因为我习惯了Python中duck的老方法,所以我无法理解ABC(抽象基类)的需求。这本书很好地说明了如何使用它们。
我试图阅读PEP的基本原理,但我无法理解。如果我正在寻找可变序列容器,我会检查__setitem__,或者更有可能尝试使用它(EAFP)。我还没有遇到过数字模块的实际应用,它确实使用了abc,但这是我最接近的理解。
谁能给我解释一下原因吗?
因为我习惯了Python中duck的老方法,所以我无法理解ABC(抽象基类)的需求。这本书很好地说明了如何使用它们。
我试图阅读PEP的基本原理,但我无法理解。如果我正在寻找可变序列容器,我会检查__setitem__,或者更有可能尝试使用它(EAFP)。我还没有遇到过数字模块的实际应用,它确实使用了abc,但这是我最接近的理解。
谁能给我解释一下原因吗?
当前回答
abc的一个方便的特性是,如果您没有实现所有必要的方法(和属性),那么在实例化时就会得到一个错误,而不是一个AttributeError,可能在很久以后,当您实际尝试使用缺少的方法时。
from abc import ABCMeta, abstractmethod
# python2
class Base(object):
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def foo(self):
pass
@abstractmethod
def bar(self):
pass
# python3
class Base(object, metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def foo(self):
pass
@abstractmethod
def bar(self):
pass
class Concrete(Base):
def foo(self):
pass
# We forget to declare `bar`
c = Concrete()
# TypeError: "Can't instantiate abstract class Concrete with abstract methods bar"
例子来自https://dbader.org/blog/abstract-base-classes-in-python
编辑:包括python3语法,谢谢@PandasRocks
其他回答
ABC允许创建设计模式和框架。请看Brandon Rhodes的这段pycon谈话:
Python设计模式1
Python本身的协议(更不用说迭代器、装饰器和插槽(它们本身实现了FlyWeight模式)都是可能的,因为ABC的存在(尽管在CPython中实现为虚拟方法/类)。
Duck类型确实使python中的一些模式变得微不足道,Brandon提到过,但许多其他模式继续出现并在python中很有用,例如适配器。
简而言之,ABC使您能够编写可伸缩和可重用的代码。根据GoF:
针对接口编程,而不是实现(继承会破坏封装;接口编程促进松耦合/控制反转/“好莱坞原则:不要打电话给我们,我们会打电话给你”) 优先选择对象组合而不是类继承(委托工作) 封装变化的概念(开闭原则使类对扩展开放,但对修改关闭)
此外,随着Python的静态类型检查器(例如myypy)的出现,ABC可以用作类型,而不是Union[…]]用于函数接受作为参数或返回的每个对象。想象一下,每次您的代码库支持一个新对象时,都必须更新类型,而不是实现?这很快就变得不可维护(不能扩展)。
短的版本
abc在客户机和实现的类之间提供了更高级别的语义契约。
长版本
类和它的调用者之间有一个契约。该类承诺做某些事情并具有某些属性。
合同有不同的层次。
在非常低的级别上,契约可能包括方法的名称或其参数的数量。
在静态类型语言中,该契约实际上由编译器强制执行。在Python中,您可以使用EAFP或类型自省来确认未知对象是否符合此预期契约。
但是契约中也有更高层次的语义承诺。
例如,如果存在__str__()方法,则期望它返回对象的字符串表示形式。它可以删除对象的所有内容,提交事务并从打印机中吐出空白页……但是对于它应该做什么有一个共同的理解,在Python手册中有描述。
这是一种特殊情况,手册中描述了语义契约。print()方法应该做什么?它应该将对象写入打印机,还是将一行写入屏幕,还是其他什么?这要视情况而定——你需要阅读评论来理解这里的完整合同。一段客户端代码只是检查print()方法是否存在,从而确认了部分契约——可以进行方法调用,但不确定是否在调用的高级语义上达成了一致。
定义抽象基类(ABC)是在类实现者和调用者之间产生契约的一种方式。它不仅仅是一个方法名称列表,而是对这些方法应该做什么的共同理解。如果您继承了这个ABC,则承诺遵守注释中描述的所有规则,包括print()方法的语义。
Python的duck-typing在灵活性方面比静态类型有很多优势,但它并不能解决所有问题。abc提供了一种介于Python的自由形式和静态类型语言的约束和规则之间的中间解决方案。
它将使确定一个对象是否支持给定的协议变得更加容易,而不必检查协议中是否存在所有方法,也不必因为不支持而在“敌方”领土深处触发异常。
abc的一个方便的特性是,如果您没有实现所有必要的方法(和属性),那么在实例化时就会得到一个错误,而不是一个AttributeError,可能在很久以后,当您实际尝试使用缺少的方法时。
from abc import ABCMeta, abstractmethod
# python2
class Base(object):
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def foo(self):
pass
@abstractmethod
def bar(self):
pass
# python3
class Base(object, metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def foo(self):
pass
@abstractmethod
def bar(self):
pass
class Concrete(Base):
def foo(self):
pass
# We forget to declare `bar`
c = Concrete()
# TypeError: "Can't instantiate abstract class Concrete with abstract methods bar"
例子来自https://dbader.org/blog/abstract-base-classes-in-python
编辑:包括python3语法,谢谢@PandasRocks
抽象方法确保你在父类中调用的任何方法都必须出现在子类中。下面是常用的调用和使用抽象的方法。 该程序用python3编写
正常呼叫方式
class Parent:
def methodone(self):
raise NotImplemented()
def methodtwo(self):
raise NotImplementedError()
class Son(Parent):
def methodone(self):
return 'methodone() is called'
c = Son()
c.methodone()
methodone()被调用
c.methodtwo()
NotImplementedError
抽象方法
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Parent(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def methodone(self):
raise NotImplementedError()
@abstractmethod
def methodtwo(self):
raise NotImplementedError()
class Son(Parent):
def methodone(self):
return 'methodone() is called'
c = Son()
不能用抽象方法methodtwo实例化抽象类Son。
因为methodtwo在子类中没有被调用,所以我们得到了错误。正确的实现如下所示
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Parent(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def methodone(self):
raise NotImplementedError()
@abstractmethod
def methodtwo(self):
raise NotImplementedError()
class Son(Parent):
def methodone(self):
return 'methodone() is called'
def methodtwo(self):
return 'methodtwo() is called'
c = Son()
c.methodone()
methodone()被调用