python抽象類介面_python的特性是什麼

『壹』 python下的抽象類的用途和意義

抽象方法是基類中定義的方法，但卻沒有任何實現。在java中，可以把方法申明成一個介面。而在python中實現一個抽象方法的簡單的方法是：x0dx0aclass Sheep（object）：x0dx0adef get_size(self):x0dx0araise NotImplementedErrorx0dx0a任何從Sheep繼承下來的子類必須實現get_size方法。否則就會產生一個錯誤。但這種實現方法有個缺點。定義的子類只有調用那個方法時才會拋錯。這里有個簡單方法可以在類被實例化後觸發它。使用python提供的abc模塊。x0dx0aimport abcx0dx0aclass Sheep(object):x0dx0a__metaclass__ = [email protected] get_size(self):x0dx0areturnx0dx0a這里實例化Sheep類或任意從其繼承的子類（未實現get_size）時候都會拋出異常。x0dx0a因此，通過定義抽象類，可以定義子類的共同method（強制其實現）。

『貳』 Python語言到底有哪些優點呢

多年來，Python在各種流行編程語言中一直排名靠前，它自身的特點讓Python成為世界上功能最豐富的編程語言之一，可以適用於任何項目開發，因此Python深受開發工程師的喜愛。那到底Python自身有哪些優點使得Python深得大家的喜歡，下面和四川優就業的小編一起來看看吧。
一、簡單易學
Python語言的優點第一個就是簡單易學，Python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發Python程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。Python採用C語言進行開發，但是Python不再有C語言中的指針等復雜的數據類型存在。舉個例子來說，同樣一個程序，使用C可能需要1000行代碼，使用Java需要100行代碼，而使用Python則只需要20行代碼。這也就是很多新手小白選擇學習Python的原因，它沒有那麼復雜的邏輯，代碼簡潔規范，關鍵字也相對較少，說明文檔還非常簡單，極易上手。
二、免費開源
簡單地說，我們不用花一分錢，就可以直接下載安裝使用，自由的發布軟體的拷貝、閱讀它的源代碼，還可以對其源碼進行修改，並能把它的一部分用於新的自由軟體中。
三、開發速度快、效率高
Python被稱為「膠水語言」，並且有豐富強大庫，可以實現很多強大的功能，因此Python運行速度非常快，開發效率非常高。
四、面向對象
Python具有很強的面向對象特性，同時也簡單化了面向對象的實現，可以消除保護類型、抽象類、介面等面向對象的元素。與其他主要的語言如C++和Java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
除了以上的這些優點，Python還有很多像可移植性強、可擴展性、可嵌入性等優勢。也正是這些優點，所以造就了功能強大的Python語言。

『叄』 python的特性是什麼

Python是一門大家都比較熟悉的一門計算機語言，也是比較簡單的一門計算機語言，相對於來說更加簡單一些，而且也是不少人進入行業內的首要選擇。
Python是一門好用又簡單易學的計算機編程語言，在近幾年中，Python受到了不少IT人士的追捧，熱度也是越來越高了，成為了我們入門首選的編程語言，為什麼呢?因為Python具有非常廣泛的應用范圍，在人工智慧、web開發之中具有非常好的應用，同時在金融分析、爬蟲等領域也具有很大的作用。
1、Python採用C語言進行開發，但是Python不再有C語言中的指針等復雜的數據類型存在。
2、Python具有很強的面向對象特性，同時也簡單化了面向對象的實現，可以消除保護類型、抽象類、介面等面向對象的元素。
3、Python代碼可以使用空格或者製表符縮進的方式分割代碼。
4、Python僅僅只有31個保留字，而且沒有分號、begin、end等標記。
5、Python是強類型的語言，變數創建之後會對應一種數據類型，出現在統一表達式中的不同類型的變數需要做類型轉換。

『肆』如何在Python中使用static，class，abstract方法

方法在Python中是如何工作的

方法就是一個函數，它作為一個類屬性而存在，你可以用如下方式來聲明、訪問一個函數：

Python

>>> class Pizza(object):

... def __init__(self, size):

... self.size = size

... def get_size(self):

... return self.size

...

>>> Pizza.get_size

Python在告訴你，屬性_get_size是類Pizza的一個未綁定方法。這是什麼意思呢？很快我們就會知道答案：

Python

>>> Pizza.get_size()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)

我們不能這么調用，因為它還沒有綁定到Pizza類的任何實例上，它需要一個實例作為第一個參數傳遞進去（Python2必須是該類的實例，Python3中可以是任何東西），嘗試一下：

Python

>>> Pizza.get_size(Pizza(42))

太棒了，現在用一個實例作為它的的第一個參數來調用，整個世界都清靜了，如果我說這種調用方式還不是最方便的，你也會這么認為的；沒錯，現在每次調用這個方法的時候我們都不得不引用這個類，如果不知道哪個類是我們的對象，長期看來這種方式是行不通的。

那麼Python為我們做了什麼呢，它綁定了所有來自類_Pizza的方法以及該類的任何一個實例的方法。也就意味著現在屬性get_size是Pizza的一個實例對象的綁定方法，這個方法的第一個參數就是該實例本身。

Python

>>> Pizza(42).get_size

>>> Pizza(42).get_size()

和我們預期的一樣，現在不再需要提供任何參數給_get_size，因為它已經是綁定的，它的self參數會自動地設置給Pizza實例，下面代碼是最好的證明：

Python

>>> m = Pizza(42).get_size

>>> m()

更有甚者，你都沒必要使用持有Pizza對象的引用了，因為該方法已經綁定到了這個對象，所以這個方法對它自己來說是已經足夠了。

也許，如果你想知道這個綁定的方法是綁定在哪個對象上，下面這種手段就能得知：

Python

>>> m = Pizza(42).get_size

>>> m.__self__

<__main__.Pizza object at 0x7f3138827910>

>>> # You could guess, look at this:

...

