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type--类，object-or-type--类，一般是self
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运行发现：super().add(x) 与A.add(self,x)执行结果一致；但涉及多继承，发现super()只调用一次
在super机制里可以保证公共父类仅被执行一次，至于执行的顺序，是按照MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序 进行的
super()可以调用父类中的任何方法，超(父类的父类)类的任何方法；可重写父类同名的 init 函数，及其他方法
在任何时候继承类和重写方法的，我们应当用到args, kwargs将接收到的位置参数和键值参数给父类方法
在继承关系中，我们想调用已经被覆盖了的父类的方法，就需要如下实现：
解决方法：
要调用父类中的方法，就要使用超类（超集）方法super(),该方法旨在调用已经被覆盖的父类的成员方法。
讨论：
有关python是如何实现继承的？
针对每一个定义的类，都会计算出一个成为方法解析顺序（MRO）的元组，其只是简单的对所有基类进行简单地线性排列。
通过上述的C类调用MRO表，我们不难看出，它将本类开始一直到object类直接所有的父类一次性从左向右逐层向上的排列了出来（先排列自己，在排列自己的父类，最后排列父类的父类，以及最后的object）
然而MRO为何如此排列，这里要涉及到一个非常令人讨厌的数学算法，C3线性化处理，这里只是总结其三个约束：（简单点说，其实就是对父类进行归并排列）
1、先检查子类，再检查父类
2、有多个父类时，按照MRO表的顺序依次查看
3、如果下一个待选的类出现了两个合法的选择，那么就从第一个父类中选取。
4、补充一点：MRO对类的排序几乎适用于任何定义的类层次结构。
来了来了，它真的来了：重点~~
有很多同学是否仔细看过上边的代码？
有关super（）函数，以下重点需要各位明白：
在重写的方法中仅使用一次super()方法时，会按照MRO表从下一个类开始搜索对应的方法或属性，以此类推。 所以C中重写了父类的构造，构造中有super，所以会按照顺序去查找MRO中下一个类的方法，发现A中也有super，就会再去B中找对应的方法（同名方法是__init__），所以找到B的构造，可是B中又有super，就会再去MRO中B的下一个类（Base）中找对应的方法（Base的__init__()方法）,所以会先打印“Base.__init__”,打印完后又因为B的__init__中还有打印“B.__init__”,所以接着打印‘B.__init__’，又因为打印完后A中还有打印“A.__init__”,所以再打印“A.__init__”，最后打印“C.__init__”。这样就可以遍历MRO整张表中所有的对应的__init__()方法，并且让每个方法只会被调用一次。
为了更好的记忆：当所有重写的方法中只使用了一次super函数时，会从最上层的类依次调用其指定的方法即可以理解为（object-Base-B-A-C）。
所以，输出结果为：
甚至于如下情况更为耐人寻味，仔细品一品：
值的一提的是：AB均没有显式的继承的父类，为何结果为打印‘AB’呢？这里就要理解MRO的含义了哦！
问题一
因为在B类中调用了super方法,所以没有执行完B类就去执行C类的程序
super方法在多重继承程序中的调用顺序,采用的是C3算法(在python3中)。
C3算法的规则如下
①.从底层开始，选择入边为零的点。
②.从左到右。
③深度探索。但受限于②规则。
每一个类都可以用mro函数查看自己的继承顺序(MRO全称Method Resolution Order,就是用来定义继承方法的调用顺序)
对于你的程序
分析
①规则。得到D类，去掉D类以后，入边为零的是B类和C类
②规则。选择B类，去掉B类后，入边为零的只有C类。结论是D–B–C–A。
在d=D()语句前加print(D.mro()),就可以打印出D类的继承顺序
[class '__main__.D', class '__main__.B', class '__main__.C', class '__main__.A', class 'object']
问题二
python3的继承不同于普通的继承,super函数已经考虑到了重复继承的问题,所以对于A类只访问一次
MRO(Method resolution order)是python用来解析方法调用顺序的,mro中记录了一个类的所有基类的类类型序列,super不是简单地调用基类的方法，而是按照MRO中的顺序来调用类的方法。
使用super（）时，应该在所有类中使用，否则就可能发生有的类构造函数没有调用的情况。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
class A(object):
def __init__(self):
print 'A __init__'
super(A, self).__init__()
print 'leave A'
class C(object):
def __init__(self):
print 'C __init__'
super(C, self).__init__()
print 'leave C'
class B(A,C):
def __init__(self):
print 'B __init__'
super(B, self).__init__()
print 'leave B'
class D(B):
def __init__(self):
print 'D __init__'
super(D, self).__init__()
print 'leave D'
if __name__ == '__main__':
D()
输出为：
D __init__
B __init__
A __init__
C __init__
leave C
leave A
leave B
leave D
老式类就是经典类,不是继承自object类.在多继承时采用深度优先遍历父类.
新式类就是基类继承自object类 class xxx(object).多继承时采用一种新的C3 算法来遍历父类.
实例如下:
class GrandFather(object):
def speak(self):
print "speak: I am grandfather"
class Father(GrandFather):
def eat(self):
pass
class Mother(GrandFather):
def speak(self):
print "speak: I am mother"
class Son(Father, Mother):
def eat(self):
pass
#GrandFather继承object就为"新式类",去掉就为"旧式类"
son = Son()
son.speak()
新式类的打印结果如下：
1
speak: I am mother
旧式类的打印结果如下：
1
speak: I am GrandFather
由此我们可以看出新式类的搜索过程为:Son--Father--Mother,而旧式类的搜索过程为:Son--Father--GrandFather
我们可以看出旧式类和我们预期的继承不太一样。
老式类就是经典类,不是继承自object类.在多继承时采用深度优先遍历父类.
新式类就是基类继承自object类 class xxx(object).多继承时采用一种新的C3 算法来遍历父类.
为什么采用C3算法呢？
C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。
本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)，如果访问C类对象属性时，应该根据声明顺序，优先查找A类，然后再查找B类。
单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面，那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序。
为了解释C3算法，我们引入了mro(mro即 method resolution order (方法解释顺序)，主要用于在多继承时判断属性的路径(来自于哪个类))。
我们可以通过class.mro()来查看python类的mro
C3算法
判断mro要先确定一个线性序列，然后查找路径由由序列中类的顺序决定。所以C3算法就是生成一个线性序列。
如果继承至一个基类:
class B(A)
这时B的mro序列为[B,A]
如果继承至多个基类
class B(A1,A2,A3 ...)
这时B的mro序列 mro(B) = [B] + merge(mro(A1), mro(A2), mro(A3) ..., [A1,A2,A3])
merge操作就是C3算法的核心。
遍历执行merge操作的序列，如果一个序列的第一个元素，是其他序列中的第一个元素，或不在其他序列出现，则从所有执行merge操作序列中删除这个元素，合并到当前的mro中。
merge操作后的序列，继续执行merge操作，直到merge操作的序列为空。
如果merge操作的序列无法为空，则说明不合法。
例子：
class A(O):pass
class B(O):pass
class C(O):pass
class E(A,B):pass
class F(B,C):pass
class G(E,F):pass
A、B、C都继承至一个基类，所以mro序列依次为[A,O]、[B,O]、[C,O]
mro(E) = [E] + merge(mro(A), mro(B), [A,B])
= [E] + merge([A,O], [B,O], [A,B])
执行merge操作的序列为[A,O]、[B,O]、[A,B]
A是序列[A,O]中的第一个元素，在序列[B,O]中不出现，在序列[A,B]中也是第一个元素，所以从执行merge操作的序列([A,O]、[B,O]、[A,B])中删除A，合并到当前mro，[E]中。
mro(E) = [E,A] + merge([O], [B,O], [B])
再执行merge操作，O是序列[O]中的第一个元素，但O在序列[B,O]中出现并且不是其中第一个元素。继续查看[B,O]的第一个元素B，B满足条件，所以从执行merge操作的序列中删除B，合并到[E, A]中。
mro(E) = [E,A,B] + merge([O], [O])
= [E,A,B,O]
