Python中super(ParserModel, self).__init__()与super().__init__()的区别

在你这个继承自nn.Module的ParserModel类里，两种调用父类构造方法的写法，核心作用都是触发nn.Module的初始化逻辑，完成模型基础结构的搭建（比如参数注册、设备管理等），但两者存在以下差异：

1. 语法与版本兼容性 #

• super(ParserModel, self).__init__() 是Python 2的标准写法，Python 3也兼容，但必须手动传入当前类（ParserModel）和实例对象（self）。
• super().__init__() 是Python 3.0及以上版本推出的简化语法，不需要显式传参，解释器会自动从当前类的上下文里推断出对应的类和实例。

2. 代码维护性 #

• 显式写法的弊端：如果后续修改子类名称（比如把ParserModel改成DependencyParserModel），必须同步修改super里的类名，否则会触发错误。
• 隐式写法的优势：子类改名时不需要改动这行代码，减少了人为出错的概率，代码更易维护。

3. 多重继承场景的细微差别（单继承下无影响） #

在单继承（比如你的代码只继承nn.Module）的场景下，两种写法的运行效果完全一致。但如果是多重继承的复杂场景，显式指定类的写法可以手动控制MRO（方法解析顺序）的起始查找点，而隐式写法则严格遵循当前类的MRO顺序。不过大部分PyTorch模型都是单继承，这个差异一般用不上。

针对你的代码场景总结 #

在你当前的ParserModel单继承nn.Module的代码里，换成super().__init__()后，实际功能完全没有变化，一样能正确完成父类的初始化。现在PyTorch已经完全放弃Python 2支持，新项目里推荐使用更简洁的super().__init__()写法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dsoum