• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Clases abstractas en Python

octubre 5, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Un concepto importante en programación orientada a objetos es el de las clases abstractas. Unas clases en las que se pueden definir tanto métodos como propiedades, pero que no pueden ser instancias directamente. Solamente se pueden usar para construir subclases. Permitiendo así tener una única implementación de los métodos compartidos, evitando la duplicación de código. Hoy vamos a ver cómo definir las clases abstractas en Python.

Propiedades de las clases abstractas

La primera propiedad de las clases abstractas es que no puede ser instanciadas. Simplemente proporciona una interfaz para las subclases derivadas y evitando así la duplicación de código.

Otra característica de estas clases es que no es necesario que tengan una implementación de todos los métodos necesarios. Pudiendo ser estos abstractos. Los métodos abstractos son aquellos que solamente tienen una declaración, pero no una implementación detallada de las funcionalidades.

Las clases derivadas de las clases abstractas debe implementar necesariamente todos los métodos abstractos para poder crear una clase que se ajuste a la interfaz definida. En el caso de que no se defina alguno de los métodos no se podrá crear la clase.

Resumiendo, las clases abstractas define una interfaz común para las subclases. Proporciona atributos y métodos comunes para todas las subclases evitando así la necesidad de duplicar código. Imponiendo además lo métodos que deber ser implementados para evitar inconsistencias entre las subclases.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Creación de clases abstractas en Python

Para poder crear clases abstractas en Python es necesario importar la clase ABC y el decorador abstractmethod del modulo abc (Abstract Base Classes). Un módulo que se encuentra en la librería estándar del lenguaje, por lo que no es necesario instalar. Así para definir una clase privada solamente se tiene que crear una clase heredada de ABC con un método abstracto.

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def mover(self):
        pass

Ahora si se intenta crear una instancia de la clase animal, Python no lo permitirá indicando que no es posible. Es importante notar que que si la clase no hereda de ABC o contiene por lo menos un método abstracto, Python permitirá instancias las clases.

class Animal(ABC):
    def mover(self):
        pass
    
Animal()

class Animal():
    @abstractmethod
    def mover(self):
        pass
    
Animal()

Publicidad


Métodos en las subclases

Las subclases tienen que implementar todos los métodos abstractos, en el caso de que falta alguno de ellos Python no permitirá instancias tampoco la clase hija.

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def mover(self):
        pass
    
    @abstractmethod
    def comer(self):
        print('Animal come')

        
class Gato(Animal):
    def mover(self):
        print('Mover gato')
        
g = Gato() # Error

Por otro lado, desde los métodos de las subclases podemos llamar a las implementaciones de la clase abstracta con el comando super() seguido del nombre del método.

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def mover(self):
        pass
    
    @abstractmethod
    def comer(self):
        print('Animal come')

        
class Gato(Animal):
    def mover(self):
        print('Mover gato')
        
        
    def comer(self):
        super().comer()
        print('Gato come')
        

g = Gato()
g.mover()
g.comer()
Mover gato
Animal come
Gato come

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se pueden usar el patrón de clase abstracta en Python. Un patrón que es clave en programación orientada a objetos para evitar la repetición de código, centralizando las funcionalidades comunes en una clase que sirve de plantilla para las clases hijas.

Imagen de ArtTower en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 4.2 / 5. Votos emitidos: 10

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

Publicado en: Python

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

agosto 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)

agosto 6, 2026 Por Daniel Rodríguez

Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

agosto 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • pandas Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas publicado el septiembre 13, 2021 | en Python
  • Analytics Lane lanza su Visualizador de Series Temporales: entiende tendencia, estacionalidad y ruido de forma visual e interactiva publicado el abril 30, 2026 | en Noticias
  • La pantalla del sistema operativo anfitrión no se adapta al de la pantalla en VirtualBox Configuración del tamaño de pantalla en VirtualBox publicado el noviembre 11, 2022 | en Herramientas
  • Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows publicado el noviembre 25, 2022 | en Herramientas
  • Comparar archivos en Visual Studio Code publicado el enero 10, 2024 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto