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Pythonがメソッドのオーバーロードをサポートしていないことは知っていますが、Pythonのような方法で解決できないような問題が発生しました。

キャラクターがさまざまな弾丸を発射する必要があるゲームを作成していますが、これらの弾丸を作成するためのさまざまな関数を作成するにはどうすればよいですか?たとえば、指定された速度でポイントAからBに移動する弾丸を作成する関数があるとします。私はこのような関数を書きます:

def add_bullet(sprite, start, headto, speed):
    # Code ...

しかし、私は次のような弾丸を作成するための他の関数を書きたいと思います。

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 ...

など、さまざまなバリエーションがあります。多くのキーワード引数を使用せずにそれを行うためのより良い方法はありますか?add_bullet1、、、add_bullet2またはのいずれかを取得するため、各関数の名前を変更することもかなり悪いですadd_bullet_with_really_long_name

いくつかの答えに対処するには:

  1. いいえ、遅すぎるため、Bulletクラス階層を作成できません。弾丸を管理するための実際のコードはCであり、私の関数はCAPIのラッパーです。

  2. キーワード引数については知っていますが、パラメータのあらゆる種類の組み合わせをチェックするのは面倒ですが、デフォルトの引数は次のように割り当てるのに役立ちますacceleration=0

4

19 に答える 19

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あなたが求めているのは複数派遣と呼ばれるものです。さまざまなタイプのディスパッチを示すJulia言語の例を参照してください。

ただし、それを検討する前に、Python でオーバーロードが実際に必要とされていない理由について説明します。

オーバーロードしない理由

まず、オーバーロードの概念と、それが Python に適用できない理由を理解する必要があります。

コンパイル時にデータ型を識別できる言語を使用する場合、コンパイル時に代替案を選択することができます。コンパイル時の選択のためにこのような代替関数を作成する行為は、通常、関数のオーバーロードと呼ばれます。(ウィキペディア)

Python は動的に型付けされる言語であるため、オーバーロードの概念は当てはまりません。ただし、実行時にそのような代替関数を作成できるため、すべてが失われるわけではありません。

実行時までデータ型の識別を延期するプログラミング言語では、関数の引数の動的に決定された型に基づいて、代替関数の選択を実行時に行う必要があります。この方法で代替実装が選択される関数は、最も一般的にはマルチメソッドと呼ばれます。(ウィキペディア)

したがって、Python でmultimethodsを実行できるようにする必要があります

複数発送

マルチメソッドは、複数ディスパッチとも呼ばれます。

複数のディスパッチまたはマルチメソッドは、一部のオブジェクト指向プログラミング言語の機能であり、複数の引数の実行時 (動的) 型に基づいて、関数またはメソッドを動的にディスパッチできます。(ウィキペディア)

Python はそのままではこれをサポートしていません1が、たまたま、 multipledispatchと呼ばれる優れた Python パッケージがあり、まさにそれを行っています。

解決

メソッドを実装するためにmultipledispatch 2パッケージを使用する方法は次のとおりです。

>>> from multipledispatch import dispatch
>>> from collections import namedtuple
>>> from types import *  # we can test for lambda type, e.g.:
>>> type(lambda a: 1) == LambdaType
True

>>> Sprite = namedtuple('Sprite', ['name'])
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z'])
>>> Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])

>>> @dispatch(Sprite, Point, Vector, int)
... def add_bullet(sprite, start, direction, speed):
...     print("Called Version 1")
...
>>> @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float)
... def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration):
...     print("Called version 2")
...
>>> @dispatch(Sprite, LambdaType)
... def add_bullet(sprite, script):
...     print("Called version 3")
...
>>> @dispatch(Sprite, Curve, int)
... def add_bullet(sprite, curve, speed):
...     print("Called version 4")
...

>>> sprite = Sprite('Turtle')
>>> start = Point(1,2)
>>> direction = Vector(1,1,1)
>>> speed = 100 #km/h
>>> acceleration = 5.0 #m/s**2
>>> script = lambda sprite: sprite.x * 2
>>> curve = Curve(3, 1, 4)
>>> headto = Point(100, 100) # somewhere far away

>>> add_bullet(sprite, start, direction, speed)
Called Version 1

>>> add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration)
Called version 2

>>> add_bullet(sprite, script)
Called version 3

>>> add_bullet(sprite, curve, speed)
Called version 4

1. Python 3 は現在、単一ディスパッチ をサポートしています。 2.マルチスレッド環境で 複数ディスパッチを使用しないように注意して ください。

于 2015-03-17T05:35:19.900 に答える
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あなたが提示したように、Pythonは「メソッドのオーバーロード」をサポートしています。実際、あなたが今説明していることは、非常に多くの異なる方法でPythonで実装するのは簡単ですが、私は次のようにします:

