함수 오버로드는 이름은 같지만 시그니처가 다른 여러 함수를 정의하는 기능을 의미합니다. 즉, 매개변수의 수나 유형이 다릅니다. 함수 호출 중에 전달된 인수의 수와 유형에 따라 컴파일러나 해석기가 자동으로 올바른 버전의 함수를 선택합니다.
Java 및 C++와 같은 언어는 기본적으로 이 기능을 지원합니다.
파이썬은 동적 유형 언어이기 때문에 기본적으로 함수 오버로딩을 지원하지 않지만, 다양한 모듈과 유틸리티를 사용하여 동일하게 구현하는 것은 가능합니다.
이것은 오버로딩을 구현한 것입니다.
구현
from __future__ import annotations import inspect import typing bin: dict[str, OverloadNamespace] = {} class OverloadNamespace: overloads: dict[tuple[type, ...], typing.Callable[..., typing.Any]] fallback: typing.Callable[..., typing.Any] def __init__(self, name: str) -> None: self.overloads = {} self.fallback = self._fallback bin[name] = self def __call__(self, *args: typing.Any, **kwds: typing.Any) -> typing.Any: types = [type(arg) for arg in args] types.extend([type(kwrg) for kwrg in kwds]) try: return self.overloads[tuple(types)](*args, **kwds) except KeyError: return self.fallback(*args, **kwds) @staticmethod def _fallback(*_, **__) -> None: raise NotImplementedError
OverloadNamespace 클래스는 함수 이름과 호출 서명 사이의 매개체 역할을 하는 호출 가능 항목입니다. 인수는 제공된 데이터 유형을 오버로드 사전에 저장된 유형 튜플과 일치시키는 __call__ dunder 메소드로 전달됩니다. 일치하는 서명이 반환되고 제공된 args/kwargs를 사용하여 호출됩니다. 일치하는 서명이 없으면 fallback 함수가 호출됩니다.
OverloadNamespace 클래스 사용
이 클래스는 수동으로 사용하기 위한 것이 아니며, 함수를 수정하고 함수에 제공된 이름과 동일한 이름을 사용하여 OverloadNamespace 클래스의 인스턴스를 반환하는 데코레이터에서 활용됩니다.
def overload(*args) -> typing.Callable[..., OverloadNamespace] | OverloadNamespace: """Decorator used to create overloads of functions with same name. Returns a [OverloadNamespace]""" if len(args) == 1 and inspect.isfunction(args[0]): return overload_using_types(args[0]) def inner(func: typing.Callable[..., typing.Any]) -> OverloadNamespace: sig = inspect.signature(func) assert len(args) == len( sig.parameters ), "Number of types and args in function is not same." namespace = ( bin[func.__name__] if bin.get(func.__name__) else OverloadNamespace(func.__name__) ) namespace.overloads[tuple(args)] = func return namespace return inner def overload_using_types(func: typing.Callable[..., typing.Any]) -> OverloadNamespace: args = inspect.signature(func).parameters types = tuple(arg.annotation for arg in args.values()) namespace = ( bin[func.__name__] if bin.get(func.__name__) else OverloadNamespace(func.__name__) ) namespace.overloads[types] = func return namespace
오버로드 데코레이터는 데코레이터 값이나 유형 힌트를 사용하여 인수 유형을 확인하고 네임스페이스 클래스를 반환합니다.
사용예
# types in decorator @overload(int, int) def sum(a, b): return a+b # or as typehints @overload def sum(a: float, b: float): return int(a+b)+1 sum(1,2) # 3 sum(1.23, 2.0) # 4
이것은 단지 기본적인 아이디어이며 비조합 고정 유형에 적용됩니다.
대체
Fallback 함수는 호출 패턴과 일치하는 인수 패턴이 없을 때 호출되는 함수로 사용됩니다.
def fallback( func: typing.Callable[..., typing.Any], ) -> OverloadNamespace: """Fallback function to be called if no overloads match to the provided arguments.""" namespace = ( bin[func.__name__] if bin.get(func.__name__) else OverloadNamespace(func.__name__) ) namespace.fallback = func return namespace @fallback def sum(*args): return sum(args) sum(1,2,3,4) # 10
위 내용은 Python의 함수 오버로딩의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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