鸭子类型非正式的特征动态协议是 Python 中接口的“常规”方式，接口明确的抽象基类（ABC）是新知识，提供了严格规定和类型检查。

11.1 Python 文化中的接口和协议

• 接口的含义：对象公开方法的子集，让对象在系统中扮演特定的角色。如“文件类对象”、“可迭代对象”并不是指特定的类，而是指实现了特定的公开方法；
• Python 接口、协议、类对象的含义是相同的——与继承无关。

11.2 Python 的序列协议

• 序列协议中的接口（参考抽象基类 collections.abc.Sequence）见下图：
  • 序列类型必须实现的方法（抽象方法）： __len__（来自 Sized）、__getitem__；
  • 在 Sequence 中基于 __getitem__ 方法重写了继承的抽象方法 __contains__ 和 __iter__，并实现了 __reversed__、index、count 方法。
• 类似地，Python 在对一般对象进行迭代、in 操作时，如果没有实现这些方法，Python 会调用 __getitem__ 来让迭代、in 可用（后备机制）。 只需要实现 __getitem__ 方法即可实现迭代，这也是鸭子类型的极端形式：会尝试用其他的方法实现操作，能工作即为实现了该功能。

• 生成器是一次性的，无法使用 __len__、__getitem__ 等方法。而 range() 等函数生成的独有对象符合序列协议，可以使用序列的接口：

>>> range(5)[1]
1
>>> len(range(5))
5
>>> (x for x in range(5))[1]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'generator' object is not subscriptable

11.3 使用猴子补丁在运行时实现协议

属性在运行时的动态替换，叫做猴子补丁（Monkey Patch）。

• 在设计方法时，首先考虑该实例的行为是否符合特定的协议。如果针对这一协议有现成的方法，则可以直接调用标准库（如对近似序列的类型进行打乱）。这是鸭子类型提供的优势：函数和方法的定义和实现是基于协议的，而不是基于实际类型的（无类型规定）；
• 实例的属性、方法都是可以动态修改的；
• 每个 Python 方法都是普通参数，实例方法的参数命名为 self 只是一种约定，没有实际意义。从这一角度来看，实例的方法和普通函数的语法是完全相同的，只是在变量作用域（如私有变量）等方面有不同。（见下面的代码）

class A:
    def __init__(d):
        d.s = 5
  
def getS(obj):
    return obj.s
  
a = A()
A.S = getS
print(a.S())     # 5
print(getS(a))   # 5

11.4 白鹅类型

鸭子类型：忽略对象的真正类型，转而关注对象有没有实现所需的方法、签名和语义； 白鹅类型：避免不相关的类型有同名而含义不同的方法，借鉴水禽的“支序系统学”，引入抽象基类。isinstance 通过抽象基类来判断是否是实例类型，解决了上述问题。

class Struggle:
    def __len__(self):
        return 23
  
from collections import abc
print(isinstance(Struggle(), abc.Sized))

• 不应当滥用 isinstance 检查来区分类型：在使用抽象基类时，可以借助多态来对不同类别的实例对象实现正确的方法调用；
• 在基于协议进行分类操作时，可以直接进行处理而不进行类型判断，这样可以充分利用鸭子类型的特点来简化操作，将调用成功与失败作为标准来间接分类（当规模很大或是一次性数据类型时，使用抽象基类的类型判断更好）。

11.5 定义抽象基类的子类

• Python 会在实例化继承自抽象基类的子类对象时，检查是否实现了所有的抽象方法，若没有实现则会抛出 TypeError 异常；
• 可以利用子类的特点，覆盖从抽象基类中继承的非抽象方法，以更高效的方式重新实现。

11.6 标准库中的抽象基类

collections.abc 模块

• Iterable、Container、Sized 为所有集合形式类型的抽象基类，应当至少实现其协议（迭代、in 运算、len() 函数）；
• Sequence、Mapping、Set 为主要的不可变类型，且有各自的可变子类；
• MappingView 是映射类型：映射的方法 .items()、.keys()、.values() 分别会返回三种映射类型子类的实例（见上图右下角），包含丰富的接口；
• Callable、Hashable 的作用是为内置函数 isinstance 提供支持；
• Iterator 为 Iterable 的子类，表示迭代器。

抽象数字类型

• 抽象数字类型的层级结构：Number、Complex、Real、Rational、Integral。

11.7 定义并使用一个抽象基类

抽象基类与子类的定义

• 自己定义的抽象基类继承自 abc.ABC（在 Python 3.4 之前需要使用 metaclass=abc.ABCMeta，在 Python 2 中要使用类属性 __metaclass__ = abc.ABCMeta）；
• 抽象方法使用 @abc.abstractmethod 装饰（堆叠装饰器时应放在最底层），定义体内只有文档字符串；
• 抽象基类可以提供具体方法，需要依赖接口中的其他方法实现；
• 注：IndexError 和 KeyError（查找时可能的异常）是 LookupError 的子类，可统一捕获；
• 小技巧：random.SystemRandom 类适用于“加密的随机序列”，其产生的序列是不可再生的，因为其随机性来自系统而非软件环境。

虚拟子类

在不继承的情况下，可把一个类注册为抽象基类的虚拟子类。

• 可使用抽象基类的 register 方法（或装饰器） 注册虚拟子类。可以使用 issubclass 和 ininstance 等函数识别，但不会继承任何方法或属性，需要实现所需的全部方法（不会在实例化时检查）；
• 类属性和所有方法继承的原理：类的继承关系使用类属性 __mro__（Method Resolution Order）指定，它列出了该类和所有超类，不会包含虚拟继承的抽象基类。注意：实例属性不会被继承，这也是 super().__init__() 的功能（调用父类的初始化方法）；
• 小技巧：声明实例方法时，直接使用语句 m_name = func 即可（方法和函数完全相同，除了它是类属性，与类属性的定义方式相同）。

11.8 子类的测试方法

• 类方法 __subclasses__() 返回类的直接子类列表（是在内存中存在的直接子代，因此取决于模块中导入的类），不包含虚拟子类；
• 抽象基类独有的类属性 _abc_registry 是注册的虚拟子类弱引用的集合（WeakSet）。

11.9 Python 使用 register 的方式

• 更常见的注册方法是使用函数注册其他地方定义的类。写在全局作用域中，这样在导入模块时，解释器会执行这些注册的语句。

11.10 鹅的行为有可能像鸭子

• 有的抽象基类可以自行识别类是否为虚拟子类，这依赖基类特殊的类方法 __subclasshook__(cls, C)，定义了如何判断子类 C 是否实现了接口（是虚拟子类）；
• 这种自行检查虚拟子类的方式与鸭子类型相似（只判断接口，而不考虑类继承）；
• 自己实现__subclasshook__方法的可靠性很低，因为无法保证同名接口行为相同。