Python文化中的接口和协议

接口是实现特定角色的方法集合。

协议是接口，但不是正式的，因此协议不能像正式接口那样施加限制。

序列协议是 Python 最基础的协议之一。即便对象只实现了那个协议最基
本的一部分，解释器也会负责任地处理。

Python喜欢序列

Python 数据模型的哲学是尽量支持基本协议。

Sequence 抽象基类和 collections.abc 中相关抽象类的UML 类图

下面我们来验证一下这句话：即便对象只实现了那个协议最基
本的一部分，解释器也会负责任地处理。

In [1]: class Foo:
...:     def __getitem__(self,pos):
...:         return range(0, 30, 10)[pos]
...:
In [2]: f = Foo()
In [3]: f[1]
Out[3]: 10
In [4]: for i in f: print(i)
0
10
20
In [5]: 20 in f
Out[5]: True
In [6]: 15 in f
Out[6]: False

可以看到,

foo

类没有继承

abc.Sequence

,只实现了序列协议的一个方法：

__getitem__

，这样就可以访问元素，迭代和使用

in

运算符了。

虽然没有

__iter__

方法，但是 Foo 实例是可迭代的对象，因为发现
有

__getitem__

方法时，Python 会调用它，传入从 0 开始的整数索
引，尝试迭代对象（这是一种后备机制）。
尽管没有实现

__contains__

方法，但是 Python 足够智能，能迭代 Foo 实例，因此也能使用

in

运算符：Python 会做全面检查，看看有没有指定的元素。
综上，鉴于序列协议的重要性，如果没有

__iter__

和

__contains__

方法，Python 会调用

__getitem__

方法，设法让迭
代和

in

运算符可用。

使用猴子补丁在运行时实现协议

如果遵守既定协议，很有可能增加利用现有的标准库和第三
方代码的可能性，这得益于鸭子类型。

实现序列协议的FrenchDeck类：

import collections

Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()

def __init__(self):
self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
for rank in self.ranks]

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

def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]

在上例中的FrenchDeck(法国什么鬼牌)有个重大缺陷：无法洗牌。

如果FrenchDeck实例的行为像序列，那它就不需要

shuffle

(洗牌算法),因为

random.shuffle

函数的作用就是就地打乱序列。

我们尝试下：

>>> from random import shuffle
>>> from french_deck import FrenchDeck
>>> deck = FrenchDeck()
>>> shuffle(deck)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "...\Python36\lib\random.py", line 274, in shuffle
x[i], x[j] = x[j], x[i]
TypeError: 'FrenchDeck' object does not support item assignment

报错消息说该对象不支持元素赋值。

因为

shuffle

函数需要调换集合中元素的位置，因此该类还需要实现

__setitem__

方法。

Python 是动态语言，因此我们可以在运行时修正这个问题，甚至还可以在交互式控制台中。（一个字，强）

>>> def set_card(deck, position, card): #这里把self命名为deck
...     deck._cards[position] = card
...
>>> FrenchDeck.__setitem__ = set_card
>>> shuffle(deck)
>>> deck[:5]
[Card(rank='7', suit='spades'), Card(rank='J', suit='hearts'), Card(rank='6', suit='hearts'), Card(rank='8', suit='diamonds'), Card(rank='A', suit='hearts')]

该示例强调了协议是动态的：

random.shuffle

函数不关心参数的类型，只要那个对象实现了部分可变序列协议即可。即便对象一开始没有所需的方法也没关系，后来再提供也行。

Alex Martelli的水禽

其实，抽象基类的本质就是几个特殊方法。例如：

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

abc.Sized

能把

Struggle

识别为自己的子类，只要实现了特殊方法

__len__

即可。

定义抽象基类的子类

import collections

Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])

class FrenchDeck2(collections.MutableSequence):
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()

def __init__(self):
self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits
for rank in self.ranks]

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

def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]

# 为了支持洗牌函数而实现的方法
def __setitem__(self, position, value):
self._cards[position] = value

# 继续MutableSequence的类必须实现的方法
def __delitem__(self, position):
del self._cards[position]

# 还要实现insert方法
def insert(self, position, value):
self._cards.insert(position,value)

继承

MutableSequence

抽象基类需要实现

__delitem__

和

insert

方法。

看了

MutableSequence

源码可知，里面有三个抽象方法，也就是说抽象方法子类必须要实现。

class MutableSequence(Sequence):
@abstractmethod
def __setitem__(self, index, value):
raise IndexError

@abstractmethod
def __delitem__(self, index):
raise IndexError

@abstractmethod
def insert(self, index, value):
'S.insert(index, value) -- insert value before index'
raise IndexError

为了充分使用抽象基类，我们要知道有哪些抽象基类可用。接下来介绍
集合抽象基类。

标准库中的抽象基类

collections.abc模块中的抽象基类

Python 3.4 在 collections.abc 模块中定义了 16 个抽象基类，简要
的 UML 类图（没有属性名称）如图所示

• Iterable、Container 和 Sized
  各个集合应该继承这三个抽象基类，或者至少实现兼容的协
  议。Iterable 通过

  __iter__

  方法支持迭代，Container 通过
  

  __contains__

  方法支持 in 运算符，Sized 通过

  __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，而且各自都有可变的子类
• MappingView
  在 Python 3 中，映射方法

  .items()

  、

  .keys()

  和

  .values()

