Python 中的接口
Python 是动态类型语言, 只在运行时做 Duck Typing 检查.
- 利: 灵活, 方便
- 弊: 代码混乱, 缺少规范
标准自带两类接口支持: abc
和 typing.Protocol
, 有他们协助给天马行空的程序员套上枷锁, Python 的大工程才可以"上道"
abc
abc 就是 Abstract Base Class, 虚基类. 跟 Java, C++ 中的虚基类是一个意思, 可以对派生类提供实例化时的动态检查, 确保虚拟接口 (abstractmethod
) 都有实现
import abc
class Base(abc.ABC):
@abstractmethod
def foo(self, s: str):
"""abc interface demo
"""
class Invalid(Base):
pass
class Child(Base):
def foo(self):
pass
c = Child()
assert isinstance(c, Base)
# TypeError: Can't instantiate abstract class Invalid with abstract methods foo
i = Invalid()
也提供了非侵入式的虚基类关联方法
from abc import ABC
class MyABC(ABC):
pass
MyABC.register(tuple)
assert issubclass(tuple, MyABC)
assert isinstance((), MyABC)
- 检查时机: 在运行中当派生类实例化时
- 检查范围: 只确保
abstractmethod
是否在派生类中有相同函数名实现, 并不检查实现的参数和返回值是否相同. 只看名字不比签名 - 代码影响: 侵入式, 需要继承. 也有手工非侵入式方案
typing.Protocol
structure subtyping (static duck-typing)
import typing
class Countable(typing.Protocol):
def count(self, who: str) -> int:
"""support count
"""
class Counter:
def count(self, who: str) -> int:
return 0
c = Counter()
def f(c: Countable):
c.count("bill")
- 检查时机: 静态类型检查接口使用方, 例如 mypy
- 检查范围: 确保实现类按照签名实现了接口的全部函数
- 代码影响: 非侵入式, 不需要继承
比较
abc
类似 c++ 中的虚基类, typing.Protocol
则好比 c++ 中的 concept.
当然, Python 是动态语言, 在 typing.runtime_checkable
和 abc.abstractmethod
加成后, typing.Protocol
动静两相宜
import typing
@typing.runtime_checkable
class Countable(typing.Protocol):
@abc.abstractmethod
def count(self, who: str) -> int:
"""support count
"""
class Counter:
def count(self, who: str) -> int:
return 0
assert issubclass(Counter, Countable)
c = Counter()
assert isinstance(c, Countable)
def f(c: Countable):
assert isinstance(c, Countable)
print(c.count("bill"))
f(c)
class InvalidCounter(Countable):
def c(self):
pass
# TypeError: Can't instantiate abstract class InvalidCounter with abstract methods count
i = InvalidCounter()
上面这个终极解决方案兼有两者的优点:
- 静态类型检查时会确保是否在派生类中有相同签名的实现
- 动态运行时, 会检查是否同名函数存在
- 代码影响: 自动非侵入式, 不需要继承, 也无需手工注册