python的接口和抽象类

抽象基类

有些面向对象的语言,如JAVA,支持接口,可以声明一个支持给定的一些方法方法,或者支持给定存取协议的类。抽象基类(或者ABCs)是Python里一个相同的特性。抽象基类由abc模块构成,包含了一个叫做ABCMeta的metaclass。这个metaclass由内置的isinstance()和issubclass()特别处理,并包含一批会被Python开发人员广泛用到的基础抽象基类。将来的Python版本可能会加入更多的抽象基类。

比如说有某个特定类你想知道它是否支持dictionary类型的存取。然而dictionary类型是个模糊的表述。它可能意味着可以通过obj[1]进行存取。那是否也意味着obj[2]= value这种赋值也起作用呢?又或者该对象将具备keys(), values()和items()方法?迭代的变种如iterkeys(),copy()和update()又如何呢?通过对象迭代的iter()呢?

Python 2.6的collections模块包括了许多不同的抽象基类来表示出这些不同。Iterable表明一个类定义了__iter__(),Container意味着该类定义了__contains__()方法,因此支持x in y表达式。基本的dictionary接口包括存取数据和keys(),values(),以及items(),由MutableMapping抽象基类定义。

你可以让你的类继承某个特定的抽象基类,来表示它们支持抽象基类接口:

import collections
class Storage(collections.MutableMapping):

 ...

另外,你可以不继承基类,以调用抽象基类的register()方法的方式注册该类。

import collections
class Storage:

 ...


collections.MutableMapping.register(Storage)

相对于你写的类来说,从抽象基类继承可能更清晰。当你已经写了一个新的抽象基类,能描述一个存在的类型或类,或者你想声明某些第三方类实现了一个抽象基类,
register()方法是有用的。例如,如果你定义了一个PrintableType抽象基类,以下是合法的:

# Register Python's types

PrintableType.register(int)

PrintableType.register(float)

PrintableType.register(str)

类应当遵循由抽象基类指明的语义,但是Python不能检查这一点;类作者应该理解抽象基类的需求,并据此实现代码。

要检查一个对象是否支持某个特定接口,你可以这样写:

def func(d):

  if not isinstance(d, collections.MutableMapping):

    raise ValueError("Mapping object expected, not %r" % d)

不要认为你必须像上面的例子那样,写许多检查性的代码。Python有很强的duck-typing传统,从来不会进行显式的类型检查。代码只是简单的调用对象的方法,认为这些方
法会存在,如果不存在就会抛出异常。抽象基类检查时一定要谨慎,最好在非常必要的时候才那样做。

你可以在类的定义中用abc.ABCMeta作为metaclass写自己的抽象基类:

from abc import ABCMeta, abstractmethod


class Drawable():

  __metaclass__ = ABCMeta
         
  @abstractmethod

  def draw(self, x, y, scale=1.0):

    pass


  def draw_doubled(self, x, y):

    self.draw(x, y, scale=2.0)



class Square(Drawable):

  def draw(self, x, y, scale):

    ...

在以上的Drawable抽象基类中,draw_doubled()方法会按对象两倍的大小画出来,并且可以调用Drawable自己的方法来实现。因此实现这个抽象基类的类不需要
提供它们自己的draw_doubled()实现,尽管他们可以那样做。然而draw()的实现是必须的;抽象基类不能提供一个有用的一般实现。

你可以在必须实现的方法,如draw()中应用@abstractmethod修饰符;Python会对那些没有定义该方法的类抛出异常。注意,只有当你试图创建一个子类实例,但是却缺少该方法的时候才会抛出异常。

>>>class Circle(Drawable):

...   pass

...

>>>c=Circle()
Traceback (most recent call last):

 File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class Circle with abstract methods draw

>>>

抽象数据属性可以用@abstractproperty decorator声明:

from abc import abstractproperty

 ...


@abstractproperty

def readonly(self):

  return self._x

子类必须定义一个readonly()属性。

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http://bbs.chinaunix.net/thread-771123-1-1.html

java中的抽象类是为了实现c++中的抽象类和模板之类的东西
接口是为了解决java不能多继承的问题

很显然楼主是从java才开始接触面向对象程序设计的。实际上java的“接口”是一个特例而非普通现象。如果可以多继承的话,那还要接口干什么?

实际上python才是最符合现实逻辑的“面向对象”
python允许多继承,正如现实中,你既是公民也是纳税人,我们直接使用这些“类”而不需要特别的创建什么“纳税人接口”
python中所有的类,都是抽象类,或者说根本不存在抽象类,类方法可以直接使用,“类”本身在定义的时候就已经实例化,你可以通过输入:某类[回车]看到其内存句柄。这是符合事实的,并且时简约明了的。
而在C++和java当中,一个类定义了以后,肯定是占用了内存空间,但是同时他又没有实例化,如果要使用的话还得实例化一次,又要占用一些内存空间。而类定义所占用的内存空间,使用率很低。
python中不存在“基类”的概念,也没有单根,更没有基本类型,所有的一切都是对象。
python是无神论的最完美体现,没有亚当,没有上帝,没有鬼神,没有唯一的主。你爱信什么信什么,爱是什么是什么,没有任何约束,但是不能存在特殊。

另外,python根本没有意去模仿java的接口,因为那完全没必要,python的标准类就完全包含java中的接口的所有功能。倒是模仿一下c++的模板会有些实际用途。

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python接口的例子

http://pypi.python.org/pypi/zope.interface

twisted的twisted\internet\interface.py里使用zope.interface

posted @ 2011-08-03 10:49 dkcndk 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