模板方法模式在Python中无需抽象类，可用函数参数或钩子方法解耦可变逻辑；若使用abc.ABC和@abstractmethod，须确保子类实现所有抽象方法，否则实例化时报错，且抽象方法不校验返回值与行为。
模板方法模式在Python里不用抽象类也能做，关键在于用函数参数或钩子方法把可变逻辑抽出去，让父类只控制流程顺序。
用 abc.ABC 和 @abstractmethod 定义骨架时要注意什么
很多人以为必须继承 abc.ABC 才算模板方法，其实不是——但如果你用了，就得确保子类真正实现所有 @abstractmethod，否则实例化时直接报 TypeError: Can't instantiate abstract class。
- 抽象方法只校验签名，不校验返回值或行为，所以子类可能返回错误类型却不出错
-
__init__里调用抽象方法会失败，因为此时子类还没完成初始化，应避免在构造中触发钩子 - 想跳过某步？不能靠“空实现”，得额外加
is_enabled类属性或参数控制，否则骨架被强行执行
用普通基类 + 可选钩子方法更灵活
去掉 abc 依赖后，模板逻辑反而更贴近实际项目：有些步骤本就可选，有些默认行为合理，没必要强制重写。
- 把核心步骤设为
def step_one(self): pass，子类按需覆盖，不覆盖就走空逻辑 - 用
if hasattr(self, '_preprocess')或getattr(self, 'skip_validation', False)控制分支 - 钩子名建议带前缀（如
_before_run、_on_failure），避免和业务方法名冲突 - 性能上无差异，但调试时更容易看到“哪步没定义”，而不是卡在抽象类实例化阶段
用函数参数替代继承：适合简单场景
当算法只有 1–2 个可变点，且不想建一堆子类时，直接把函数传进来最轻量。
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- 模板方法写成普通函数：
def run_pipeline(validate_func=None, transform_func=None): - 内部用
validate_func(data) if validate_func else lambda x: True做兜底 - 注意闭包变量捕获问题：如果
transform_func引用了外部对象状态，要确认生命周期是否匹配 - 这种写法无法复用中间状态（比如共享缓存字段），纯函数式风格下得靠参数传递或 closure 维护
最容易被忽略的是“骨架变更成本”——一旦上线后要在主流程里插新步骤，所有子类都得同步改，哪怕只是加个日志钩子。所以初期多留一两个预留钩子（如 _on_step_x_start），比后期批量重构强得多。
