我在使用Python继承时有麻烦。虽然这个概念在Java中对我来说太简单了，但到目前为止，我还无法理解Python，这至少让我感到惊讶。
我有一个原型如下:
class Shape():
def __init__(self, shape_name):
self.shape = shape_name
class Rectangle(Shape):
def __init__(self, name):
self.shape = name
在上面的代码中，我如何才能使一个抽象方法，需要实现的所有子类?
当前回答
参见abc模块。基本上，你定义__metaclass__ = abc。ABCMeta，然后用@abc.abstractmethod装饰每个抽象方法。除非重写了所有抽象方法，否则不能实例化从该类派生的类。
如果您的类已经使用了元类，则从ABCMeta而不是type派生它，您可以继续使用自己的元类。
一种廉价的替代方法(也是abc模块引入之前的最佳实践)是让所有抽象方法都引发一个异常(NotImplementedError是一个很好的异常)，以便从它派生的类必须重写该方法才能有用。
然而，abc解决方案更好，因为它完全避免了此类类的实例化(即，它“更快地失败”)，而且还因为您可以提供每个方法的默认或基本实现，这些方法可以使用派生类中的super()函数实现。
其他回答
参见abc模块。基本上，你定义__metaclass__ = abc。ABCMeta，然后用@abc.abstractmethod装饰每个抽象方法。除非重写了所有抽象方法，否则不能实例化从该类派生的类。
如果您的类已经使用了元类，则从ABCMeta而不是type派生它，您可以继续使用自己的元类。
一种廉价的替代方法(也是abc模块引入之前的最佳实践)是让所有抽象方法都引发一个异常(NotImplementedError是一个很好的异常)，以便从它派生的类必须重写该方法才能有用。
然而，abc解决方案更好，因为它完全避免了此类类的实例化(即，它“更快地失败”)，而且还因为您可以提供每个方法的默认或基本实现，这些方法可以使用派生类中的super()函数实现。
在abc被引入之前，你会经常看到这种情况。
class Base(object):
def go(self):
raise NotImplementedError("Please Implement this method")
class Specialized(Base):
def go(self):
print "Consider me implemented"
你可以使用six和abc高效地为python2和python3构造一个类，如下所示:
import six
import abc
@six.add_metaclass(abc.ABCMeta)
class MyClass(object):
"""
documentation
"""
@abc.abstractmethod
def initialize(self, para=None):
"""
documentation
"""
raise NotImplementedError
这是一份很棒的文件。
你不能用语言原语。如前所述，abc包在Python 2.6及更高版本中提供了此功能，但Python 2.5及更早版本中没有此选项。abc包并不是Python的新特性;相反，它通过添加显式的“这个类是否说它这样做?”检查来添加功能，并使用手动实现的一致性检查，如果错误地声明此类声明，则会在初始化期间导致错误。
Python是一种激进的动态类型语言。它没有指定语言原语来阻止程序因为对象不匹配类型要求而被编译;这只能在运行时发现。如果你需要一个子类实现一个方法，记录它，然后只调用这个方法，盲目地希望它会在那里。
如果它在那里，那就太棒了，它就是有效的;这被称为鸭子类型，您的对象已经像鸭子一样嘎嘎叫，以满足接口。即使self是调用此类方法的对象，出于强制重写的目的(由于基本方法需要特性的特定实现(泛型函数))，这也很好，因为self是一种约定，而不是任何实际特殊的东西。
异常出现在__init__中，因为当你的初始化式被调用时，派生类型的初始化式还没有被调用，所以它还没有机会将自己的方法固定到对象上。
If the method was't implemented, you'll get an AttributeError (if it's not there at all) or a TypeError (if something by that name is there but it's not a function or it didn't have that signature). It's up to you how you handle that- either call it programmer error and let it crash the program (and it "should" be obvious to a python developer what causes that kind of error there- an unmet duck interface), or catch and handle those exceptions when you discover that your object didn't support what you wish it did. Catching AttributeError and TypeError is important in a lot of situations, actually.
抽象基类有很深的魔力。我时不时地使用它们实现一些东西，并为自己的聪明而感到惊讶，不久之后我发现自己完全被自己的聪明所迷惑(这可能只是个人的局限性)。
另一种方法(如果你问我，应该在python std库中)是创建一个装饰器。
def abstractmethod(method):
"""
An @abstractmethod member fn decorator.
(put this in some library somewhere for reuse).
"""
def default_abstract_method(*args, **kwargs):
raise NotImplementedError('call to abstract method '
+ repr(method))
default_abstract_method.__name__ = method.__name__
return default_abstract_method
class Shape(object):
def __init__(self, shape_name):
self.shape = shape_name
@abstractmethod
def foo(self):
print "bar"
return
class Rectangle(Shape):
# note you don't need to do the constructor twice either
pass
r = Rectangle("x")
r.foo()
我没有写装饰器。我只是突然想到有人会这么做。你可以在这里找到它:http://code.activestate.com/recipes/577666-abstract-method-decorator/好jimmy2times。请注意该页底部关于装饰器类型安全性的讨论。(如果有人愿意的话，可以用检查模块来修复)。
