Python OOP 設計思想 06：行為一致性構成多態

在 Python 中，多態并非偶然的調用成功，而是一種可以被反復依賴的行為模式。這種可依賴性并非來自類型約束，而來自一個更為關鍵的前提——行為一致性。

6.1 行為一致性的含義

行為一致性并不要求不同對象在內部實現上相同，而是指：在相同的使用語境中，不同對象對同類調用持續給出符合約定語義的行為結果。

process_items(range(10))           # range對象

在這些例子中，container 只需滿足一個條件：能夠被迭代并逐個產生元素。調用方并不關心它是否基于索引、哈希結構或動態計算。

一致的不是結構，而是：

? 調用方式一致

? 行為語義一致

? 使用結果可預期

6.2 語義一致而非實現一致

Python 的多態模型真正依賴的是語義一致性（Semantic Consistency）。

display_size({"a": 1, "b": 2})   # 2 (鍵值對數量)

關鍵不在于返回值如何計算，而在于返回值是否合理表達了“大小”這一語義。

語義不符的實現會破壞多態：

display_size(BadLength())  # 能調用但語義錯誤

這說明：多態不是“能運行即可”，而是“行為是否長期可信”。

Python 接受實現差異，但依賴語義一致。

6.3 方法名并非多態核心

初學者常將多態理解為“不同對象實現同名方法”，但在 Python 中，這一條件并不充分。

    handler.save()  # 調用成功，但語義各異

從語法層面看，上述示例確實構成了一種“形式上的多態”：多個對象都暴露了同名的 save() 方法，調用也都能夠成功完成。但這種一致性僅停留在調用入口層面，而未必形成可依賴的多態行為。

對于調用方而言，真正重要的問題并不是：“這個對象有沒有 save() 方法？”，而是：“在當前使用語境中，調用 save() 究竟意味著什么？”

如果調用方在業務邏輯中假定 save() 具有某種明確效果（例如“數據已可靠持久化”），那么這些對象實際上并不可互換。

因此，在 Python 中，方法名相同只是多態的必要條件之一，卻遠非充分條件。

真正支撐多態的，并不是方法的名字，而是圍繞該方法形成的穩定語義約定：包括其副作用、時機保證、失敗方式以及可重復調用的行為特征。

方法名只是調用入口，行為語義才是多態的核心。

如果調用方未明確約定方法的語義邊界，那么即便方法名相同，也無法構成穩定、可替換的多態接口。

6.4 屬性訪問中的多態

Python 的所有能力都通過屬性訪問暴露，多態同樣如此。

    return source.read(size)

        return self.socket.recv(size if size > 0 else 4096)

在 read_data(source) 的調用語境中，調用方并不關心 source 是文件、緩沖區還是網絡流，而是依賴這樣一個事實：通過 read() 屬性訪問，能夠按約定獲得一段數據。

只要對象在以下方面保持一致：

? 調用方式穩定

? 返回值的語義明確

? 關鍵行為（如讀取范圍、阻塞特性）符合約定

那么屬性訪問本身就構成了一種多態接口。

這說明，在 Python 中，多態并不局限于“方法是否同名”，也可通過統一的屬性訪問語義自然形成。

6.5 協作語境中的行為一致性

多態真正的價值，體現在對象在協作體系中的可替換性。

process_pipeline(NetworkSource(), CompressTransformer(), NetworkSink())

上述示例強調的是：多態并不是孤立存在的，而是在對象協作中才真正顯現價值。

在這個管道模型中，每個對象只承擔一個清晰角色：

? source 提供數據

? transformer 處理數據

? sink 接收結果

調用方只依賴這些角色在協作邊界上的行為約定，而不關心具體實現。

只要各對象在協作點上保持行為一致：

? 輸入與輸出的語義不變

? 調用方式不變

? 副作用可預期

就可以在不修改調用代碼的前提下，自由替換實現。

因此，這里的多態不是“對象之間的關系”，而是對象在協作體系中的可替換性。

6.6 行為一致性的實踐保障

既然 Python 不強制接口和類型約束，一個自然的問題是：行為一致性靠什么來保證？

答案很簡單：靠約定和驗證，而不是靠語法。

在實踐中，Python 通常通過三件事來維持多態的可靠性：

? 用文檔或抽象基類說明“應該怎么用”

? 用測試驗證“是否真的按約定工作”

? 用穩定的調用方式形成事實上的接口

test_data_source(NetworkSource())

抽象基類與測試在這里的作用，并不是“強制統一實現”，而是將行為約定顯性化、可驗證化。

DataSource 抽象基類明確了 read() 方法的語義邊界：

? 返回什么類型

? 特殊參數的含義

? 行為何時結束

而測試代碼則把這些約定轉化為可執行的事實檢查。

在 Python 中，只要一個實現能夠通過這些測試，它就被視為“行為上等價”，可以被安全替換。

多態因此不依賴編譯期檢查，而依賴：

? 明確的語義約定

? 穩定的調用方式

? 持續的行為驗證

這正是 Python 工程實踐中，多態得以長期成立的現實保障。

小結

在 Python 中，多態的根基不在類型或繼承結構，而在對象是否持續履行約定的行為語義。只要在既定使用語境中保持調用方式、語義含義與結果預期的一致，對象便具備可替換性。多態因此不是語法特性，而是一種由協作關系與實踐驗證共同維系的行為事實。

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