发布于 2015-08-30 07:52:13 | 245 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
使用 abc 模块可以很轻松的定义抽象基类：
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class IStream(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def read(self, maxbytes=-1):
pass
@abstractmethod
def write(self, data):
pass
抽象类的一个特点是它不能直接被实例化，比如你想像下面这样做是不行的：
a = IStream() # TypeError: Can't instantiate abstract class
# IStream with abstract methods read, write
抽象类的目的就是让别的类继承它并实现特定的抽象方法：
class SocketStream(IStream):
def read(self, maxbytes=-1):
pass
def write(self, data):
pass
抽象基类的一个主要用途是在代码中检查某些类是否为特定类型，实现了特定接口：
def serialize(obj, stream):
if not isinstance(stream, IStream):
raise TypeError('Expected an IStream')
pass
除了继承这种方式外，还可以通过注册方式来让某个类实现抽象基类：
import io
# Register the built-in I/O classes as supporting our interface
IStream.register(io.IOBase)
# Open a normal file and type check
f = open('foo.txt')
isinstance(f, IStream) # Returns True
@abstractmethod 还能注解静态方法、类方法和 properties 。
你只需保证这个注解紧靠在函数定义前即可：
class A(metaclass=ABCMeta):
@property
@abstractmethod
def name(self):
pass
@name.setter
@abstractmethod
def name(self, value):
pass
@classmethod
@abstractmethod
def method1(cls):
pass
@staticmethod
@abstractmethod
def method2():
pass
标准库中有很多用到抽象基类的地方。collections 模块定义了很多跟容器和迭代器(序列、映射、集合等)有关的抽象基类。
numbers 库定义了跟数字对象(整数、浮点数、有理数等)有关的基类。io 库定义了很多跟I/O操作相关的基类。
你可以使用预定义的抽象类来执行更通用的类型检查，例如：
import collections
# Check if x is a sequence
if isinstance(x, collections.Sequence):
...
# Check if x is iterable
if isinstance(x, collections.Iterable):
...
# Check if x has a size
if isinstance(x, collections.Sized):
...
# Check if x is a mapping
if isinstance(x, collections.Mapping):
尽管ABCs可以让我们很方便的做类型检查，但是我们在代码中最好不要过多的使用它。 因为Python的本质是一门动态编程语言，其目的就是给你更多灵活性， 强制类型检查或让你代码变得更复杂，这样做无异于舍本求末。