全网最适合入门的面向对象编程教程：50 Python函数方法与接口-接口和抽象基类

全网最适合入门的面向对象编程教程：50 Python 函数方法与接口-接口和抽象基类

摘要：

在 Python 中，接口和抽象基类（Abstract Base Classes, ABCs）都用于定义类的结构和强制子类实现特定的方法，Python 没有内建的接口机制，但可以通过抽象基类（ABC）来模拟接口的行为。

原文链接：

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文档和代码获取：

可访问如下链接进行对文档下载：

https://github.com/leezisheng/Doc

本文档主要介绍如何使用 Python 进行面向对象编程，需要读者对 Python 语法和单片机开发具有基本了解。相比其他讲解 Python 面向对象编程的博客或书籍而言，本文档更加详细、侧重于嵌入式上位机应用，以上位机和下位机的常见串口数据收发、数据处理、动态图绘制等为应用实例，同时使用 Sourcetrail 代码软件对代码进行可视化阅读便于读者理解。

相关示例代码获取链接如下：https://github.com/leezisheng/Python-OOP-Demo

正文

1. 接口

1.1 接口的概念

1994 年，GoF 在其经典之作《设计模式》中，提出了一个至关重要的编程原则，即**“基于接口编程，而非面向实现编程”**。这一原则的英文原句为“Program to an interface, not an implementation”。在此，**所谓的“接口”，并非专指某一特定编程语言的接口定义，而是一种跨语言的概念。**它代表了开发者向使用者提供的一组功能列表，对这些功能的理解对于编程实践至关重要。简而言之，**接口定义了程序应完成的任务，而不涉及具体的实现细节。**这一原则对于提升代码的可扩展性、可维护性和灵活性具有深远影响。

通过定义接口，我们可以在实现具体功能的函数发生问题时（可能是用的没有授权的盗版模块，被人家发现了、起诉了；也可能是库的版本变了，某个重要的函数改名了/取消了）来减少代码的改动量，**通过接口和实现相分离的模式，封装不稳定的实现，暴露稳定的接口。**上下游系统在使用我们开发的功能时，只需要使用接口中声明的函数列表，这样当实现发生变化的时候，上游系统的代码基本上不需要做改动，以此来降低耦合性，提高扩展性。

同时，通过定义接口将系统分成多个小模块，每个模块只需实现自己所需的接口，而不需要关心其他模块的实现细节。这样在与他人协作时，我们只需要修改自己实现该接口的模块，而不需要修改其他模块。

1.2 接口的实现

常见的面向对象语言通常在类的接口和实现之间有明确的区分。例如，一些语言提供明确的 interface 关键字，用于定义类必须包含的方法，但是不需要实现。在这样的环境下，抽象类提供一个接口，以及众多方法中某几个的具体实现。任何类可以明确声明它实现自某个接口。

与 Java、Go 和 C++ 这些语言相比，Python 的接口设计方法有些不同。这些语言都提供了一个 interface 关键字来定义接口，而在 Python 中，却没有提供这个关键字。Python 在另一个方面与其他语言有明显的区别，python 并不要求实现接口的类来定义接口的所有抽象方法。

2. 使用类的继承实现接口

这里，我们首先定义一个数据处理类的接口，声明该类需要具有数据滤波、计算最大值、计算最小值和傅里叶变换的方法。同时定义了在初始化的过程中，需要接收哪些参数，如数据列表、滤波器点数（以平均值滤波为例，对多少个点计算平均值）等。

示例代码如下：

_# 使用typing模块提供的复合注解功能_
from typing import List

_# 定义数据处理接口_
class DateProcessInterface(object):
    def __init__(self,DateList:List[int],FilterLength:int):
        '''
        初始化方法
        :param DateList: 数据列表
        :param FilterLength: 对多少个点做数据滤波
        
        '''
        pass
    def DateFilter(self)->List:
        '''
        数据滤波
        :return: List
        '''
        pass
    def DateCalMax(self)->int:
        '''
        计算数据最大值
        :return: int
        '''
        pass
    def DateCalMin(self)->int:
        '''
        计算最小值
        :return: int
        '''
        pass

在定义该接口的过程中，虽然没有实现具体操作，但是我们主要关心的是该接口类规定了数据处理的一般方法，也可以看作规范，就是我们首先会对数据进行滤波等预处理，然后计算一些时域特征进行分析。DateProcessInterface 实际上就是标准 python 的 class，不过因为形似接口所以可以将这个类看做一个接口。

