你也可以使用pythonlangutil:

from pythonlangutil.overload import Overload, signature

class A:
    @Overload
    @signature()
    def stackoverflow(self):    
        print('first method')
    
    @stackoverflow.overload
    @signature("int")
    def stackoverflow(self, i):
        print('second method', i)

Python 3。X包含标准类型库，允许使用@overload装饰器进行方法重载。不幸的是，这是为了使代码更具可读性，因为@overload装饰方法之后需要跟随一个处理不同参数的非装饰方法。 除了你的例子，你可以在这里找到更多:

from typing import overload
from typing import Any, Optional
class A(object):
    @overload
    def stackoverflow(self) -> None:    
        print('first method')
    @overload
    def stackoverflow(self, i: Any) -> None:
        print('second method', i)
    def stackoverflow(self, i: Optional[Any] = None) -> None:
        if not i:
            print('first method')
        else:
            print('second method', i)

ob=A()
ob.stackoverflow(2)

你不能，永远不需要，也不想这么做。

在Python中，所有东西都是对象。类是事物，所以它们是对象。方法也是如此。

有一个对象叫做A，它是一个类。它有一个名为stackoverflow的属性。它只能有一个这样的属性。

当你写def stackoverflow(…):…，所发生的是你创建一个对象，它是方法，并将它赋值给a的stackoverflow属性。如果你写了两个定义，第二个会替换第一个，这与赋值的行为相同。

此外，您也不希望编写的代码执行重载有时会用到的那种过分的操作。语言不是这样的。

与其尝试为可能给定的每种类型的东西定义一个单独的函数(这没什么意义，因为你没有为函数参数指定类型)，不如停止担心这些东西是什么，开始思考它们能做什么。

您不仅不能单独编写一个来处理元组和列表，而且也不想或不需要这样做。

你所要做的就是利用它们都是可迭代的这一事实，例如，你可以写for element in container:)。(他们之间没有直接的遗传关系，这一点无关紧要。)

Python不像Java或c++那样支持方法重载。我们可以重载方法，但只能使用最新定义的方法。

# First sum method.
# Takes two argument and print their sum
def sum(a, b):
    s = a + b
    print(s)

# Second sum method
# Takes three argument and print their sum
def sum(a, b, c):
    s = a + b + c
    print(s)

# Uncommenting the below line shows an error
# sum(4, 5)

# This line will call the second sum method
sum(4, 5, 5)

我们需要提供可选参数或*args，以便在调用时提供不同数量的参数。

方法重载

我刚刚遇到了重载.py (Python 3的函数重载)，有兴趣的同学可以去看看。

从链接库的README文件:

overloading is a module that provides function dispatching based on the types and number of runtime arguments. When an overloaded function is invoked, the dispatcher compares the supplied arguments to available function signatures and calls the implementation that provides the most accurate match. Features Function validation upon registration and detailed resolution rules guarantee a unique, well-defined outcome at runtime. Implements function resolution caching for great performance. Supports optional parameters (default values) in function signatures. Evaluates both positional and keyword arguments when resolving the best match. Supports fallback functions and execution of shared code. Supports argument polymorphism. Supports classes and inheritance, including classmethods and staticmethods.

这是方法重载，而不是方法重写。在Python中，你可以在一个函数中完成所有工作:

class A:
    def stackoverflow(self, i='some_default_value'):
        print('only method')

ob=A()
ob.stackoverflow(2)
ob.stackoverflow()

请参阅Python教程的默认实参值部分。请参阅“Least surprise”和可变默认参数，以了解需要避免的常见错误。

有关Python 3.4中添加的单个分派泛型函数的信息，请参阅PEP 443:

>>> from functools import singledispatch
>>> @singledispatch
... def fun(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Let me just say,", end=" ")
...     print(arg)
>>> @fun.register(int)
... def _(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
...     print(arg)
...
>>> @fun.register(list)
... def _(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Enumerate this:")
...     for i, elem in enumerate(arg):
...         print(i, elem)