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

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

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

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

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

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

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': <function say at 0x7f...>, ...}print A.__subclasshook__(B) # True

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

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)

打印结果

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

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

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

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

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'

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'