为了使用接口，首先创建一个具体类来继承于 DateProcessInterface，也就是这个类是接口类的子类，提供了接口抽象方法的具体实现。

示例代码如下，这里我们需要引入 math 库去使用 sin 函数，引入 random 库生成随机数序列来模拟噪声，引入 matplotlib 库去绘图，matplotlib 库需要使用 conda 或者 pip 命令去安装：

import math
import matplotlib.pyplot as plt
import random

_# 创建一个具体类来继承于DateProcessInterface_
class DateProcessClass(DateProcessInterface):
    def __init__(self,DateList:List[int],FilterLength:int):
        self.DateList       = DateList
        self.FilterLength   = FilterLength
        self.TempList       = [0] * (self.FilterLength)
    def DateFilter(self)->List:
        _# 遍历DateList_
        for index,value in enumerate(self.DateList):
            _# 把每个值都当成传入的新的传感器的值_
            NowValue = value
            _# 表示列表求和的变量_
            sum = 0
            for i in range(self.FilterLength-1):
                _# 实现列表的移位操作_
                self.TempList[i] = self.TempList[i + 1]
                _# 实现列表求和_
                sum += self.TempList[i]
            self.TempList[self.FilterLength-1] = NowValue
            sum += self.TempList[self.FilterLength - 1]
            _# 求平均值_
            average = sum / self.FilterLength
            _# 将计算得到的平均值替换原始值_
            self.DateList[index] = average
        _# 计算完成后将TempList中元素清零_
        self.TempList = [0] * (self.FilterLength)
        return self.DateList
    def DateCalMax(self)->int:
        max_value = max(self.DateList)
        return int(max_value)
    def DateCalMin(self)->int:
        min_value = min(self.DateList)
        return int(min_value)

_# 创建l的索引列表，主要提供给plot函数作为x轴坐标_
index = [x for x in range(0,100)]
_# 生成一个正弦序列_
originalsignal = [math.sin(x)*10 for x in range(0,100)]
_# 生成随机数序列，模拟噪声_
noise = [random.uniform(0, 5) for x in range(0,100)]
_# 将两个列表中的元素相加_
signal = [x+y for x,y in zip(originalsignal,noise) ]
_# 创建DateProcessClass类，传入signal.copy()_
_# 通过创建signal的拷贝序列，从而不改变l的原始数据_
s = DateProcessClass(signal.copy(),10)
_# 进行数据滤波_
filtersignal = s.DateFilter()
_# 曲线绘图_
plt.plot(index,signal,'b')
plt.plot(index,filtersignal,'r')
_# 显示图像_
plt.show()
_# 打印信号最大值_
print("Signal Max value:",s.DateCalMax())
_# 打印信号最小值_
print("Signal Min value:",s.DateCalMin())

我们来看一下运行效果，可以看到我们对原始数据使用 5 点的滑动平均滤波的效果（蓝色是原始波形、红色是滤波后波形）：

为了防止有人直接从我们的接口类中实例化对象，我们可以使用如下代码，在直接调用接口中方法时抛出 NotImplementedError 异常：

_# 定义数据处理接口_
class DateProcessInterface(object):
    def __init__(self,DateList:List[int],FilterLength:int):
        '''
        初始化方法
        :param DateList: 数据列表
        :param FilterLength: 对多少个点做数据滤波
        '''
        raise NotImplementedError

3. 使用抽象基类(ABC 类)实现接口

在 Python 编程中，抽象基类（Abstract Base Classes，简称 ABC）是一种非常有用的工具，用于定义接口和规范类的行为。抽象基类提供了一种机制，可以确保子类实现了特定的方法和属性。

抽象基类，也是类，需要使用 class 关键字进行定义，它与普通类不同之处有两点：

• 抽象基类不能被实例化，只能被继承；
• 子类必须实现抽象基类里定义的抽象方法，否则不能被实例化。

在 Python 中，可以使用 abc 模块来定义抽象基类。以上的 DateProcessInterface 使用抽象基类时，示例代码如下：

from abc import ABCMeta, abstractmethod
_# 使用抽象基类定义数据处理接口_
class DateProcessInterface(metaclass=ABCMeta):
    def __init__(self,DateList:List[int],FilterLength:int):
        '''
        初始化方法
        :param DateList: 数据列表
        :param FilterLength: 对多少个点做数据滤波
        '''
        pass

    @abstractmethod
    def DateFilter(self)->List:
        '''
        抽象方法，数据滤波
        :return: List
        '''
        pass

    @abstractmethod
    def DateCalMax(self)->int:
        '''
        抽象方法，计算数据最大值
        :return: int
        '''
        pass

    @abstractmethod
    def DateCalMin(self)->int:
        '''
        抽象方法，计算最小值
        :return: int
        '''
        pass

这里，我们首先需要给接口类传递 metaclass 关键字参数，该关键字涉及到了元类编程的相关知识点，我们不予详细介绍，只需知道通过分配 ABCMeta 元类，可以赋予你的类为抽象基类。接下来使用 @abstractmethod 的装饰器实现了将方法标记为抽象，它们声明该类的任何子类必须实现这一方法。

具体来说，使用 @abstractmethod 装饰器的方法必须满足以下两个条件：

• 方法必须是抽象方法，即只定义方法名和参数列表，但没有实现代码；
• 方法必须在抽象类或者实现抽象类接口的子类中实现。

@abstractmethod 还能注解静态方法、类方法和属性。 你只需保证这个注解紧靠在方法定义前即可。

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

抽象基类还可以用于类型检查，使用 isinstance()和 issubclass()函数。例如：

print(issubclass(DateProcessClass, DateProcessInterface))
print(isinstance(DateProcessClass, DateProcessInterface))