Python中的抽象

抽象是 Python 面向对象编程 (OOP) 的核心原则之一。通过这种方式，开发人员可以隐藏不必要的实现细节，只暴露相关的功能。例如，Tpoint Tech 的用户可以轻松理解内容，但他们并不知道收集、组织和发布内容所涉及的过程。

在 Python 中，可以通过 **abc** 模块中的 **抽象类和抽象方法** 来实现数据抽象。

Python 中抽象的重要性

抽象允许程序员隐藏复杂的实现细节，同时只向用户显示必要的 数据 和功能。数据抽象有助于更轻松地设计模块化且结构良好的代码。它还有助于简化程序的理解和维护，促进代码的可重用性并改善开发人员协作。

在 Python 中实现数据抽象

抽象定义如下两种方式

• 抽象类
• 抽象方法

抽象类

Python 中的抽象类是包含至少一个抽象方法且不能直接实例化的类。抽象方法是没有主体的方法，它们为派生类定义通用行为。抽象方法不能独立于其父类存在。

为了在特定类中强制执行抽象方法，我们首先需要从 abc 导入 **ABC** 模块，继承自 ABC，并使用抽象装饰器来标记抽象方法。

输出

Car is starting with a key ignition.  
Car is stopping using the brake.  

说明

Vehicle 是一个抽象类，因为它继承自 ABC。start() 和 stop() 方法是抽象的。任何子类都有义务实现这些方法。Car 类实际上实现了这两个方法。如果尝试直接创建 Vehicle 对象，将引发 TypeError。

抽象方法

Python 中的抽象方法是在基类中声明但缺少实现的。它们充当占位符，派生类必须重写它们。此方法确保子类之间有一个可靠的接口，并承诺提供自己的实现。我们可以使用 abc 模块中的 @abstractmethod 装饰器来定义抽象方法。

输出

Bark!
Meow!

说明

Animal 类上的 make_sound() 方法使其有资格成为抽象类，因此必须由子类定义。Dog 和 Cat 类继承自 Animal，并分别为 make_sound() 返回“Bark！”和“Meow！”。因此，它们重写了该方法。尝试直接实例化 Animal 时可能会引发 TypeError。

结论

在本教程中，我们学习了数据抽象。在 Python 中，抽象通过指定抽象方法的通用结构，为一组相关类提供了一个蓝图。如这里所述，使用 abc 模块，我们可以创建不能直接实例化的抽象类，迫使使用实现定义的抽象方法的具体类。这提高了面向对象编程中代码的一致性，鼓励了代码重用，并增强了可维护性。

Python 抽象常见问题解答

1. Python 中的抽象是什么？

抽象是 OOP 概念，它隐藏了实现细节，只向用户提供关键功能。它允许将注意力集中在对象做什么，而不是它如何完成这个过程。

2. Python 中如何实现抽象？

我们可以通过使用抽象类和方法来实现抽象，这些类和方法利用 **ABC** 模块 **(from abc import ABC, abstractmethod)**。

3. 什么是抽象类？

抽象类是应该包含至少一个抽象方法且不能直接实例化的类。它为派生类提供了模板。

4. 什么是抽象方法？

抽象方法是没有实现的、在抽象类中声明的方法。它必须在子类中被重写和实现。

5. 抽象类可以有具体方法吗？

是的，抽象类可以同时包含抽象方法和具体方法。具体方法提供给所有子类，以确保派生功能的通用性。