Python学习之路30-接口：从协议到抽象基类

时间 2019-12-07

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《流畅的Python》笔记。
本篇是“面向对象惯用方法”的第四篇，主要讨论接口。本篇内容将从鸭子类型的动态协议，逐渐过渡到使接口更明确、能验证明现是否符合规定的抽象基类(Abstract Base Class, ABC)。python

1. 前言

本篇讨论Python中接口的实现问题，主要内容以下：程序员

补充用鸭子协议实现部分接口的一种重要方法：猴子补丁；
说明抽象基类的常见用途，即，实现接口时做为超类使用；
说明抽象基类如何检查具体子类是否符合接口定义，以及如何使用注册机制声明一个类实现了某个接口；
说明如何不经过子类化或注册，也能让抽象基类自动“识别”任何符合接口的类。

补充在正文以前：bash

在Python中，“X类对象”，“X协议”和“X接口”都是一个意思。而且，除了抽象基类，类实现或继承的公开属性（方法或数据属性），包括特殊方法，均可以看作接口。
关于接口，还有一个很实用的补充定义：对象公开方法的子集，让对象在系统中扮演特定的角色。

2. 猴子补丁

猴子补丁并非Python特有，它指动态语言中，不用修改源代码，在运行时就能对代码的功能进行动态的追加或变动。下面的代码展现了猴子补丁的用法：微信

# 代码2.1
# 在文件中定义
class MyList:
    def __init__(self, iterable):
        self._data = list(iterable)

    def __len__(self):
        return len(self._data)

    def __getitem__(self, index):
        return self._data[index]

# 下面的代码在控制台运行
>>> from random import shuffle
>>> from my_list import MyList
>>> mylist = MyList(range(10))
>>> def set_item(temp, i, item):
...     temp._data[i] = item
...    
>>> MyList.__setitem__ = set_item
>>> shuffle(mylist)
>>> deck[:]
[6, 3, 0, 1, 5, 4, 2, 7, 9, 8]

解释：app

Python中，交互式控制台中也支持猴子补丁；
要使用random.shuffle函数，对象必须实现__setitem__方法，上述代码在运行时动态添加所需方法；
猴子补丁很强大，但打补丁的代码与要打补丁的程序耦合十分紧密，并且每每要处理隐藏的部分（好比“受保护的”属性）和没有文档的部分。
上述代码中set_item函数的第一个参数并非self，这是想说明，每一个Python方法说到底都是普通函数，把第一个参数命名为self只是一种约定（但别随意打破这种约定）。

这里之因此讲猴子补丁，主要是为了说明协议能够是动态的：即便对象最初没有实现某个协议，当须要时，咱们也能为它动态添加。框架

3. 抽象基类

介绍完动态实现接口后，如今开始讨论抽象基类，它属于静态显示地实现接口。dom

3.1 基本概要说明

有时候咱们须要明确区分“抽象类”（并非指“抽象基类”）与“接口”：以天然界为例，“抽象类”通常用于同一物种同一行为，而“接口”则用于不一样物种同一行为。固然，这两个概念有交叉的部分，某些行为既能够归到“接口“，也能够归到”抽象类“，而最后归到谁就见仁见智了。但这两个概念又有很大的类似之处，它们的实质都是：让某些对象拥有同名的方法或属性，但具体实现不必定相同。ssh

Java更注重这二者的特性，而Python、C++则更注重这二者的共性。也所以，Java不支持多重继承（固然，也是为了下降复杂性），用明确的接口类interface来区分与abstract class；而在Python和C++中，则用抽象基类充当接口。因此，在Python中，直接继承自抽象基类，更多代表的是”要实现某种接口或协议“，而非”要新建某个具体类的子类“。函数

若是要测试是否继承自抽象基类，推荐使用isinstance和issubclass方法，而不是is运算。但也不要滥用这类方法，由于这种代码用多了说明面向对象设计得很差。测试

说道isinstance，还有个与之相关的概念，至关于“鸭子类型”的强化版：

白鹅类型(goose typing)：只要cls是抽象基类，即cls的元素是abc.ABCMeta，就可使用isinstance(obj, cls)。

小插曲：这是书中给出的标准定义，笔者读到这的时候一脸懵逼。“白鹅类型”是个名词，但这定义倒是对一个过程的描述，因此“白鹅类型”究竟是个啥（这究竟是翻译的锅仍是做者的锅）？后来谷歌了一下，再本身反复推敲，得出以下总结：鸭子类型是指某个实例实现了某个方法，就能够说它属于某个类型，不必定要继承；而白鹅类型则是指能被断定成某抽象基类的子类的实例，即，能使isinstance(obj, cls)返回True的obj就是白鹅类型，其中cls是抽象基类。注意，这些子类并不必定是经过继承而来，也多是经过注册而来，还多是经过实现某些方法而来。

