如何根据参数类型执行不同的操作

Question

在使用静态绑定的语言（如java）中，您可以定义多个具有相同名称但参数不同的函数。学习Python，直到现在，我认为缺乏这个主要是"安全问题"（就像bool_parameter="False"可能会因为引号而被解释为True）。我以为我只需要更加小心。

现在我发现了一种情况，缺少静态绑定根本不方便。请考虑以下图佩尔：

var = ((1, "foo"), (2, "bar"), (3, "potato"))

要使用静态绑定从var中删除项目，可以执行以下操作（伪代码：

def del_item(int i):
    # search item with (x == i, *)
    # remove this item
def del_item(String s):
    # search item with (*, x == s)
    # remove this item

我发现这非常方便，因为不需要任何条件来选择要执行的正确操作。此外，此代码使重载更容易，因为可以决定只重载其中一个函数或两个函数。

试图在 Python 中处理这样的情况，我只找到不方便的解决方案，例如一些检查类型的 if 子句。

有没有更好的方法？

Answer 1

Python 没有重载的方法，所以你将不得不检查参数的类型。

def del_item(item):
    if type(item) is int:
        # search item with (x == item, *)
        # remove this item
    elif type(item) is str:
        # search item with (*, x == s)
        # remove this item
    else:
        # Maybe raise an exception?

Answer 2

看看这个问题：python中isinstance（）和type（）之间的差异

如果您最终执行了建议的 if 类型方法，您可能需要考虑鸭子类型或 isinstance 替代方案

Answer 3

您的问题可以通过使用通用方法/函数来解决。这些不是内置的python，但可以通过第3方库来连接，或者你自己编写一个。

几年前，我一直在愉快地使用PEAK规则，但是虽然它应该仍然有效，但它似乎已经失宠了。

新的 PEP 443（单参数调度）伴随着外部实现，单调度。 https://pypi.python.org/pypi/singledispatch/3.4.0.3

有了这个，您的问题可以像这样解决：

 from functools import partial
 from singledispatch import singledispatch

 var = ((1, "foo"), (2, "bar"), (3, "potato"))

 @singledispatch
 def del_predicate(value):
     pass

 @del_predicate.register(int)
 def _(v, candidate):
     return v == candidate[0]
 @del_predicate.register(str)
 def _(v, candidate):
     return v == candidate[1]

 def neg(f):
     def _f(*args):
         return not f(*args)
     return _f
 print filter(neg(partial(del_predicate, "foo")), var)
 print filter(neg(partial(del_predicate, 2)), var)

Answer 4

您给出的特殊情况似乎是无论如何都不需要重载的情况。

def del_item(id):
    return tuple(item for item in var if not id in item)

另一种选择是使用可选的关键字参数

def del_item(string_id=None, number_id=None):
    if string_id is not None:
        return tuple(item for item in var if not item[1] == string_id)
    return tuple(item for item in var if not item[0] == number_id)

之前有很多关于python重载的问题，这是一个可能有助于理解为什么没有它不被视为问题的一个答案。