抽象基类
有些面向对象的语言，如JAVA，支持接口，可以声明一个支持给定的一些方法方法，或者支持给定存取协议的类。抽象基类（或者ABCs）是Python里一个相同的特性。抽象基类由abc模块构成，包含了一个叫做ABCMeta的metaclass。这个metaclass由内置的isinstance()和issubclass()特别处理，并包含一批会被Python开发人员广泛用到的基础抽象基类。将来的Python版本可能会加入更多的抽象基类。
比如说有某个特定类你想知道它是否支持dictionary类型的存取。然而dictionary类型是个模糊的表述。它可能意味着可以通过obj[1]进行存取。那是否也意味着obj[2]= value这种赋值也起作用呢？又或者该对象将具备keys(), values()和items()方法？迭代的变种如iterkeys()，copy()和update()又如何呢？通过对象迭代的iter()呢？
Python 2.6的collections模块包括了许多不同的抽象基类来表示出这些不同。Iterable表明一个类定义了__iter__()，Container意味着该类定义了__contains__()方法，因此支持x in y表达式。基本的dictionary接口包括存取数据和keys()，values()，以及items()，由MutableMapping抽象基类定义。
你可以让你的类继承某个特定的抽象基类，来表示它们支持抽象基类接口：
import collections
class Storage(collections.MutableMapping):
...
另外，你可以不继承基类，以调用抽象基类的register()方法的方式注册该类。
import collections
class Storage:
...
collections.MutableMapping.register(Storage)
相对于你写的类来说，从抽象基类继承可能更清晰。当你已经写了一个新的抽象基类，能描述一个存在的类型或类，或者你想声明某些第三方类实现了一个抽象基类，
register()方法是有用的。例如，如果你定义了一个PrintableType抽象基类，以下是合法的：
# Register Python's types
PrintableType.register(int)
PrintableType.register(float)
PrintableType.register(str)
类应当遵循由抽象基类指明的语义，但是Python不能检查这一点；类作者应该理解抽象基类的需求，并据此实现代码。
要检查一个对象是否支持某个特定接口，你可以这样写：
def func(d):
if not isinstance(d, collections.MutableMapping):
raise ValueError("Mapping object expected, not %r" % d)
不要认为你必须像上面的例子那样，写许多检查性的代码。Python有很强的duck-typing传统，从来不会进行显式的类型检查。代码只是简单的调用对象的方法，认为这些方
法会存在，如果不存在就会抛出异常。抽象基类检查时一定要谨慎，最好在非常必要的时候才那样做。
你可以在类的定义中用abc.ABCMeta作为metaclass写自己的抽象基类：
from abc import ABCMeta, abstractmethod
class Drawable():
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def draw(self, x, y, scale=1.0):
pass
def draw_doubled(self, x, y):
self.draw(x, y, scale=2.0)
class Square(Drawable):
def draw(self, x, y, scale):
...
在以上的Drawable抽象基类中，draw_doubled()方法会按对象两倍的大小画出来，并且可以调用Drawable自己的方法来实现。因此实现这个抽象基类的类不需要
提供它们自己的draw_doubled()实现，尽管他们可以那样做。然而draw()的实现是必须的；抽象基类不能提供一个有用的一般实现。
你可以在必须实现的方法，如draw()中应用@abstractmethod修饰符；Python会对那些没有定义该方法的类抛出异常。注意，只有当你试图创建一个子类实例，但是却缺少该方法的时候才会抛出异常。
>>>class Circle(Drawable):
... pass
...
>>>c=Circle()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: Can't instantiate abstract class Circle with abstract methods draw
>>>
抽象数据属性可以用@abstractproperty decorator声明：
from abc import abstractproperty
...
@abstractproperty
def readonly(self):
return self._x
子类必须定义一个readonly()属性。
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http://bbs.chinaunix.net/thread-771123-1-1.html
java中的抽象类是为了实现c++中的抽象类和模板之类的东西
接口是为了解决java不能多继承的问题
很显然楼主是从java才开始接触面向对象程序设计的。实际上java的“接口”是一个特例而非普通现象。如果可以多继承的话，那还要接口干什么？
实际上python才是最符合现实逻辑的“面向对象”
python允许多继承，正如现实中，你既是公民也是纳税人，我们直接使用这些“类”而不需要特别的创建什么“纳税人接口”
python中所有的类，都是抽象类，或者说根本不存在抽象类，类方法可以直接使用，“类”本身在定义的时候就已经实例化，你可以通过输入：某类[回车]看到其内存句柄。这是符合事实的，并且时简约明了的。
而在C++和java当中，一个类定义了以后，肯定是占用了内存空间，但是同时他又没有实例化，如果要使用的话还得实例化一次，又要占用一些内存空间。而类定义所占用的内存空间，使用率很低。
python中不存在“基类”的概念，也没有单根，更没有基本类型，所有的一切都是对象。
python是无神论的最完美体现，没有亚当，没有上帝，没有鬼神，没有唯一的主。你爱信什么信什么，爱是什么是什么，没有任何约束，但是不能存在特殊。
另外，python根本没有意去模仿java的接口，因为那完全没必要，python的标准类就完全包含java中的接口的所有功能。倒是模仿一下c++的模板会有些实际用途。
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python接口的例子
http://pypi.python.org/pypi/zope.interface
twisted的twisted\internet\interface.py里使用zope.interface