你真的理解Python中MRO算法吗？
【前言】
【历史中的MRO】
如果不想了解历史，只想知道现在的MRO可以直接看最后的C3算法，不过C3所解决的问题都是历史遗留问题，了解问题，才能解决问题，建议先看历史中MRO的演化。
Python2.2以前的版本：经典类（classic class）时代
经典类是一种没有继承的类，实例类型都是type类型，如果经典类被作为父类，子类调用父类的构造函数时会出错。
这时MRO的方法为DFS（深度优先搜索（子节点顺序：从左到右））。
inspect.getmro（A）可以查看经典类的MRO顺序
两种继承模式在BFS下的优缺点。
第一种，正常继承模式，看起来正常，不过实际上感觉很别扭，比如B明明继承了D的某个属性（假设为foo），C中也实现了这个属性foo，那么BFS明明先访问B然后再去访问C，但是为什么foo这个属性会是C？这种应该先从B和B的父类开始找的顺序，我们称之为单调性。
第二种，棱形继承模式，这种模式下面，BFS的查找顺序虽然解了DFS顺序下面的棱形问题，但是它也是违背了查找的单调性。
因为违背了单调性，所以BFS方法只在Python2.2中出现了，在其后版本中用C3算法取代了BFS。
Python2.3到Python2.7：经典类、新式类和平发展
因为之前的BFS存在较大的问题，所以从Python2.3开始新式类的MRO取而代之的是C3算法，我们可以知道C3算法肯定解决了单调性问题，和只能继承无法重写的问题。C3算法具体实现稍后讲解。
MRO的C3算法顺序如下图：看起简直是DFS和BFS的合体有木有。但是仅仅是看起来像而已。
Python3到至今：新式类一统江湖
Python3开始就只存在新式类了，采用的MRO也依旧是C3算法。
【神奇的算法C3】
我们要解决两个问题：单调性问题和不能重写的问题。
很容易发现要解决单调性，只要保证从根(A)到叶(object)，从左到右的访问顺序即可。
那么对于只能继承，不能重写的问题呢？先分析这个问题的本质原因，主要是因为先访问了子类的父类导致的。那么怎么解决只能先访问子类再访问父类的问题呢？如果熟悉图论的人应该能马上想到拓扑排序，这里引用一下百科的的定义:
对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序。
因为拓扑排序肯定是根到叶（也不能说是叶了，因为已经不是树了），所以只要满足从左到右，得到的拓扑排序就是结果，关于拓扑排序算法，大学的数据结构有教，这里不做讲解，不懂的可以自行谷歌或者翻一下书，建议了解完算法再往下看。
那么模拟一下例子的拓扑排序：首先找入度为0的点，只有一个A，把A拿出来，把A相关的边剪掉，再找下一个入度为0的点，有两个点（B,C）,取最左原则，拿B，这是排序是AB，然后剪B相关的边，这时候入度为0的点有E和C，取最左。这时候排序为ABE，接着剪E相关的边，这时只有一个点入度为0，那就是C，取C，顺序为ABEC。剪C的边得到两个入度为0的点（DF），取最左D，顺序为ABECD，然后剪D相关的边，那么下一个入度为0的就是F，然后是object。那么最后的排序就为ABECDFobject。