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

上記のコードでdefaultは、 はこれらの引数の妥当なデフォルト値、またはNoneです。次に、関心のある引数のみを使用してメソッドを呼び出すことができ、Python はデフォルト値を使用します。

次のようなこともできます。

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

別の方法として、目的の関数をクラスまたはインスタンスに直接フックする方法があります。

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

さらに別の方法は、抽象ファクトリ パターンを使用することです。

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 
于 2011-06-22T03:20:43.793 に答える
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関数のオーバーロードには「独自のロール」ソリューションを使用できます。これは、マルチメソッドに関するGuido van Rossum の記事からコピーしたものです(マルチメソッドと Python のオーバーロードにはほとんど違いがないため)。

registry = {}

class MultiMethod(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.typemap = {}
    def __call__(self, *args):
        types = tuple(arg.__class__ for arg in args) # a generator expression!
        function = self.typemap.get(types)
        if function is None:
            raise TypeError("no match")
        return function(*args)
    def register(self, types, function):
        if types in self.typemap:
            raise TypeError("duplicate registration")
        self.typemap[types] = function


def multimethod(*types):
    def register(function):
        name = function.__name__
        mm = registry.get(name)
        if mm is None:
            mm = registry[name] = MultiMethod(name)
        mm.register(types, function)
        return mm
    return register

使用法は

from multimethods import multimethod
import unittest

# 'overload' makes more sense in this case
overload = multimethod

class Sprite(object):
    pass

class Point(object):
    pass

class Curve(object):
    pass

@overload(Sprite, Point, Direction, int)
def add_bullet(sprite, start, direction, speed):
    # ...

@overload(Sprite, Point, Point, int, int)
def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration):
    # ...

@overload(Sprite, str)
def add_bullet(sprite, script):
    # ...

@overload(Sprite, Curve, speed)
def add_bullet(sprite, curve, speed):
    # ...

現時点で最も制限的な制限は次のとおりです。

  • メソッドはサポートされていません。クラス メンバーではない関数のみがサポートされています。
  • 継承は処理されません。
  • kwargs はサポートされていません。
  • 新しい関数の登録はインポート時に行う必要があります。これはスレッドセーフではありません
于 2011-09-05T12:53:12.563 に答える
33

Python 3.4 PEP-0443 では。シングル ディスパッチの汎用関数が追加されました。

以下は、PEP による短い API の説明です。

ジェネリック関数を定義するには、@singledispatchデコレーターで装飾します。ディスパッチは最初の引数の型で発生することに注意してください。それに応じて関数を作成します。

from functools import singledispatch
@singledispatch
def fun(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Let me just say,", end=" ")
    print(arg)

オーバーロードされた実装を関数に追加するには、ジェネリック関数の register() 属性を使用します。これはデコレーターであり、型パラメーターを取り、その型の操作を実装する関数を装飾します。

@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)
于 2016-01-01T13:04:05.857 に答える
12

このタイプの動作は通常、ポリモーフィズムを使用して (OOP 言語で) 解決されます。弾丸の種類ごとに、それがどのように移動するかを知る責任があります。例えば:

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..
}

存在するc_functionにできるだけ多くの引数を渡し、最初の c 関数の値に基づいてどの c 関数を呼び出すかを決定します。したがって、Python は 1 つの c 関数のみを呼び出す必要があります。その 1 つの c 関数は引数を調べてから、他の c 関数に適切に委譲できます。

基本的には、各サブクラスを異なるデータ コンテナーとして使用しているだけですが、基本クラスですべての潜在的な引数を定義することにより、サブクラスは何もしないものを自由に無視できます。

新しいタイプの弾丸が登場したら、ベースにもう 1 つのプロパティを定義し、追加のプロパティを渡すように 1 つの Python 関数を変更し、引数を調べて適切に委譲する 1 つの c_function を変更するだけです。悪くはないと思います。

于 2011-06-22T03:25:39.813 に答える
12

定義上、Python で関数をオーバーロードすることは不可能ですが (詳細については続きを参照してください)、単純なデコレータを使用して同様のことを実現できます。

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)

こんな感じで使えます

@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)