>>> m == m.__self__.get_size

True

顯然，該對象仍然有一個引用存在，只要你願意你還是可以把它找回來。

在Python3中，依附在類上的函數不再當作是未綁定的方法，而是把它當作一個簡單地函數，如果有必要它會綁定到一個對象身上去，原則依然和Python2保持一致，但是模塊更簡潔：

Python

>>> class Pizza(object):

... def __init__(self, size):

... self.size = size

... def get_size(self):

... return self.size

...

>>> Pizza.get_size

靜態方法

靜態方法是一類特殊的方法，有時你可能需要寫一個屬於這個類的方法，但是這些代碼完全不會使用到實例對象本身，例如：

Python

class Pizza(object):

@staticmethod

def mix_ingredients(x, y):

return x + y

def cook(self):

return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)

這個例子中，如果把_mix_ingredients作為非靜態方法同樣可以運行，但是它要提供self參數，而這個參數在方法中根本不會被使用到。這里的@staticmethod裝飾器可以給我們帶來一些好處：

Python不再需要為Pizza對象實例初始化一個綁定方法，綁定方法同樣是對象，但是創建他們需要成本，而靜態方法就可以避免這些。

Python

>>> Pizza().cook is Pizza().cook

False

>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients

True

>>> Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients

True

可讀性更好的代碼，看到@staticmethod我們就知道這個方法並不需要依賴對象本身的狀態。
可以在子類中被覆蓋，如果是把mix_ingredients作為模塊的頂層函數，那麼繼承自Pizza的子類就沒法改變pizza的mix_ingredients了如果不覆蓋cook的話。

類方法

話雖如此，什麼是類方法呢？類方法不是綁定到對象上，而是綁定在類上的方法。

Python

>>> class Pizza(object):

... radius = 42

... @classmethod

... def get_radius(cls):

... return cls.radius

...

>>>

>>> Pizza.get_radius

>>> Pizza().get_radius

>>> Pizza.get_radius is Pizza().get_radius

True

>>> Pizza.get_radius()

無論你用哪種方式訪問這個方法，它總是綁定到了這個類身上，它的第一個參數是這個類本身（記住：類也是對象）。

什麼時候使用這種方法呢？類方法通常在以下兩種場景是非常有用的：

工廠方法：它用於創建類的實例，例如一些預處理。如果使用@staticmethod代替，那我們不得不硬編碼Pizza類名在函數中，這使得任何繼承Pizza的類都不能使用我們這個工廠方法給它自己用。

Python

class Pizza(object):

def __init__(self, ingredients):

self.ingredients = ingredients

@classmethod

def from_fridge(cls, fridge):

return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())

調用靜態類：如果你把一個靜態方法拆分成多個靜態方法，除非你使用類方法，否則你還是得硬編碼類名。使用這種方式聲明方法，Pizza類名明永遠都不會在被直接引用，繼承和方法覆蓋都可以完美的工作。

Python

class Pizza(object):

def __init__(self, radius, height):

self.radius = radius

self.height = height

@staticmethod

def compute_area(radius):

return math.pi * (radius ** 2)

@classmethod

def compute_volume(cls, height, radius):

return height * cls.compute_area(radius)

def get_volume(self):

return self.compute_volume(self.height, self.radius)

抽象方法

抽象方法是定義在基類中的一種方法，它沒有提供任何實現，類似於Java中介面(Interface)裡面的方法。

在Python中實現抽象方法最簡單地方式是：

Python

class Pizza(object):

def get_radius(self):

raise NotImplementedError

任何繼承自_Pizza的類必須覆蓋實現方法get_radius，否則會拋出異常。

這種抽象方法的實現有它的弊端，如果你寫一個類繼承Pizza，但是忘記實現get_radius，異常只有在你真正使用的時候才會拋出來。

Python

>>> Pizza()

<__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90>

>>> Pizza().get_radius()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

File "<stdin>", line 3, in get_radius

NotImplementedError

還有一種方式可以讓錯誤更早的觸發，使用Python提供的abc模塊，對象被初始化之後就可以拋出異常：

Python

import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_radius(self):

"""Method that should do something."""

