我试图在Python中实现方法重载:
class A:
def stackoverflow(self):
print 'first method'
def stackoverflow(self, i):
print 'second method', i
ob=A()
ob.stackoverflow(2)
但是输出是第二种方法2;类似的:
class A:
def stackoverflow(self):
print 'first method'
def stackoverflow(self, i):
print 'second method', i
ob=A()
ob.stackoverflow()
给了
Traceback (most recent call last):
File "my.py", line 9, in <module>
ob.stackoverflow()
TypeError: stackoverflow() takes exactly 2 arguments (1 given)
我该怎么做呢?
在Python中,你不这样做。当人们在像Java这样的语言中这样做时,他们通常需要一个默认值(如果他们不需要,他们通常需要一个具有不同名称的方法)。所以,在Python中,你可以有默认值。
class A(object): # Remember the ``object`` bit when working in Python 2.x
def stackoverflow(self, i=None):
if i is None:
print 'first form'
else:
print 'second form'
如您所见,您可以使用它来触发单独的行为,而不仅仅是使用默认值。
>>> ob = A()
>>> ob.stackoverflow()
first form
>>> ob.stackoverflow(2)
second form
在3.4之前,agf的答案是正确的,而现在有了PEP-3124,我们得到了语法糖。
有关@overload装饰器的详细信息,请参阅typing文档,但请注意,这真的只是语法糖,恕我冒犯,这是人们一直在争论的问题。
就我个人而言,我同意拥有多个具有不同签名的函数比拥有一个具有20多个参数都设置为默认值(大多数时候没有)的单一函数更具可读性,然后不得不使用无休止的if, elif, else链来找出调用者实际希望我们的函数对所提供的参数集做什么。在Python禅之后,这是早就该有的:
美总比丑好。
也可以说
简单比复杂好。
直接来自上面链接的Python官方文档:
from typing import overload
@overload
def process(response: None) -> None:
...
@overload
def process(response: int) -> Tuple[int, str]:
...
@overload
def process(response: bytes) -> str:
...
def process(response):
<actual implementation>
编辑:如果有人想知道为什么这个例子不能像你从其他语言中期望的那样工作,我建议看看这个讨论。@overloaded函数不应该有任何实际的实现。这在Python文档中的示例中并不明显。
在Python中,你不这样做。当人们在像Java这样的语言中这样做时,他们通常需要一个默认值(如果他们不需要,他们通常需要一个具有不同名称的方法)。所以,在Python中,你可以有默认值。
class A(object): # Remember the ``object`` bit when working in Python 2.x
def stackoverflow(self, i=None):
if i is None:
print 'first form'
else:
print 'second form'
如您所见,您可以使用它来触发单独的行为,而不仅仅是使用默认值。
>>> ob = A()
>>> ob.stackoverflow()
first form
>>> ob.stackoverflow(2)
second form
Python在PEP-3124中添加了@overload装饰器,为通过类型检查进行重载提供语法糖——而不仅仅是使用重写。
关于通过PEP-3124中的@overload重载的代码示例
from overloading import overload
from collections import Iterable
def flatten(ob):
"""Flatten an object to its component iterables"""
yield ob
@overload
def flatten(ob: Iterable):
for o in ob:
for ob in flatten(o):
yield ob
@overload
def flatten(ob: basestring):
yield ob
由@overload-decorator转换为:
def flatten(ob):
if isinstance(ob, basestring) or not isinstance(ob, Iterable):
yield ob
else:
for o in ob:
for ob in flatten(o):
yield ob