  返回的对象分别是

  ItemsView

  、

  KeysView

  和

  ValuesView

  的实例。
• Callable 和 Hashable
  这两个抽象基类与集合没有太大的关系，只不过因为
  collections.abc 是标准库中定义抽象基类的第一个模块，而它们
  又太重要了，因此才把它们放到 collections.abc 模块中。我从未
  见过 Callable 或 Hashable 的子类。这两个抽象基类的主要作用是
  为内置函数 isinstance 提供支持，以一种安全的方式判断对象能不
  能调用或散列。
• Iterator
  它是 Iterable 的子类

抽象基类的数字塔

numbers 包定义的是“数字塔”（即各个抽象基类的层次结构是线性的），其中 Number 是位于最顶端的超类，随后是 Complex 子类，依次往下，最底端是Integral 类：

• Number
• Complex(复数)
• Real(实数)
• Rational
• Integral(整数)

如果想检查一个数是不是整数，可以使用

isinstance(x,numbers.Integral)

如果一个值可能是浮点数类型，可以使用

isinstance(x,numbers.Real)

定义并使用一个抽象基类

为了证明有必要定义抽象基类，我们要在框架中找到使用它的场景。想
象一下这个场景：你要在网站或移动应用中显示随机广告，但是在整个
广告清单轮转一遍之前，不重复显示广告。假设我们在构建一个广告管
理框架，名为 ADAM。它的职责之一是，支持用户提供随机挑选的无重
复类。 为了让 ADAM 的用户明确理解“随机挑选的无重复”组件是什么
意思，我们将定义一个抽象基类。

我们把这个抽象基类命名为 Tombola。

抽象基类：

import abc

class Tombola(abc.ABC): #自己定义的抽象基类要继承abc.ABC
@abc.abstractclassmethod #抽象方法
def load(self, iterable):
"""从可迭代对象中添加元素"""

@abc.abstractclassmethod
def pick(self):
"""随机删除元素，然后将其返回。

如果实例为空，这个方法应该抛出`LookupError`。
"""

def loaded(self):
"""如果至少有一个元素，返回`True`，否则返回`False`。"""
return bool(self.inspect()) #抽象基类的具体方法只能使用抽象基类中的其他具体方法、抽象方法或特性

def inspect(self):
"""返回一个有序元组，由当前元素构成。"""
items = []
while True:
try:
items.append(self.pick())#不断调用.pick方法
except LookupError:
break
self.load(items) #再使用load方法把所有元素放回去
return tuple(sorted(items))

IndexError

和

KeyError

都是

LookupError

的子类。

自己定义的抽象基类完成了，为了看一下抽象基类对接口所做的检查，尝试使用一个有缺陷的实现来糊弄

Tombola

：

>>> from tombola import Tombola
>>> class Fake(Tombola):
...     def pick(self):
...             return 13
...
>>> Fake
<class '__main__.Fake'>
>>> f = Fake() #尝试实例化时抛出了错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class Fake with abstract methods load

抽象基类句法详解

声明抽象基类最简单的方式是继承 abc.ABC` 或其他抽象基类。

abc.ABC 是 Python 3.4 新增的类

定义Tombola抽象基类的子类

import random
from tombola import Tombola

class BingoCate(Tombola):
def __init__(self, items):
self._randomizer = random.SystemRandom()
self._items = []
self.load(items) #调用load() 方法实现初始加载

def load(self, items):
self._items.extend(items)
self._randomizer.shuffle(self._items)

def pick(self):
try:
return self._items.pop()
except IndexError:
raise LookupError('pick from empty BingoCage')

# 添加的额外方法
def __call__(self):
self.pick()

Tombola的虚拟子类

即便不继承，也有办法把一个类注册为抽象基类的虚拟子类。

注册虚拟子类的方式是在抽象基类上调用 register 方法。这么做之
后，注册的类会变成抽象基类的虚拟子类，而且 issubclass 和
isinstance 等函数都能识别，但是注册的类不会从抽象基类中继承
任何方法或属性。

虚拟子类不会继承注册的抽象基类，而且任何时候都不会检
查它是否符合抽象基类的接口，即便在实例化时也不会检查。为了
避免运行时错误，虚拟子类要实现所需的全部方法。

from random import randrange
from tombola import Tombola

@Tombola.register  # 注册虚拟子类
class TomboList(list):  #
def pick(self):
if self:  # list 中继承 __bool__ 方法，列表不为空时返回True
position = randrange(len(self))
return self.pop(position)
else:
raise LookupError('pop from empty TomboList')

load = list.extend  # TomboList.load与list.extend一样

def loaded(self):
return bool(self)  # 委托bool函数

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

我们来测试一下：

# -*- coding: utf-8 -*
if __name__ == '__main__':
print(issubclass(TomboList,Tombola)) #True
t = TomboList(range(100))
print(isinstance(t,Tombola))#True

类的继承关系在一个特殊的类属性中指定——

__mro__

，即方
法解析顺序（Method Resolution Order）。这个属性的作用很简单，按顺
序列出类及其超类，Python 会按照这个顺序搜索方法。

print(TomboList.__mro__) #(<class '__main__.TomboList'>, <class 'list'>, <class 'object'>)

Tombolist.__mro__

中没有 Tombola，因此 Tombolist 没有从Tombola 中继承任何方法。

Python使用register的方式

然现在可以把 register 当作装饰器使用了，但更常见的做法还是
把它当作函数使用，用于注册其他地方定义的类。例如，在
collections.abc 模块的源码中，是这样
把内置类型 tuple、str、range 和 memoryview 注册为 Sequence
的虚拟子类的：

Sequence.register(tuple)
Sequence.register(str)
Sequence.register(range)
Sequence.register(memoryview)

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