特别提醒：对于抽象基类（还有元类）的使用，并不建议在生产代码中自行定义新的抽象基类和元类。定义抽象基类和元类的工做通常由比较资深的Python程序员来作，适用于写框架的程序员。而即使是资深Python程序员也不常本身定义抽象基类和元类。

3.2 标准库中的抽象基类

从Python2.6开始，标准库提供了抽象基类。大多数抽象基类在collections.abc模块中定义，numbers和io中也有一些。

如下是collections.abc中16个抽象基类的UML图（关于多重继承的内容将在之后的文章中讲解）：

有几个抽象基类值得注意：

Iterable、Container和Sized：各个集合类应该继承这三个抽象基类，或者至少实现兼容的协议。Iterable经过__iter__方法支持迭代；Container经过__contains__方法支持in运算；Sized经过__len__方法支持len()函数；
Sequence、Mapping和Set：这三个是主要的不可变集合类型，并且各自都有可变的子类，即MutableSequence、MutableMapping和MutableSet。
Callable和Hashable：从图上能够看出，这两个抽象基类在标准库中没有子类。

在numbers包中的抽象基类的继承关系则很简单，都是线性的（“数字塔”）。下面5个类从左到右依次派生：

Number，Complex，Real，Rational，Integral

下面咱们将自行定义一个抽象基类并继承出它的子类。但这并非鼓励各位在生产代码中自定义抽象基类！

3.3 自定义抽象基类

咱们将模拟一个随机抽奖机，它的抽象基类是Tombola，它的4个方法以下：

.load(...)：抽象方法，把元素放入容器；
.pick()：抽象方法，从容器中随机返回一个元素，并从容器中删除该元素；
.loaded()：当容器不为空是返回True；
.inspect()：返回一个有序元组，由容器中的现有元素构成，不修改容器的内容（容器内部元素顺序不保留）。

它和它的三个子类的UML图以下：

如下是Tombola的定义：

# 代码3.1
import abc

class Tombola(abc.ABC):
    @abc.abstractmethod
    def load(self, iterable):
        """从可迭代对象中添加元素"""

    @abc.abstractmethod
    def pick(self):
        """随机删除元素，而后将其返回。
        若是实例为空，这个方法应该抛出LookupError，
        这个异常是IndexError和KeyError的基类"""

    def loaded(self):   # 比较耗时，子类可重写
        """当容器不为空时返回True"""
        return bool(self.inspect())

    def inspect(self):  # 这只是提供一种实现方式，子类可覆盖该方法
        """返回一个有序元组，由当前元素构成"""
        items = []
        while True:
            try:  # 之因此这么获取元素，是由于不知道子类如何存储元素
                items.append(self.pick())
            except LookupError:
                break
        self.load(items)
        return tuple(sorted(items))

解释及补充：

导入时，Python并不会检查抽象方法的实现，在运行时才会真正检测；
若是子类并无实现抽象基类中全部的抽象方法，那么这个子类依然是抽象基类；
抽象方法中能够有实现代码。即使实现了，子类也必须覆盖抽象方法，但可使用super()函数调用抽象方法，为它添加功能，而不是从头开始写；
抽象基类中的具体方法只能依赖抽象基类定义的接口。
标准库中有两个名为abc的模块，一个是前面说的collections.abc，另外一个就是这里的abc模块。只有在新定义抽象基类的时候才用获得abc.ABC，每一个抽象基类都依赖这个类。

在abc模块中原本还有@abstractclassmethod，@abstractstaticmethod和@abstractproperty三个装饰器，但这三个从Python3.3起被废除了，由于这三个的功能都能在@abstractmethod上堆叠其余装饰器获得，好比实现@abstractclassmethod的功能：

# 代码3.2
class MyABC(abc.ABC):
    @classmethod
    @abc.abstractmethod
    def an_abstract_classmethod(cls, ...): pass

3.4 定义子类

如下是它的两个子类的实现代码：

# # 代码3.3
class BingoCage(Tombola):  # loaded()和inspect()延用抽象基类的实现
    def __init__(self, items):
        self._randomizer = random.SystemRandom()  # 它会调用os.urandom()
        self._items = []
        self.load(items)   # 委托给load()方法实现初始加载

    def load(self, items):  # 必须实现抽象方法！
        self._items.extend(items)
        self._randomizer.shuffle(self._items)

    def pick(self):  # 必须实现抽象方法！
        try:
            return self._items.pop()
        except IndexError:
            raise LookupError("pick from empty BingoCage")

    def __call__(self):
        self.pick()

class LotteryBlower(Tombola):
    def __init__(self, iterable):
        self._balls = list(iterable)  # 副本

    def load(self, iterable):
        self._balls.extend(iterable)

    def pick(self):
        try:
            position = random.randrange(len(self._balls))
        except ValueError:  # 为了兼容Tombola，并非抛出ValueError
            raise LookupError("pick from empty LotteryBlower")
        return self._balls.pop(position)

    def loaded(self):  # 覆盖了抽象基类低效的版本
        return bool(self._balls)

    def inspect(self):
        return tuple(sorted(self._balls))

