深入理解 Python 中的抽象类

前言

在Python中，抽象类是一种重要的概念，日常用法对于一个经常使用Python的人来说并不陌生，这里我们不说基础使用，聊一聊抽象类的特殊机制。

抽象类

灵活的子类化机制

常见的方式通过继承基类来创建自类。当然灵活并不是指这常见的方式。我们看下面的例子：

在鸭子类型中提到是不会使用isinstance()来判断类型的，因为这与鸭子类型理念不同。但出现抽象类后，isinstance()派上用场了。

我们先看看个案例，

class StringList:
    def __init__(self, strings):
        self.strings = strings
​
    def read(self):
        return ''.join(self.strings)
​
    def __iter__(self):
        for s in self.strings:
            yield s
​
print(isinstance(StringList('a'), Iterable))  # True

结果返回True，是不是很诧异，StringList这个类并没有继承Iterable，为啥会是Iterable类型呢？翻开Iterable的源码一探究竟

def _check_methods(C, *methods):
    mro = C.__mro__
    for method in methods:
        for B in mro:
            if method in B.__dict__:
                if B.__dict__[method] is None:
                    return NotImplemented
                break
        else:
            return NotImplemented
    return True
  
class Iterable(metaclass=ABCMeta):
​
    ......
​
    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if cls is Iterable:
            return _check_methods(C, "__iter__")
        return NotImplemented

方法 __subclasshook__ 用于判断一个类是否为另一个类的子类。

具体来说，当一个类调用另一个类的 issubclass() 方法时，如果第一个类没有直接继承第二个类，Python 解释器会按照该类的方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）依次查找所有可能的基类，以确定是否存在与第二个类匹配的基类。

__subclasshook__ 方法会在这个过程中被调用，它的参数 C 表示待检查的类。该方法会遍历 C 的方法解析顺序，检查其中是否有任何基类拥有一个名为 __iter__ 的属性（即检查 __iter__ 是否在基类的 __dict__ 属性中），如果有则返回 True，表示 C 是基类的子类；否则返回 False，表示不是。

在 Python 中，C.__mro__ 是用于获取类 C 的方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）的属性。

方法解析顺序定义了 Python 在查找方法和属性时的顺序，它是基于类的继承关系确定的。在 Python 中，采用 C3 线性化算法来计算方法解析顺序，确保在多重继承的情况下能够准确地确定方法的调用顺序。

通过访问 C.__mro__ 属性，可以获得一个元组，其中包含了类 C 及其所有基类的顺序。这个顺序是根据 C3 算法计算得出的，并且保证了在多重继承的情况下，无论调用哪个基类的方法，都能够按照一致的顺序进行方法解析。

例如，假设有如下的类继承关系：

class A:
    pass
​
class B(A):
    pass
​
class C(A):
    pass
​
class D(B, C):
    pass

那么对于类 D，通过访问 D.__mro__，可以获取到方法解析顺序。在这个例子中，D.__mro__ 的结果是 (D, B, C, A, object)，这表示了方法解析的顺序。

我们也可以按照Iterable逻辑，简单实现一下，便于理解

from abc import ABC, abstractmethod
​
​
class AbstractClassExample(ABC):
​
    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if any("do_something" in B.__dict__ for B in C.__mro__):
            return True
        return NotImplemented
​
    @abstractmethod
    def do_something(self):
        pass
      
      
class StringList:
    def __init__(self, strings):
        self.strings = strings
​
    def do_something(self):
        pass
​
​
print(isinstance(StringList('a'), AbstractClassExample))  # True

any() 是一个 Python 内置函数，用于判断可迭代对象中是否存在至少一个为真的元素。

any() 函数接受一个可迭代对象（如列表、元组、集合等），并返回一个布尔值。当可迭代对象中至少存在一个元素为真（非零、非空、非None）时，返回 True；否则，返回 False。

总结：这是因为这种灵活的子类化机制，使得isinstance()变得灵活更契合鸭子类型

@abstractmethod装饰器

这个装饰器主要作用是将某个方法标记为抽象方法。如果抽象类的子类没有重写抽象方法，那将无法正常实例化。比如这个案例：

class AbstractClassExample(ABC):
​
    @classmethod
    def __subclasshook__(cls, C):
        if any("do_something" in B.__dict__ for B in C.__mro__):
            return True
        return NotImplemented
​
    @abstractmethod
    def do_something(self):
        pass
​
​
class StringList(AbstractClassExample):
    def __init__(self, strings):
        self.strings = strings
​
​
StringList('a')

StringList虽然继承了AbstractClassExample抽象类，但没有重写抽象方法，实例化StringList对象时会报错TypeError: Can't instantiate abstract class StringList with abstract methods do_something

优势：帮助我们更好的控制子类的继承行为，强制要求重写某些方法

最后

想要使用好抽象类，需要多看一些优秀的开源项目，多加练习，才能体会其中的奥秘。