Python中定义和使用抽象类

提起java的抽象类大家都比较熟悉,python中我们可以使用abc模块来构建抽象类,这里就为大家讲解在python中定义和使用抽象类的方法

像java一样python也可以定义一个抽象类。

在讲抽象类之前，先说下抽象方法的实现。

抽象方法是基类中定义的方法，但却没有任何实现。在java中，可以把方法申明成一个接口。而在python中实现一个抽象方法的简单的方法是：

class Sheep（object）：  def get_size(self):    raise NotImplementedError

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任何从Sheep继承下来的子类必须实现get_size方法。否则就会产生一个错误。但这种实现方法有个缺点。定义的子类只有调用那个方法时才会抛错。这里有个简单方法可以在类被实例化后触发它。使用python提供的abc模块。

import abcclass Sheep(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta    @abc.absractmethod  def get_size(self):    return

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这里实例化Sheep类或任意从其继承的子类（未实现get_size）时候都会抛出异常。

因此，通过定义抽象类，可以定义子类的共同method（强制其实现）。

如何使用抽象类

import abc class A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  @abc.abstractmethod  def load(self, input):    return   @abc.abstractmethod  def save(self, output, data):    return

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通过ABCMeta元类来创建一个抽象类, 使用abstractmethod装饰器来表明抽象方法

注册具体类

class B(object):    def load(self, input):    return input.read()  def save(self, output, data):    return output.write(data)A.register(B)if __name__ == '__main__':  print issubclass(B, A)   # print True  print isinstance(B(), A)  # print True

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从抽象类注册一个具体的类

子类化实现

class C(A):  def load(self, input):    return input.read()  def save(self, output, data):    return output.write(data)    if __name__ == '__main__':  print issubclass(C, A)   # print True  print isinstance(C(), A)  # print True

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可以使用继承抽象类的方法来实现具体类这样可以避免使用register. 但是副作用是可以通过基类找出所有的具体类

for sc in A.__subclasses__():  print sc.__name__# print C

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如果使用继承的方式会找出所有的具体类，如果使用register的方式则不会被找出

使用__subclasshook__

使用__subclasshook__后只要具体类定义了与抽象类相同的方法就认为是他的子类

import abcclass A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  @abc.abstractmethod  def say(self):    return 'say yeah'  @classmethod  def __subclasshook__(cls, C):    if cls is A:      if any("say" in B.__dict__ for B in C.__mro__):        return True    return NotTmplementdclass B(object):  def say(self):    return 'hello'print issubclass(B, A)   # Trueprint isinstance(B(), A)  # Trueprint B.__dict__      # {'say': , ...}print A.__subclasshook__(B) # True

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不完整的实现

class D(A):  def save(self, output, data):    return output.write(data)if __name__ == '__main__':  print issubclass(D, A)   # print True  print isinstance(D(), A)  # raise TypeError

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如果构建不完整的具体类会抛出D不能实例化抽象类和抽象方法

具体类中使用抽象基类

import abc from cStringIO import StringIOclass A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  @abc.abstractmethod  def retrieve_values(self, input):    pirnt 'base class reading data'    return input.read()class B(A):  def retrieve_values(self, input):    base_data = super(B, self).retrieve_values(input)    print 'subclass sorting data'    response = sorted(base_data.splitlines())    return responseinput = StringIO("""line oneline twoline three""")reader = B()print reader.retrieve_values(input)

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打印结果

base class reading datasubclass sorting data['line one', 'line two', 'line three']

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可以使用super来重用抽象基类中的罗辑, 但会迫使子类提供覆盖方法.

抽象属性

import abcclass A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  @abc.abstractproperty  def value(self):    return 'should never get here.'class B(A):    @property  def value(self):    return 'concrete property.'try:  a = A()  print 'A.value', a.valueexcept Exception, err:  print 'Error: ', str(err)b = B()print 'B.value', b.value

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打印结果,A不能被实例化，因为只有一个抽象的property getter method.

Error: ...print concrete property

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定义抽象的读写属性

import abcclass A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  def value_getter(self):    return 'Should never see this.'  def value_setter(self, value):    return   value = abc.abstractproperty(value_getter, value_setter)class B(A):    @abc.abstractproperty  def value(self):    return 'read-only'class C(A):  _value = 'default value'  def value_getter(self):    return self._value  def value_setter(self, value):    self._value = value  value = property(value_getter, value_setter)try:  a = A()  print a.valueexcept Exception, err:  print str(err)try:  b = B()  print b.valueexcept Exception, err:  print str(err)c = C()print c.valuec.value = 'hello'print c.value

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打印结果, 定义具体类的property时必须与抽象的abstract property相同。如果只覆盖其中一个将不会工作.

error: ...error: ...print 'default value'print 'hello'

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使用装饰器语法来实现读写的抽象属性, 读和写的方法应该相同.

import abcclass A(object):  __metaclass__ = abc.ABCMeta  @abc.abstractproperty  def value(self):    return 'should never see this.'  @value.setter  def value(self, _value):    return class B(A):  _value = 'default'  @property  def value(self):    return self._value  @value.setter  def value(self, _value):    self._value = _valueb = B()print b.value    # print 'default'b.value = 'hello'print b.value    # print 'hello'

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