我知道Python不支持方法重载，但我遇到了一个问题，我似乎无法用Python的好方法来解决。
我正在创造一款角色需要射击各种子弹的游戏，但是我该如何编写不同的函数去创造这些子弹呢?例如，假设我有一个函数，它创建了一颗以给定速度从a点飞到B点的子弹。我会这样写一个函数:
def add_bullet(sprite, start, headto, speed):
# Code ...
但我想写其他函数来创建项目符号，比如:
def add_bullet(sprite, start, direction, speed):
def add_bullet(sprite, start, headto, spead, acceleration):
def add_bullet(sprite, script): # For bullets that are controlled by a script
def add_bullet(sprite, curve, speed): # for bullets with curved paths
# And so on ...
等等，有很多变化。有没有更好的方法不用这么多关键字参数，因为它很快就会变得很难看。重命名每个函数也很糟糕，因为你得到的不是add_bullet1、add_bullet2就是add_bullet_with_really_long_name。
以下是一些问题的答案:
不，我不能创建一个子弹类层次结构，因为那太慢了。管理项目符号的实际代码是用C编写的，我的函数是围绕C API的包装器。
我知道关键字参数，但检查各种参数组合是令人讨厌的，但默认参数帮助分配，如加速度=0
Python 3.8增加了functools.singledispatchmethod
将方法转换为单分派泛型函数。
要定义一个泛型方法，请使用@singledispatchmethod装饰它
装饰。注意，调度发生在第一个的类型上
非self或非cls参数，相应地创建你的函数:
from functools import singledispatchmethod
class Negator:
@singledispatchmethod
def neg(self, arg):
raise NotImplementedError("Cannot negate a")
@neg.register
def _(self, arg: int):
return -arg
@neg.register
def _(self, arg: bool):
return not arg
negator = Negator()
for v in [42, True, "Overloading"]:
neg = negator.neg(v)
print(f"{v=}, {neg=}")
输出
v=42, neg=-42
v=True, neg=False
NotImplementedError: Cannot negate a
@singledispatchmethod支持与其他装饰器嵌套，例如
@classmethod。注意，为了允许dispatcher.register，
Singledispatchmethod必须是最外层的装饰器。这是
带有negg方法的否定类:
from functools import singledispatchmethod
class Negator:
@singledispatchmethod
@staticmethod
def neg(arg):
raise NotImplementedError("Cannot negate a")
@neg.register
def _(arg: int) -> int:
return -arg
@neg.register
def _(arg: bool) -> bool:
return not arg
for v in [42, True, "Overloading"]:
neg = Negator.neg(v)
print(f"{v=}, {neg=}")
输出:
v=42, neg=-42
v=True, neg=False
NotImplementedError: Cannot negate a
相同的图案可以用于其他类似的装饰:
Staticmethod、abstractmethod等。
根据定义，在python中重载函数是不可能的(详细信息请阅读下文)，但您可以使用简单的装饰器实现类似的功能
class overload:
def __init__(self, f):
self.cases = {}
def args(self, *args):
def store_function(f):
self.cases[tuple(args)] = f
return self
return store_function
def __call__(self, *args):
function = self.cases[tuple(type(arg) for arg in args)]
return function(*args)
你可以这样用
@overload
def f():
pass
@f.args(int, int)
def f(x, y):
print('two integers')
@f.args(float)
def f(x):
print('one float')
f(5.5)
f(1, 2)
修改它以适应您的用例。
概念的澄清
function dispatch: there are multiple functions with the same name. Which one should be called? two strategies
static/compile-time dispatch (aka. "overloading"). decide which function to call based on the compile-time type of the arguments. In all dynamic languages, there is no compile-time type, so overloading is impossible by definition
dynamic/run-time dispatch: decide which function to call based on the runtime type of the arguments. This is what all OOP languages do: multiple classes have the same methods, and the language decides which one to call based on the type of self/this argument. However, most languages only do it for the this argument only. The above decorator extends the idea to multiple parameters.
为了澄清这一点，假设我们用一种假想的静态语言定义函数
void f(Integer x):
print('integer called')
void f(Float x):
print('float called')
void f(Number x):
print('number called')
Number x = new Integer('5')
f(x)
x = new Number('3.14')
f(x)
使用静态分派(重载)，您将看到“number被调用”两次，因为x已被声明为number，这就是重载所关心的。在动态分派中，你会看到“integer called, float called”，因为它们是函数被调用时x的实际类型。
