
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
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26