ユースケースに合わせて変更してください。

概念の明確化

  • 関数ディスパッチ: 同じ名前の関数が複数あります。どちらを呼ぶべきですか?2つの戦略
  • 静的/コンパイル時のディスパッチ(別名「オーバーロード」 )。コンパイル時の引数の型に基づいて、呼び出す関数を決定します。すべての動的言語にはコンパイル時の型がないため、オーバーロードは定義上不可能です。
  • 動的/ランタイム ディスパッチ: 引数のランタイムタイプに基づいて、呼び出す関数を決定します。self/thisこれは、すべての OOP 言語が行うことです。複数のクラスに同じメソッドがあり、言語は引数の型に基づいてどのクラスを呼び出すかを決定します。ただし、ほとんどの言語は、this引数に対してのみこれを行います。上記のデコレーターは、アイデアを複数のパラメーターに拡張します。

明確にするために、仮想の静的言語で関数を定義すると仮定します

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)

静的ディスパッチ (オーバーロード) では、「number called」が 2 回表示されます。これxは、 が として宣言されているためNumberです。オーバーロードが気にするのはそれだけです。x動的ディスパッチでは、関数が呼び出された時点での実際の型であるため、「呼び出された整数、呼び出された浮動小数点数」が表示されます。

于 2019-08-30T12:22:03.177 に答える
7

キーワード args を渡す。

def add_bullet(**kwargs):
    #check for the arguments listed above and do the proper things
于 2011-06-22T03:17:01.550 に答える
6

あなたの基本的な要件は、可能な限り頭痛の少ない C/C++ のような構文を Python で使用することだと思います。Alexander Poluektov の答えは気に入りましたが、クラスでは機能しません。

以下はクラスで機能するはずです。非キーワード引数の数で区別することで機能します (ただし、型による区別はサポートしていません)。

class TestOverloading(object):
    def overloaded_function(self, *args, **kwargs):
        # Call the function that has the same number of non-keyword arguments.
        getattr(self, "_overloaded_function_impl_" + str(len(args)))(*args, **kwargs)

    def _overloaded_function_impl_3(self, sprite, start, direction, **kwargs):
        print "This is overload 3"
        print "Sprite: %s" % str(sprite)
        print "Start: %s" % str(start)
        print "Direction: %s" % str(direction)

    def _overloaded_function_impl_2(self, sprite, script):
        print "This is overload 2"
        print "Sprite: %s" % str(sprite)
        print "Script: "
        print script

そして、次のように簡単に使用できます。

test = TestOverloading()

test.overloaded_function("I'm a Sprite", 0, "Right")
print
test.overloaded_function("I'm another Sprite", "while x == True: print 'hi'")

出力:

これはオーバーロードです 3
スプライト: 私はスプライトです
開始: 0
方向: 右

これはオーバーロードです 2
スプライト: 私は別のスプライトです
スクリプト:
while x == True: print 'hi'

于 2014-10-03T19:40:12.990 に答える
4

定義で複数のキーワード引数を使用するかBullet、インスタンスが関数に渡される階層を作成します。

于 2011-06-22T03:14:48.957 に答える
3

Bullet関連付けられたポリモーフィズムを備えたクラス階層が進むべき道だと思います。基本クラスを呼び出すと、適切なサブクラス オブジェクトが作成されるように、メタクラスを使用して基本クラス コンストラクターを効果的にオーバーロードできます。以下は、私が言いたいことの本質を説明するためのサンプルコードです。

更新しました

コードは、関連性を維持するために Python 2 と 3 の両方で実行できるように変更されています。これは、2 つのバージョン間で異なる Python の明示的なメタクラス構文の使用を避ける方法で行われました。

その目的を達成するために、クラスのBulletMetaBaseインスタンスは、ベースクラスBulletMetaの作成時にメタクラスを明示的に呼び出すことによって作成されます( Python のバージョンに応じてclass 属性Bulletを使用したり、キーワード引数を使用したりするのではなく)。__metaclass__=metaclass

class BulletMeta(type):
    def __new__(cls, classname, bases, classdict):
        """ Create Bullet class or a subclass of it. """
        classobj = type.__new__(cls, classname, bases, classdict)
        if classname != 'BulletMetaBase':
            if classname == 'Bullet':  # Base class definition?
                classobj.registry = {}  # Initialize subclass registry.
            else:
                try:
                    alias = classdict['alias']
                except KeyError:
                    raise TypeError("Bullet subclass %s has no 'alias'" %
                                    classname)
                if alias in Bullet.registry: # unique?
                    raise TypeError("Bullet subclass %s's alias attribute "
                                    "%r already in use" % (classname, alias))
                # Register subclass under the specified alias.
                classobj.registry[alias] = classobj

        return classobj

    def __call__(cls, alias, *args, **kwargs):
        """ Bullet subclasses instance factory.

