Python中定义和使用抽象类
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 abc class 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 abc class 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 NotTmplementd class B(object): def say(self): return 'hello' print issubclass(B, A) # True print isinstance(B(), A) # True print 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 StringIO class 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 response input = StringIO("""line one line two line three """) reader = B() print reader.retrieve_values(input)
打印结果
base class reading data subclass 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 abc class 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.value except 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 abc class 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.value except Exception, err: print str(err) try: b = B() print b.value except Exception, err: print str(err) c = C() print c.value c.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 abc class 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 = _value b = B() print b.value # print 'default' b.value = 'hello' print b.value # print 'hello'
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