这里是multimethod decorator的一个变体,它可以修饰类方法(原始的修饰纯函数)。我将变量命名为multidispatch,以消除与原始变量的歧义:import functools

def multidispatch(*types):

def register(function):

name = function.__name__

mm = multidispatch.registry.get(name)

if mm is None:

@functools.wraps(function)

def wrapper(self, *args):

types = tuple(arg.__class__ for arg in args)

function = wrapper.typemap.get(types)

if function is None:

raise TypeError("no match")

return function(self, *args)

wrapper.typemap = {}

mm = multidispatch.registry[name] = wrapper

if types in mm.typemap:

raise TypeError("duplicate registration")

mm.typemap[types] = function

return mm

return register

multidispatch.registry = {}

它可以这样使用:class Foo(object):

@multidispatch(str)

def render(self, s):

print('string: {}'.format(s))

@multidispatch(float)

def render(self, s):

print('float: {}'.format(s))

@multidispatch(float, int)

def render(self, s, t):

print('float, int: {}, {}'.format(s, t))

foo = Foo()

foo.render('text')

# string: text

foo.render(1.234)

# float: 1.234

foo.render(1.234, 2)

# float, int: 1.234, 2

上面的演示代码显示了如何根据参数的类型重载Foo.render方法。

这段代码搜索完全匹配的类型,而不是检查isinstance关系。可以修改它来处理这个问题(代价是查找O(n)而不是O(1)),但是因为听起来你不需要这样做,所以我将把代码放在这个更简单的格式中。

Logo

魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。

更多推荐