使用abc後，當你嘗試初始化BasePizza或者任何子類的時候立馬就會得到一個TypeError，而無需等到真正調用get_radius的時候才發現異常。

Python

>>> BasePizza()

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <mole>

TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius

混合靜態方法、類方法、抽象方法

當你開始構建類和繼承結構時，混合使用這些裝飾器的時候到了，所以這里列出了一些技巧。

記住，聲明一個抽象的方法，不會固定方法的原型，這就意味著雖然你必須實現它，但是我可以用任何參數列表來實現：

Python

import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(self):

"""Returns the ingredient list."""

class Calzone(BasePizza):

def get_ingredients(self, with_egg=False):

egg = Egg() if with_egg else None

return self.ingredients + egg

這樣是允許的，因為Calzone滿足BasePizza對象所定義的介面需求。同樣我們也可以用一個類方法或靜態方法來實現：

Python

import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(self):

"""Returns the ingredient list."""

class DietPizza(BasePizza):

@staticmethod

def get_ingredients():

return None

這同樣是正確的,因為它遵循抽象類BasePizza設定的契約。事實上get_ingredients方法並不需要知道返回結果是什麼，結果是實現細節，不是契約條件。

因此，你不能強制抽象方法的實現是一個常規方法、或者是類方法還是靜態方法，也沒什麼可爭論的。從Python3開始（在Python2中不能如你期待的運行，見issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod裝飾器成為可能。

Python

import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

ingredient = ['cheese']

@classmethod

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(cls):

"""Returns the ingredient list."""

return cls.ingredients

別誤會了，如果你認為它會強制子類作為一個類方法來實現get_ingredients那你就錯了，它僅僅表示你實現的get_ingredients在BasePizza中是一個類方法。

可以在抽象方法中做代碼的實現？沒錯，Python與Java介面中的方法相反，你可以在抽象方法編寫實現代碼通過super()來調用它。（譯註：在Java8中，介面也提供的默認方法，允許在介面中寫方法的實現）

Python

import abc

class BasePizza(object):

__metaclass__= abc.ABCMeta

default_ingredients = ['cheese']

@classmethod

@abc.abstractmethod

def get_ingredients(cls):

"""Returns the ingredient list."""

return cls.default_ingredients

class DietPizza(BasePizza):

def get_ingredients(self):

return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()

這個例子中，你構建的每個pizza都通過繼承BasePizza的方式，你不得不覆蓋get_ingredients方法，但是能夠使用默認機制通過super()來獲取ingredient列表。

打賞支持我翻譯更多好文章，謝謝！

『伍』 python中的concurrent.futures模塊

concurrent.futures 模塊提供了並發執行調用的高級介面

並發可以使用 threads 執行，使用 ThreadPoolExecutor 或分離的 processes ，使用 ProcessPoolExecutor 。都實現了同一個介面，這個介面在抽象類 Executor 定義

wait 等待 fs 裡面所有的 Future 實例（由不同的 Executors 實例創建的）完成。返回兩個命名元祖，第一個元祖名為 done ，存放完成的 futures 對象，第二個元祖名為 not_done ，存放未完成的 futures 。
return_when 參數必須是 concurrent.futures 裡面定義的常量： FIRST_COMPLETED , FIRST_EXCEPTION , ALL_COMPLETED

返回一個迭代器， yield 那些完成的 futures 對象。 fs 裡面有重復的也只可能返回一次。任何 futures 在調用 as_completed() 調用之前完成首先被 yield 。

Future() 封裝了可調用對象的非同步執行。 Future 實例可以被 Executor.submit() 方法創建。除了測試之外不應該直接創建。 Future 對象可以和非同步執行的任務進行交互

1、抽象類，提供非同步調用的方法。不能被直接使用，而是通過構建子類。

2、方法

shutdown(wait=True)
給 executor 發信號，使其釋放資源，當 futures 完成執行時。已經 shutdown 再調用 submit() 或 map() 會拋出 RuntimeError 。使用 with 語句，就可以避免必須調用本函數

ThreadPoolExecutor 是 Executor 的子類使用線程池來非同步執行調用

如果使用不正確可能會造成死鎖，所以 submit 的 task 盡量不要調用 executor 和 futures ，否則很容易出現死鎖

默認的max_workers是設備的處理器數目*5

ProcessPoolExecutor 使用 multiprocessing 模塊，不受 GIL 鎖的約束，意味著只有可以 pickle 的對象才可以執行和返回

__main__ 必須能夠被工作子進程導入。所以意味著 ProcessPoolExecutor 在互動式解釋器下不能工作。

提交給 ProcessPoolExecutor 的可調用方法裡面調用 Executor 或 Future 將會形成死鎖。

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None)

max_workers 默認是處理器的個數

exception concurrent.futures.CancelledError

exception concurrent.futures.TimeoutError

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool

『陸』 python基礎（abc類）

ABC是Abstract Base Class的縮寫。
Python本身不提供抽象類和介面機制，要想實現抽象類，可以藉助abc模塊。
abc類中常見的方法有：ABCMeta，abstractmethod，classmethod

這是用來生成抽象基礎類的元類。由它生成的類可以被直接繼承。

通過注冊進行具體化抽象類

通過繼承具體化抽象類

『柒』大數據主要學習什麼呢

大數據主要學習的東西有6個方面：
第一階段
JavaSE基礎核心
第二階段
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架

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python抽象類介面

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