Una guía completa para la sobrecarga de métodos en Python (con ejemplos)

La sobrecarga es la capacidad de una función, método u operador para funcionar de manera diferente cuando pasa diferentes parámetros al mismo. La sobrecarga de métodos o la sobrecarga de funciones en Python tienen términos de uso común. Algunas de las principales ventajas de la sobrecarga es que puede usar un método de varias maneras, lo que lo ayuda a mantener su código limpio y elimina la complejidad cuando trabaja con un equipo.

¿Qué es la sobrecarga de métodos?

En la programación orientada a objetos, la sobrecarga de métodos se utiliza en escenarios en los que, para un objeto específico, se puede llamar a un método en particular de más de una forma según los requisitos del proyecto.

Los ejemplos de sobrecarga de métodos en Python se analizan en detalle más adelante en este artículo.

¿Qué es la anulación de métodos?

La anulación de métodos en Python es similar a la sobrecarga de métodos, excepto que la anulación de métodos se produce entre una subclase y una superclase. Tiene los mismos parámetros que cuando se llama a los métodos. Sin embargo, se comportan de manera diferente debido a que parte de la funcionalidad se anula desde la superclase.

Ejemplo de anulación de métodos

clase X:

def método1(auto):

print('Soy la primera característica de la clase X')

def método2(auto):

print('Soy la segunda característica de la clase X')

clase Y(X):

def método1(auto):

print('Soy la primera característica modificada de la clase X en la clase Y')

def método3(auto):

print('Soy una característica de la clase Y')

objeto = Y()

obj.método1()

Producción:

Soy la primera característica modificada de la clase X en la clase Y

method1 fue anulado por la clase Y.

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Sobrecarga de métodos en Python

El problema con la sobrecarga de métodos en Python es que Python no lo admite de forma predeterminada. Sin embargo, existen soluciones alternativas para hacer lo mismo.

El problema

Consideremos el siguiente código:

def suma(a, b):

s = un + segundo

huellas dactilares)

def suma(a, b, c):

s = a + b + c

huellas dactilares)

# agregar(8, 9) muestra error

suma(8, 9, 2)

A primera vista, el código se ve bien, pero cuando intentas ejecutarlo con dos argumentos, Python te mostrará un error porque en Python, cuando tienes más de un método con el mismo nombre pero diferente número de argumentos, solo el Se puede utilizar el último método definido.

Hay dos formas diferentes de superar este problema de sobrecarga de métodos en Python.

1: Usar los mismos métodos difiere según el tipo de datos de los argumentos

Podemos ver un argumento para saber el tipo de dato, junto con *args que permite pasar un número variable de argumentos a un método en Python. Luego podemos usar declaraciones if para controlar cómo se comporta el método de acuerdo con la entrada.

CÓDIGO:

def agregar(dt, *argumentos):

si dt =='int':

s = 0

si dt =='cadena':

s = ”

para x en argumentos:

s = s + x

huellas dactilares)

agregar('int', 11, 9)

add(“str”, “Hola”, “¿Cómo estás?”)

Producción:

20

¿Hola cómo estás?

Esta fue la primera solución para implementar la sobrecarga de métodos en Python.

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2: Usando el Decorador de Despacho Múltiple (Forma más eficiente)

Multiple Dispatch Decorator es menos una solución alternativa y funciona exactamente como se supone que debe hacerlo. Puedes instalarlo usando pip3.

pip3 instala múltiples despachos

CÓDIGO:

desde envío múltiple despacho de importación

@dispatch(int,int) # para 2 argumentos enteros

def suma(n1,n2):

s = n1 + n2

huellas dactilares)

@dispatch(int,int,int) # para 3 argumentos enteros

def agregar (n1, n2, n3):

s = n1 + n2 + n3

huellas dactilares)

@dispatch(float,float,float) # para argumentos flotantes

def agregar (n1, n2, n3):

s = n1 + n2 + n3

huellas dactilares

sumar(5,2)

sumar(6,1,4)

agregar (3.4, 1.2, 5.6)

Producción:

7

11

10.2

Al ejecutar, el despachador crea un nuevo objeto que almacena diferentes implementaciones del método y decide el método a seleccionar según el tipo y la cantidad de argumentos pasados ​​al llamar al método. De esta manera, el método de sobrecarga en Python es más eficiente.

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Conclusiones

Si desea ingresar al campo de la ciencia de datos, Python es un buen primer paso. Para profundizar y estudiar más el tema, puede consultar los cursos avanzados de certificaciones en línea como el Programa Ejecutivo en Ciencia de Datos de IIIT-Bangalore en asociación con upGrad . Este programa cubre los aspectos importantes del tema y brinda muchos beneficios adicionales, como asistencia laboral, tutoría 1: 1, soporte en línea, conferencias en vivo y módulos adicionales opcionales para entusiastas que desean mejorar aún más sus habilidades.