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


当前回答

@overload装饰器添加了类型提示(PEP 484)。

虽然这并没有改变Python的行为,但它确实使它更容易理解正在发生的事情,并使mypy检测错误。

参见:输入提示和PEP 484

其他回答

这种类型的行为通常是通过多态性(在OOP语言中)解决的。每一种子弹都有自己的飞行轨迹。例如:

class Bullet(object):
    def __init__(self):
        self.curve = None
        self.speed = None
        self.acceleration = None
        self.sprite_image = None

class RegularBullet(Bullet):
    def __init__(self):
        super(RegularBullet, self).__init__()
        self.speed = 10

class Grenade(Bullet):
    def __init__(self):
        super(Grenade, self).__init__()
        self.speed = 4
        self.curve = 3.5

add_bullet(Grendade())

def add_bullet(bullet):
    c_function(bullet.speed, bullet.curve, bullet.acceleration, bullet.sprite, bullet.x, bullet.y)


void c_function(double speed, double curve, double accel, char[] sprite, ...) {
    if (speed != null && ...) regular_bullet(...)
    else if (...) curved_bullet(...)
    //..etc..
}

向存在的c_function传递尽可能多的参数,然后根据初始c函数中的值确定调用哪个c函数。所以,Python应该只调用一个c函数。那个c函数查看参数,然后可以适当地委托给其他c函数。

本质上,您只是将每个子类用作不同的数据容器,但是通过在基类上定义所有潜在的参数,子类可以自由地忽略它们不做任何操作的参数。

当出现新的类型的项目符号时,您可以简单地在基础上再定义一个属性,更改一个python函数,以便它传递额外的属性,以及一个c_function,以适当地检查参数和委托。我想听起来还不算太糟。

@overload装饰器添加了类型提示(PEP 484)。

虽然这并没有改变Python的行为,但它确实使它更容易理解正在发生的事情,并使mypy检测错误。

参见:输入提示和PEP 484

Python在呈现方法时支持“方法重载”。事实上,你刚刚描述的东西在Python中实现起来很简单,有很多不同的方式,但我认为:

class Character(object):
    # your character __init__ and other methods go here

    def add_bullet(self, sprite=default, start=default, 
                 direction=default, speed=default, accel=default, 
                  curve=default):
        # do stuff with your arguments

在上面的代码中,default是这些参数的一个合理的默认值,即None。然后,您可以只使用感兴趣的参数调用该方法,Python将使用默认值。

你也可以这样做:

class Character(object):
    # your character __init__ and other methods go here

    def add_bullet(self, **kwargs):
        # here you can unpack kwargs as (key, values) and
        # do stuff with them, and use some global dictionary
        # to provide default values and ensure that ``key``
        # is a valid argument...

        # do stuff with your arguments

另一种替代方法是直接将所需函数直接挂钩到类或实例:

def some_implementation(self, arg1, arg2, arg3):
  # implementation
my_class.add_bullet = some_implementation_of_add_bullet

还有一种方法是使用抽象工厂模式:

class Character(object):
   def __init__(self, bfactory, *args, **kwargs):
       self.bfactory = bfactory
   def add_bullet(self):
       sprite = self.bfactory.sprite()
       speed = self.bfactory.speed()
       # do stuff with your sprite and speed

class pretty_and_fast_factory(object):
    def sprite(self):
       return pretty_sprite
    def speed(self):
       return 10000000000.0

my_character = Character(pretty_and_fast_factory(), a1, a2, kw1=v1, kw2=v2)
my_character.add_bullet() # uses pretty_and_fast_factory

# now, if you have another factory called "ugly_and_slow_factory" 
# you can change it at runtime in python by issuing
my_character.bfactory = ugly_and_slow_factory()

# In the last example you can see abstract factory and "method
# overloading" (as you call it) in action 

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。

通过传递关键字args。

def add_bullet(**kwargs):
    #check for the arguments listed above and do the proper things