在Python中定义和使用抽象类的方法
提起Java的抽象类大家都比较熟悉,Python中我们可以使用abc模块来构建抽象类,这里就为大家讲解在Python中定义和使用抽象类的方法
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'
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种关键的统计方法,用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《刘静:10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介: 刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介:贺渲雯 ,CDA 数据分析师一级持证人,互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。在实际生活中,我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展,数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据,帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03