python中的抽象基类

协议和鸭子类型

python中有大量的魔法方法，python所谓基于协议编程，就是依赖这些魔法方法。

什么意思呢？

比如我们想要实现一个对象，让他可以有序列的特征（可切片、可遍历等特征），那么我们只要实现__len__和 __getitem__ 两个方法即可。任何类， 要使用标准的签名和语义实现了这两个方法，就能用在任何期待序列的地方。是不是哪个类的子类无关紧要，只要提供了所需的方法即可。

如下例：

class FrenchDeck:def __init__(self, seq):self._cards = list(seq)def __len__(self):return len(self._cards)def __getitem__(self, position):return self._cards[position]if __name__ == "__main__":obj = FrenchDeck([1, 2, 3, 4, 5])# 可切片print(obj[2])# 可遍历for i in obj:print(i)

FrenchDeck对象没有任何人告诉过它是一个序列，但是由于python基于协议来表现，它的表现却很像一个序列，那么就可以说FrenchDeck对象时一个序列。这就是鸭子类型。

可以通俗理解为：不管这个类是不是一个鸭子，只要它的表现像鸭子（有羽毛、会游泳，嘎嘎叫），那么久可以称之为鸭子。

抽象基类

前面也了解到python是基于协议的，引入抽象基类之前，Python 就已经非常成功了，即便现在也很少有代码使用抽象基类。

一般也不建议我们自己去定义抽象基类，抽象基类一般只会在框架中看到，这里只是为了学习知识。

抽象类有什么作用：抽象基类是一种特殊的类，它只用于作为其他类的基础（父类）。它定义了一些必须要实现的方法，而这些方法在子类中必须被重写，以便于子类能够正常工作。它提供了一种方式来定义和强制执行类必须实现的方法，一般自己不能被实例化。

定义抽象基类

其实python中并没有像java中有interface关键字可以来定义抽象基类。python中定义抽象基类一般是通过abc模块创建，它提供了ABC（Abstract Base Class）类来实现这个功能。要定义一个抽象基类，请从ABC类派生一个类，并使用@abstractmethod装饰器将方法标记为抽象方法。

示例如下：

from abc import ABC, abstractmethodclass MyAbstractClass(ABC):@abstractmethoddef my_abstract_method(self):pass

在上面的代码中，MyAbstractClass继承自ABC类，并且使用了@abstractmethod装饰器来声明一个抽象方法my_abstract_method()。注意到在该函数内部并没有实现任何具体的逻辑，而是使用了pass语句进行占位符处理。这表明该方法必须在子类中被重写。

当我们定义完抽象基类之后，我们可以将其作为其他类的基类，使得子类必须实现抽象基类中定义的抽象方法，并且在运行时检查子类是否实现了这些方法。如果子类没有实现完整的抽象方法，那么在实例化时就会引发TypeError异常。

需要注意的是抽象类可能同时包含具体方法和抽象方法。

使用抽象基类

具体化抽象类可以有两种方式，一种通过注册（register），另外一种通过继承。

直接继承

当一个类继承了抽象基类，那么子类就必须实现抽象基类里的抽象方法，否则报错。

from abc import ABC, abstractmethodclass Shape(ABC):@abstractmethoddef area(self):pass@abstractmethoddef perimeter(self):passclass Square(Shape):def __init__(self, side):self.side = sidedef area(self):return self.side ** 2def perimeter(self):return self.side * 4s = Square(5)
print(s.area()) # 输出 25
print(s.perimeter()) # 输出 20

在上面的代码中，定义了一个抽象基类Shape，并在其中定义了两个抽象方法area和perimeter。然后，我们定义了一个Square类，继承自Shape类并实现了其中的两个抽象方法。

当我们创建Square类的对象时，它将拥有Shape类中定义的接口和行为。通过这种方式，我们可以强制要求子类定义特定的方法，并在需要时使用它们。

通过注册（register）

Python的abc模块提供了一个register方法，可以用于将类注册为抽象基类的虚拟子类，即使它没有明确继承该类也可以被视为其子类。

下面是一个示例代码：

from abc import ABC, abstractmethodclass Shape(ABC):@abstractmethoddef area(self):pass@abstractmethoddef perimeter(self):passclass Square:def __init__(self, side):self.side = sidedef area(self):return self.side ** 2def perimeter(self):return self.side * 4Shape.register(Square)s = Square(5)
print(isinstance(s, Shape)) # 输出 True
print(s.area()) # 输出 25
print(s.perimeter()) # 输出 20

在这个示例中，我们定义了一个Shape类作为抽象基类，并定义了两个抽象方法area和perimeter。然后，我们定义了一个Square类，它没有明确继承自Shape类，但我们通过调用Shape.register方法将其注册为Shape类的虚拟子类。因此，即使Square类没有显式地继承Shape类，我们仍然可以将其视为Shape类的实例，并在其中调用Shape类中定义的方法。

在python3.3后，也可以通过装饰器的方式：

@Shape.register
class Square:...

通过使用register方法，我们可以更灵活地定义抽象基类和子类之间的关系，并确保所有必需的方法都得到了正确实现。

__subclasshook__魔法方法

在 Python 中，__subclasshook__方法是一个特殊方法，它可以用来控制子类的继承关系。当一个类被调用了 issubclass() 函数时，Python 会自动搜索其基类中是否定义了 subclasshook 方法。如果找到了，就会用该方法返回的布尔值来判断该类是否为子类。

几点说明:

• 该方法定义在抽象基类中
• 该方法必须定义为类方法
• 该方法有三个返回值
  True: 如果测试类被认为是子类
  False: 如果测试类不被认为是子类
  NotImplemented: 子类未实现执行方法

先看下python里自己实现的一个类Sized，其源码如下：

class Sized(metaclass=ABCMeta):__slots__ = ()@abstractmethoddef __len__(self):return 0@classmethoddef __subclasshook__(cls, C):if cls is Sized:return _check_methods(C, "__len__")return NotImplemented

如上所示，我们看到了它实现了__subclasshook__方法，检查子类和子类的mro上所有的类是否有__len__方法，如果没有，返回NotImplemented。当然我们不必继承Sized，而是使用虚拟子类（virtual subclass）技术，只实现__len__协议，就可以隐式继承了Sized。

下面我们仿造Sized自定义一个抽象基类

import abc
class Base(abc.ABC):@abc.abstractmethoddef my_protocol(self):"""自定义协议"""@classmethoddef __subclasshook__(cls, subclass):if cls is Base:if any("my_protocol" in B.__dict__ for B in subclass.__mro__):return Truereturn NotImplemented

接下来我们定义一个子类，隐式继承Base

class MyClass:def my_protocol(self):passif __name__ == '__main__':obj = MyClass()# isinstance查询示例obj是否是Base的实例print(isinstance(obj, Base))  # True# issubclass查询MyClass是否是Base的子类print(issubclass(MyClass, Base))  # True# 查询Base类的虚拟子类print(Base._abc_impl)

如上所示，我们只需要实现my_protocol协议，就会隐式继承自抽象基类，这样就实现了虚拟子类的创建。

参考：

https://www.python51.com/jc/17075.html