抽象基類的常見用途：實現接口時作為超類使用。然后，說明抽象基類如何檢查具體子類是否符合接口定義，以及如何使用注冊機制聲明一個類實現了某個接口，而不進行子類化操作。最后，說明如何讓抽象基類自動“識別”任何符合接口的類——不進行子類化或注冊。

Python文化中的接口和協議

接口在動態類型語言中是怎么運作的呢？首先，基本的事實是，Python語言沒有 interface 關鍵字，而且除了抽象基類，每個類都有接口：類實現或繼承的公開屬性（方法或數據屬性），包括特殊方法，如__getitem__ 或 __add__。

按照定義，受保護的屬性和私有屬性不在接口中：即便“受保護的”屬性也只是采用命名約定實現的（單個前導下劃線）；私有屬性可以輕松地訪問，原因也是如此。不要違背這些約定。

另一方面，不要覺得把公開數據屬性放入對象的接口中不妥，因為如果需要，總能實現讀值方法和設值方法，把數據屬性變成特性，使用obj.attr 句法的客戶代碼不會受到影響。 Vector2d 類就是這么做的，Vector2d 類的第一版，x 和 y 是公開屬性。

vector2d_v0.py：x 和 y 是公開數據屬性

class Vector2d: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __iter__(self): return (n for n in (self.x, self.y))

我們把 x 和 y 變成了只讀特性。這是一項重大重構，但是 Vector2d 的接口基本沒變：用戶仍能讀取my_vector.x 和 my_vector.y。

class Vector2d: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y @property def x(self): return self.__x @property def y(self): return self.__y def __iter__(self): return (i for i in (self.x, self.y))

Python喜歡序列

Python 數據模型的哲學是盡量支持基本協議。對序列來說，即便是最簡單的實現，Python 也會力求做到最好。

下圖展示了定義為抽象基類的 Sequence 正式接口。

Sequence 抽象基類和 collections.abc 中相關抽象類的UML 類圖，箭頭由子類指向超類，以斜體顯示的是抽象方法

現在，看看下面🌰中的 Foo 類。它沒有繼承 abc.Sequence，而且只實現了序列協議的一個方法： __getitem__ （沒有實現 __len__ 方法）。

>>> class Foo:... 　　def __getitem__(self, pos):... 　　　　return range(0, 30, 10)[pos]...>>> f = Foo()>>> f[1]>>> for i in f: print(i)...>>> 20 in fTrue>>> 15 in fFalse

雖然沒有 __iter__ 方法，但是 Foo 實例是可迭代的對象，因為發現有__getitem__ 方法時，Python 會調用它，傳入從 0 開始的整數索引，嘗試迭代對象（這是一種后備機制）。盡管沒有實現 __contains__ 方法，但是 Python 足夠智能，能迭代 Foo 實例，因此也能使用 in 運算符：Python 會做全面檢查，看看有沒有指定的元素。