            Subclasses should only be instantiated by calls to the base
            class with their subclass' alias as the first arg.
        """
        if cls != Bullet:
            raise TypeError("Bullet subclass %r objects should not to "
                            "be explicitly constructed." % cls.__name__)
        elif alias not in cls.registry: # Bullet subclass?
            raise NotImplementedError("Unknown Bullet subclass %r" %
                                      str(alias))
        # Create designated subclass object (call its __init__ method).
        subclass = cls.registry[alias]
        return type.__call__(subclass, *args, **kwargs)


class Bullet(BulletMeta('BulletMetaBase', (object,), {})):
    # Presumably you'd define some abstract methods that all here
    # that would be supported by all subclasses.
    # These definitions could just raise NotImplementedError() or
    # implement the functionality is some sub-optimal generic way.
    # For example:
    def fire(self, *args, **kwargs):
        raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + ".fire() method")

    # Abstract base class's __init__ should never be called.
    # If subclasses need to call super class's __init__() for some
    # reason then it would need to be implemented.
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        raise NotImplementedError("Bullet is an abstract base class")


# Subclass definitions.
class Bullet1(Bullet):
    alias = 'B1'
    def __init__(self, sprite, start, direction, speed):
        print('creating %s object' % self.__class__.__name__)
    def fire(self, trajectory):
        print('Bullet1 object fired with %s trajectory' % trajectory)


class Bullet2(Bullet):
    alias = 'B2'
    def __init__(self, sprite, start, headto, spead, acceleration):
        print('creating %s object' % self.__class__.__name__)


class Bullet3(Bullet):
    alias = 'B3'
    def __init__(self, sprite, script): # script controlled bullets
        print('creating %s object' % self.__class__.__name__)


class Bullet4(Bullet):
    alias = 'B4'
    def __init__(self, sprite, curve, speed): # for bullets with curved paths
        print('creating %s object' % self.__class__.__name__)


class Sprite: pass
class Curve: pass

b1 = Bullet('B1', Sprite(), (10,20,30), 90, 600)
b2 = Bullet('B2', Sprite(), (-30,17,94), (1,-1,-1), 600, 10)
b3 = Bullet('B3', Sprite(), 'bullet42.script')
b4 = Bullet('B4', Sprite(), Curve(), 720)
b1.fire('uniform gravity')
b2.fire('uniform gravity')

出力:

creating Bullet1 object
creating Bullet2 object
creating Bullet3 object
creating Bullet4 object
Bullet1 object fired with uniform gravity trajectory
Traceback (most recent call last):
  File "python-function-overloading.py", line 93, in <module>
    b2.fire('uniform gravity') # NotImplementedError: Bullet2.fire() method
  File "python-function-overloading.py", line 49, in fire
    raise NotImplementedError(self.__class__.__name__ + ".fire() method")
NotImplementedError: Bullet2.fire() method
于 2011-06-22T15:00:12.523 に答える
2

Python では、メソッドのオーバーロードは注意が必要です。ただし、dict、list、またはプリミティブ変数を渡す使用法がある場合があります。

私はユースケースのために何かを試しました。これは、メソッドをオーバーロードする人々を理解するのに役立ちます。

あなたの例を見てみましょう:

異なるクラスからメソッドを呼び出すクラス オーバーロード メソッド。

def add_bullet(sprite=None, start=None, headto=None, spead=None, acceleration=None):

リモート クラスから引数を渡します。

add_bullet(sprite = 'test', start=Yes,headto={'lat':10.6666,'long':10.6666},accelaration=10.6}

または

add_bullet(sprite = 'test', start=Yes, headto={'lat':10.6666,'long':10.6666},speed=['10','20,'30']}

そのため、メソッドのオーバーロードから、リスト、辞書、またはプリミティブ変数の処理が行われています。

あなたのコードで試してみてください。

于 2016-12-30T06:36:41.843 に答える
2

デフォルトでキーワード引数を使用します。例えば

def add_bullet(sprite, start=default, direction=default, script=default, speed=default):

まっすぐな弾丸と曲がった弾丸の場合、 と の 2 つの関数を追加add_bullet_straightadd_bullet_curvedます。

于 2011-06-22T03:15:43.563 に答える
1

これは、次の Python コードで実現できます。

@overload
def test(message: str):
    return message

@overload
def test(number: int):
    return number + 1
于 2022-01-13T05:36:37.300 に答える