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，重载不是一个应用概念。然而，如果你试图创建这样的情况，例如，你想要在传入类型为foo的参数时执行一个初始化式，而在传入类型为bar的参数时执行另一个初始化式，那么，由于Python中的所有内容都是作为对象处理的，你可以检查传入对象的类类型的名称，并基于此编写条件处理。

class A:
   def __init__(self, arg)
      # Get the Argument's class type as a String
      argClass = arg.__class__.__name__

      if argClass == 'foo':
         print 'Arg is of type "foo"'
         ...
      elif argClass == 'bar':
         print 'Arg is of type "bar"'
         ...
      else
         print 'Arg is of a different type'
         ...

这个概念可以根据需要通过不同的方法应用到多个不同的场景中。

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)

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

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.

我用Python 2.7写了我的答案:

在Python中，方法重载是不可能的;如果你真的想用不同的特性访问同一个函数，我建议你使用方法重写。

class Base(): # Base class
    '''def add(self,a,b):
        s=a+b
        print s'''

    def add(self,a,b,c):
        self.a=a
        self.b=b
        self.c=c

        sum =a+b+c
        print sum

class Derived(Base): # Derived class
    def add(self,a,b): # overriding method
        sum=a+b
        print sum



add_fun_1=Base() #instance creation for Base class
add_fun_2=Derived()#instance creation for Derived class

add_fun_1.add(4,2,5) # function with 3 arguments
add_fun_2.add(4,2)   # function with 2 arguments