Python中的抽象类和接口有什么区别?
您有时会看到以下内容:
class Abstract1( object ): """Some description that tells you it's abstract, often listing the methods you're expected to supply.""" def aMethod( self ): raise NotImplementedError( "Should have implemented this" )
因为Python没有(并且不需要)正式的接口契约,所以抽象和接口之间的Java风格区别不存在.如果有人经历了定义正式接口的努力,那么它也将是一个抽象类.唯一的区别在于docstring中声明的意图.
当你打鸭子时,抽象和界面之间的区别是一个分裂的东西.
Java使用接口,因为它没有多重继承.
因为Python有多重继承,你可能也会看到类似的东西
class SomeAbstraction( object ): pass # lots of stuff - but missing something class Mixin1( object ): def something( self ): pass # one implementation class Mixin2( object ): def something( self ): pass # another class Concrete1( SomeAbstraction, Mixin1 ): pass class Concrete2( SomeAbstraction, Mixin2 ): pass
这使用一种带有mixins的抽象超类来创建不相交的具体子类.
Python中的抽象类和接口有什么区别?
对象的接口是该对象上的一组方法和属性.
在Python中,我们可以使用抽象基类来定义和实施接口.
例如,假设我们要使用collections
模块中的一个抽象基类:
import collections class MySet(collections.Set): pass
如果我们尝试使用它,我们得到一个TypeError
因为我们创建的类不支持集合的预期行为:
>>> MySet() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: Can't instantiate abstract class MySet with abstract methods __contains__, __iter__, __len__
因此,我们需要在实现至少 __contains__
,__iter__
和 __len__
.让我们使用文档中的这个实现示例:
class ListBasedSet(collections.Set): """Alternate set implementation favoring space over speed and not requiring the set elements to be hashable. """ def __init__(self, iterable): self.elements = lst = [] for value in iterable: if value not in lst: lst.append(value) def __iter__(self): return iter(self.elements) def __contains__(self, value): return value in self.elements def __len__(self): return len(self.elements) s1 = ListBasedSet('abcdef') s2 = ListBasedSet('defghi') overlap = s1 & s2
我们可以通过在相关方法上设置元类abc.ABCMeta
并使用abc.abstractmethod
装饰器来创建我们自己的抽象基类.元类将装饰函数添加到__abstractmethods__
属性中,防止实例化,直到定义它们为止.
import abc
例如,"effable"被定义为可以用单词表达的东西.假设我们想在Python 2中定义一个可行的抽象基类:
class Effable(object): __metaclass__ = abc.ABCMeta @abc.abstractmethod def __str__(self): raise NotImplementedError('users must define __str__ to use this base class')
或者在Python 3中,元类声明略有变化:
class Effable(object, metaclass=abc.ABCMeta): @abc.abstractmethod def __str__(self): raise NotImplementedError('users must define __str__ to use this base class')
现在,如果我们尝试在不实现接口的情况下创建一个可用的对象:
class MyEffable(Effable): pass
并尝试实例化它:
>>> MyEffable() Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: Can't instantiate abstract class MyEffable with abstract methods __str__
我们被告知我们还没有完成这项工作.
现在,如果我们通过提供预期的接口来遵守:
class MyEffable(Effable): def __str__(self): return 'expressable!'
然后我们可以使用从抽象类派生的类的具体版本:
>>> me = MyEffable() >>> print(me) expressable!
我们还可以做其他事情,比如注册已经实现这些接口的虚拟子类,但我认为这超出了这个问题的范围.然而,此处演示的其他方法必须使用abc
模块来调整此方法.
我们已经证明,Abstract Base Class的创建定义了Python中自定义对象的接口.
Python> = 2.6具有抽象基类.
抽象基类(缩写为ABC)通过提供一种定义接口的方法来补充鸭子类型,当其他技术如hasattr()将是笨拙的.Python附带了许多用于数据结构(在集合模块中)的内置ABC,数字(在数字模块中)和流(在io模块中).您可以使用abc模块创建自己的ABC.
还有Zope接口模块,由zope之外的项目使用,如twisted.我不是很熟悉,但有一个wiki页面在这里可能会有帮助.
通常,您不需要抽象类的概念,也不需要python中的接口(已编辑 - 请参阅S.Lott的答案以获取详细信息).
Python实际上没有任何一个概念.
它使用duck typing,这消除了对接口的需求(至少对于计算机:-))
Python <= 2.5:基本类显然存在,但没有明确的方法将方法标记为"纯虚拟",因此该类不是真正抽象的.
Python> = 2.6:确实存在抽象基类(http://docs.python.org/library/abc.html).并允许您指定必须在子类中实现的方法.我不太喜欢语法,但功能就在那里.大多数情况下,从'using'客户端使用duck typing可能更好.
用更基本的方式来解释:界面有点像空的松饼盘.它是一个包含一组没有代码的方法定义的类文件.
抽象类是相同的,但并非所有函数都需要为空.有些人可以有代码.它不是严格空的.
为什么要区分:Python中没有太多实际差异,但在大型项目的规划级别上,谈论接口可能更常见,因为没有代码.特别是如果您正在使用习惯于该术语的Java程序员.
通常,接口仅在使用单继承类模型的语言中使用.在这些单继承语言中,如果任何类可以使用特定方法或一组方法,则通常使用接口.同样在这些单继承语言中,除了没有或多个方法之外,抽象类还用于定义类变量,或者利用单继承模型来限制可以使用一组方法的类的范围.
支持多继承模型的语言倾向于仅使用类或抽象基类而不使用接口.由于Python支持多重继承,因此它不使用接口,您可能希望使用基类或抽象基类.
http://docs.python.org/library/abc.html