## 问题 你想定义一个接口或抽象类，并且通过执行类型检查来确保子类实现了某些特定的方法 ## 解决方案 使用 `abc` 模块可以很轻松的定义抽象基类： from abc import ABCMeta, abstractmethod class IStream(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def read(self, maxbytes=-1): pass @abstractmethod def write(self, data): pass 抽象类的一个特点是它不能直接被实例化，比如你想像下面这样做是不行的： a = IStream() # TypeError: Can't instantiate abstract class # IStream with abstract methods read, write 抽象类的目的就是让别的类继承它并实现特定的抽象方法： class SocketStream(IStream): def read(self, maxbytes=-1): pass def write(self, data): pass 抽象基类的一个主要用途是在代码中检查某些类是否为特定类型，实现了特定接口： def serialize(obj, stream): if not isinstance(stream, IStream): raise TypeError('Expected an IStream') pass 除了继承这种方式外，还可以通过注册方式来让某个类实现抽象基类： 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` 还能注解静态方法、类方法和 `properties` 。你只需保证这个注解紧靠在函数定义前即可： 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 ## 讨论 标准库中有很多用到抽象基类的地方。`collections` 模块定义了很多跟容器和迭代器(序列、映射、集合等)有关的抽象基类。`numbers` 库定义了跟数字对象(整数、浮点数、有理数等)有关的基类。`io` 库定义了很多跟I/O操作相关的基类。 你可以使用预定义的抽象类来执行更通用的类型检查，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): 尽管ABCs可以让我们很方便的做类型检查，但是我们在代码中最好不要过多的使用它。因为Python的本质是一门动态编程语言，其目的就是给你更多灵活性，强制类型检查或让你代码变得更复杂，这样做无异于舍本求末。