在 Python 中，可以使用abc模块（Abstract Base Classes 的缩写）来定义抽象基类。abc模块提供了创建抽象基类的组件。
要定义一个抽象基类，需要使用ABCMeta作为元类，或者从ABC类派生。以下是两种常见的定义方式：
方式一：使用ABCMeta作为元类
from abc import ABCMeta
class MyABC(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def some_abstract_method(self):
""" 抽象方法，无需实现具体逻辑 """
pass方式二：从ABC类派生
from abc import ABC
class MyABC(ABC):
@abstractmethod
def some_abstract_method(self):
""" 抽象方法，无需实现具体逻辑 """
pass在上述代码中，定义了一个名为MyABC的抽象基类，其中包含了一个被@abstractmethod装饰的抽象方法some_abstract_method。
抽象基类不能被实例化，只能被继承。子类必须实现父类中的抽象方法，否则子类也不能被实例化。
抽象基类的主要作用包括：
- 为模块之间的调用提供清晰的接口，便于协同开发和理解代码功能。
- 约束开发，确保子类按照规定实现特定的方法，保证代码的规范性和一致性。
例如，有一个子类继承了上述的抽象基类：
class MySubclass(MyABC):
def some_abstract_method(self):
# 实现抽象方法的具体逻辑
print("实现了抽象方法")这样，MySubclass就实现了抽象基类MyABC中的抽象方法some_abstract_method，可以被实例化和使用。
另外，collections.abc子模块中也提供了一些常用的抽象基类，可用于测试一个类或实例是否提供特定的接口，例如判断是否可哈希、是否为映射等。例如，可以使用isinstance函数结合collections.abc中的抽象基类来检查一个对象是否属于某种类型：
from collections.abc import Sized
obj = MyObject()
if isinstance(obj, Sized):
# obj 是可确定大小的对象
size = len(obj) 这样可以使代码更加规范和具有可读性，并且能够统一处理类似的类型检查。
抽象基类就像是一个“模板”或者“蓝图”，但它自己是不完整的，不能直接被拿来用。比如说，有个“动物”的抽象基类，它可能规定了所有动物都得有“吃”和“睡”的能力，但不会具体说怎么吃、怎么睡。
它主要有两个大作用。
第一个作用是规范和统一。就像上面说的“动物”抽象基类规定了要有“吃”和“睡”的能力，那么继承它的子类，比如“狗”“猫”“牛”等等，都得有这两个能力，这样就保证了大家都遵循同样的规则，代码写起来更整齐、更有条理。
第二个作用是方便检查和识别。比如说，您有一堆不同的类，有的是“动物”的子类，有的不是。通过抽象基类，您能很容易地判断出哪些是“动物”相关的类，哪些不是，就像拿着一个标准去对照一样。
和普通类相比，普通类可以直接创建对象来使用，而抽象基类不行，它更像是给其他类定规矩的。
和接口的概念有点像，接口也是规定了一些方法，但在 Python 里没有像其他语言那样明确的“接口”概念，抽象基类在一定程度上起到了类似的作用。
再比如说和继承的关系，子类继承抽象基类，就得按照抽象基类定的规矩把那些没写具体的方法给补充完整，不然子类也不能正常工作。
总的来说，抽象基类就像是一个老大，给下面的小弟们定好了必须要做的事，让整个代码世界更有秩序。
总之，抽象基类通过定义抽象方法来规定子类必须实现的行为，有助于提高代码的设计质量和可维护性。在实际开发中，根据具体的需求和场景合理使用抽象基类，可以更好地组织和管理代码结构。
