好的，您在这里混合了很多概念！我将提出您提出的一些具体问题。
一般来说，理解 super、MRO 和 metaclasses 变得更加复杂，因为在 Python 的最后几个版本中，这个棘手的领域发生了很多变化。
Python 自己的文档是一个很好的参考，并且完全是最新的。有一篇IBM developerWorks 文章作为介绍很好，它采用了更多基于教程的方法，但请注意，它已有 5 年历史，并且花了很多时间讨论元类的旧式方法。
super是您访问对象的超类的方式。它比（例如）Java 的super关键字更复杂，主要是因为 Python 中的多重继承。正如Super Considered Harmful解释的那样，使用super()可能会导致您隐式使用一系列超类，其顺序由方法解析顺序(MRO) 定义。
mro()您可以通过调用类（而不是实例）轻松查看类的 MRO 。请注意，元类不在对象的超类层次结构中。
Thomas在这里对元类的描述非常好：
元类是类的类。就像类定义类的实例的行为方式一样，元类定义类的行为方式。类是元类的一个实例。
在您提供的示例中，发生了以下情况：
对 MRO 中的下一件事的呼唤__new__正在冒泡。在这种情况下，super(MyType, cls)将解析为type; 调用type.__new__让 Python 完成它的正常实例创建步骤。
此示例使用元类来强制执行单例。他在元类中进行了覆盖__call__，因此每当创建类实例时，他都会拦截该实例，并且如果已经有一个实例（存储在 中cls.instance），则可以绕过实例创建。请注意，__new__在元类中覆盖还不够好，因为只有在创建类时才会调用它。但是，覆盖
__new__类会起作用。
这显示了一种动态创建类的方法。这是他将提供的类名称附加到创建的类名称，并将其添加到类层次结构中。
我不确定您正在寻找什么样的代码示例，但这里有一个显示元类、继承和方法解析的简短示例：
print('>>> # Defining classes:')
class MyMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
print("meta: creating %s %s" % (name, bases))
return type.__new__(cls, name, bases, dct)
def meta_meth(cls):
print("MyMeta.meta_meth")
__repr__ = lambda c: c.__name__
class A(metaclass=MyMeta):
def __init__(self):
super(A, self).__init__()
print("A init")
def meth(self):
print("A.meth")
class B(metaclass=MyMeta):
def __init__(self):
super(B, self).__init__()
print("B init")
def meth(self):
print("B.meth")
class C(A, B, metaclass=MyMeta):
def __init__(self):
super(C, self).__init__()
print("C init")
print('>>> c_obj = C()')
c_obj = C()
print('>>> c_obj.meth()')
c_obj.meth()
print('>>> C.meta_meth()')
C.meta_meth()
print('>>> c_obj.meta_meth()')
c_obj.meta_meth()
示例输出（使用 Python >= 3.6）：
>>> # Defining classes:
meta: creating A ()
meta: creating B ()
meta: creating C (A, B)
>>> c_obj = C()
B init
A init
C init
>>> c_obj.meth()
A.meth
>>> C.meta_meth()
MyMeta.meta_meth
>>> c_obj.meta_meth()
Traceback (most recent call last):
File "metatest.py", line 41, in <module>
c_obj.meta_meth()
AttributeError: 'C' object has no attribute 'meta_meth'