## 問題 你想定義一個接口或抽象類，并且通過執行類型檢查來確保子類實現了某些特定的方法 ## 解決方案 使用 `abc` 模塊可以很輕松的定義抽象基類： from abc import ABCMeta, abstractmethod class IStream(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def read(self, maxbytes=-1): pass @abstractmethod def write(self, data): pass 抽象類的一個特點是它不能直接被實例化，比如你想像下面這樣做是不行的： a = IStream() # TypeError: Can't instantiate abstract class # IStream with abstract methods read, write 抽象類的目的就是讓別的類繼承它并實現特定的抽象方法： class SocketStream(IStream): def read(self, maxbytes=-1): pass def write(self, data): pass 抽象基類的一個主要用途是在代碼中檢查某些類是否為特定類型，實現了特定接口： def serialize(obj, stream): if not isinstance(stream, IStream): raise TypeError('Expected an IStream') pass 除了繼承這種方式外，還可以通過注冊方式來讓某個類實現抽象基類： import io # Register the built-in I/O classes as supporting our interface IStream.register(io.IOBase) # Open a normal file and type check f = open('foo.txt') isinstance(f, IStream) # Returns True `@abstractmethod` 還能注解靜態方法、類方法和 `properties` 。你只需保證這個注解緊靠在函數定義前即可： class A(metaclass=ABCMeta): @property @abstractmethod def name(self): pass @name.setter @abstractmethod def name(self, value): pass @classmethod @abstractmethod def method1(cls): pass @staticmethod @abstractmethod def method2(): pass ## 討論 標準庫中有很多用到抽象基類的地方。`collections` 模塊定義了很多跟容器和迭代器(序列、映射、集合等)有關的抽象基類。`numbers` 庫定義了跟數字對象(整數、浮點數、有理數等)有關的基類。`io` 庫定義了很多跟I/O操作相關的基類。 你可以使用預定義的抽象類來執行更通用的類型檢查，例如： import collections # Check if x is a sequence if isinstance(x, collections.Sequence): ... # Check if x is iterable if isinstance(x, collections.Iterable): ... # Check if x has a size if isinstance(x, collections.Sized): ... # Check if x is a mapping if isinstance(x, collections.Mapping): 盡管ABCs可以讓我們很方便的做類型檢查，但是我們在代碼中最好不要過多的使用它。因為Python的本質是一門動態編程語言，其目的就是給你更多靈活性，強制類型檢查或讓你代碼變得更復雜，這樣做無異于舍本求末。