3.5 虚拟子类

上面两个子类都是直接继承自Tombola，而白鹅类型有一个基本特性：即使不用继承，也能将一个类注册为抽象基类的虚拟子类。下面是TomboList的实现：

# 代码3.4
@Tombola.register  # 把TomboList注册为Tombola的虚拟子类
class TomboList(list):  # 它同时仍是list的真实子类，而list实际上是MutableSequence的虚拟子类
    def pick(self):
        if self:
            position = random.randrange(len(self))
            return self.pop(position)
        else:
            raise LookupError("pick from empty LotteryBlower")

    load = list.extend  # 当我看到竟然这么实现方法时，感受本身好肤浅......

    def loaded(self):
        return bool(self)

    def inspect(self):
        return tuple(sorted(self))

# Tombola.register(TomboList) 这是register的函数调用版本

下面是这个子类的简单使用：

# 代码3.5
>>> issubclass(TomboList, Tombola)
True   # TomboList是Tombola的子类
>>> t = TomboList(range(100))
>>> isinstance(t, Tombola)
True   # TomboList的实例也是Tombola类型
>>> TomboList.__mro__
(<class 'mytest.TomboList'>, <class 'list'>, <class 'object'>)
>>> TomboList.__subclasses__()
[<class 'mytest.BingoCage'>, <class 'mytest.LotteryBlower'>]

解释及补充：

虚拟子类不会继承注册的抽象基类，并且任什么时候候都不会检查它是否符合抽象基类的接口，即使在实例化时也不会检查（若是你的虚拟子类没有实现抽象方法，在实例化时不会报错，但若是是继承而来的话则会报错），因此为了不运行时错误，虚拟子类应该实现抽象基类的所有方法；
类的继承关系存储在一个特殊的类属性__mro__中，即方法解析顺序(Method Resolution Order)。它按顺序列出类及其超类，Python则会按照这个顺序搜索方法。从上述结果能够看出，这个属性只存储了“真实的”超类。
__subclasses__方法返回类的直接子类列表，不含虚拟子类；
虽然如今register能够当作装饰器用，但更经常使用的作法仍是把它当函数使用。

3.6 另外一种虚拟子类

鹅的行为有可能像鸭子。先看以下代码：

# 代码3.6
>>> class Struggle:
...     def __len__(self): return 23
...
>>> from collections import abc
>>> isinstance(Struggle(), abc.Sized)
True
>>> issubclass(Struggle, abc.Sized)
True

这里既没有继承，也没有注册，但Struggle依然被issubclass判断为abc.Sized的子类。之因此会这样，是由于abc.Sized实现了一个特殊的类方法__subclasshook__：

# # 代码3.7，abc.Sized的实如今 _collections_abc.py 中
class Sized(metaclass=ABCMeta):

    __slots__ = ()

    @abstractmethod
    def __len__(self):
        return 0

    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if cls is Sized:
            # 源代码中是 return _check_methods(C, "__len__")，这里修改了一下
            if any("__len__" in B.__dict__ for B in C.__mro__):
                return True
        return NotImplemented

这像不像鸭子类型？只要实现了__len__方法，这个类就是abc.Sized的子类。

在自定义的抽象基类中并不必定要实现__subclasshook__方法，由于即便在Python源码中，目前也只见到Sized这一个抽象基类实现了__subclasshook__方法，并且Sized只有一个特殊方法。在决定自行实现__subclasshook__方法以前，请想清楚你必定须要这个方法吗？你的能力可以保证这个方法的可靠性吗？

4. 总结

本篇讨论的话题只有一个，即“接口”。首先咱们讨论了鸭子类型的高度动态性，它实现的是动态协议，也是非正式接口；随后咱们借助“白鹅类型”，使用抽象基类明确地、显示地声明接口，而后经过子类或注册来实现这些接口。期间，咱们自定义了一个抽象基类，并经过继承实现了它的两个子类，还经过注册实现了它的一个虚拟子类。

最后，仍是那句话：不要轻易自定义抽象基类，除非你想构件容许用户扩展的框架。平常使用中，咱们与抽象基类的联系应该是建立现有抽象基类的子类，或者使用现有的抽象基类注册。本身从头编写新抽象基类的状况很是少。

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