本文实例讲述了python抽象基类用法。分享给大家供大家参考。具体如下:
定义抽象类,需要使用abc模块,该模块定义了一个元类(ABCMeata),和装饰器 @abstractmethod, @abstractproperty
如果要实例化继承了Foo 的子类,子类必须实现了Foo所有的抽象方法(跟java一样),否则实例化报错。
抽象类不能直接实例化
#!coding=utf-8 from abc import ABCMeta, abstractmethod, abstractproperty class Foo: __metaclass__ = ABCMeta @abstractmethod #在python3.0中 使用 class Foo(metaclass=ABCMeta)语法 def spam(self, a, b): pass @abstractproperty def name(self): pass class Bar(Foo): def spam(self, a, b): print a, b def name(): pass b = Bar() b.spam(1,2)
抽象基类支持对已经存在的类进行注册,使其属于该基类,使用register()方法
向抽象基类注册某个类,对于注册类中的实例,涉及后续基类的类检测操作比如(isinstance, issubclass) 将返回True,向抽象基类注册某个类时,不会检查该类是否实现了任何抽象方法或特性,这种注册过程只会影响类型检查
class Crok(object): def spam(self, a, c): print "gork.span" Foo.register(Grok)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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