
---
如果你还想继续深入，比如：
* super() 到底是怎么跳转的？
* 多层继承链如何工作？
* 和 Java/C++ 的 super 有啥不同？
我可以继续帮你拆得更细 😊
又深刻的学习一遍
1
class B 多了一个super（）
不知道
03
0
1
1
同样的到a就结束了
A和B没有参数