Panduan Lengkap Untuk Metode Overloading di Python (Dengan contoh)

Overloading adalah kemampuan suatu fungsi, metode, atau operator untuk bekerja secara berbeda ketika Anda meneruskan parameter yang berbeda ke parameter yang sama. Metode overloading atau Fungsi overloading di Python memiliki istilah yang umum digunakan. Beberapa keuntungan utama dari kelebihan beban adalah Anda dapat menggunakan satu metode dalam berbagai cara, yang membantu Anda menjaga kode Anda lebih bersih dan menghilangkan kerumitan saat bekerja dengan tim.

Apa itu Metode Overloading?

Dalam Pemrograman Berorientasi Objek, Metode Overloading digunakan dalam skenario di mana, untuk objek tertentu, metode tertentu dapat dipanggil dengan lebih dari satu cara sesuai dengan kebutuhan proyek.

Contoh Metode Overloading di Python dibahas secara rinci nanti di artikel.

Apa itu Metode Overriding?

Metode Overriding di Python mirip dengan Metode Overloading kecuali bahwa metode overriding terjadi antara subclass dan superclass. Ini memiliki parameter yang sama ketika metode dipanggil. Namun, mereka berperilaku berbeda karena beberapa fungsi diganti dari superclass.

Contoh Metode Overriding

kelas X:

metode def1 (sendiri):

print('Saya adalah fitur pertama dari kelas X')

metode def2 (sendiri):

print('Saya adalah fitur kedua dari kelas X')

kelas Y(X):

metode def1 (sendiri):

print('Saya adalah fitur pertama yang dimodifikasi dari kelas X di kelas Y')

metode def3 (sendiri):

print('Saya adalah fitur dari kelas Y')

obj = Y()

obj.metode1()

Keluaran:

Saya adalah fitur pertama yang dimodifikasi dari kelas X di kelas Y

method1 ditimpa oleh kelas Y.

Pelajari Kursus Ilmu Data online di upGrad

Metode Overloading di Python

Masalah dengan metode overloading di Python adalah Python tidak mendukungnya secara default. Namun, ada solusi untuk melakukan hal yang sama.

Masalah

Mari kita perhatikan kode berikut:

def menambahkan (a, b):

s = a + b

cetak

def tambahkan (a, b, c):

s = a + b + c

cetak

# add(8, 9) menunjukkan kesalahan

tambahkan (8, 9, 2)

Sepintas, kodenya terlihat bagus, tetapi ketika Anda mencoba mengeksekusinya dengan dua argumen, Python akan menunjukkan kesalahan karena di Python, ketika Anda memiliki lebih dari satu metode dengan nama yang sama tetapi jumlah argumen yang berbeda, hanya metode yang ditentukan terbaru dapat digunakan.

Ada dua cara berbeda untuk mengatasi masalah kelebihan metode ini dengan Python.

1: Menggunakan metode yang sama berbeda sesuai dengan tipe data argumen

Kita bisa melihat argumen untuk mengetahui tipe data, bersama dengan *args yang memungkinkan melewatkan sejumlah variabel argumen ke metode di Python. Kami kemudian dapat menggunakan pernyataan if untuk mengontrol bagaimana metode berperilaku sesuai dengan input.

KODE:

def tambahkan(dt, *args):

jika dt =='int':

s = 0

jika dt =='str':

s = ”

untuk x dalam argumen:

s = s + x

cetak

tambahkan('int', 11, 9)

add(“str”, “Halo”, “Apa kabar?”)

Keluaran:

20

Halo apa kabarmu?

Ini adalah solusi pertama untuk menerapkan metode overloading di Python.

Jelajahi Kursus Ilmu Data Populer kami

2: Menggunakan Dekorator Pengiriman Ganda (Cara yang lebih efisien)

Multiple Dispatch Decorator kurang merupakan solusi dan bekerja persis seperti yang seharusnya. Anda dapat menginstalnya menggunakan pip3.

pip3 menginstal beberapa kiriman

KODE:

dari beberapa pengiriman pengiriman impor

@dispatch(int,int) # untuk 2 argumen bilangan bulat

def tambahkan(n1,n2):

s = n1 + n2

cetak

@dispatch(int,int,int) # untuk 3 argumen integer

def tambahkan(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

cetak

@dispatch(float,float,float) # untuk argumen float

def tambahkan(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

cetak

tambahkan(5,2)

tambahkan(6,1,4)

tambahkan(3.4,1.2,5.6)

Keluaran:

7

11

10.2

Saat mengeksekusi, petugas operator membuat objek baru yang menyimpan berbagai implementasi metode dan memutuskan metode yang akan dipilih bergantung pada jenis dan jumlah argumen yang diteruskan saat memanggil metode. Cara metode overloading di Python ini lebih efisien.

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Kesimpulan

Jika Anda ingin memasuki bidang Ilmu Data, Python adalah langkah awal yang baik untuk dilakukan. Untuk menyelam lebih dalam dan mempelajari topik lebih lanjut, Anda dapat melihat kursus sertifikasi online lanjutan seperti Program Eksekutif dalam Ilmu Data oleh IIIT-Bangalore bekerja sama dengan upGrad . Program ini mencakup aspek-aspek penting dari subjek dan memberikan banyak manfaat tambahan seperti bantuan pekerjaan, Mentorship 1:1, dukungan online, kuliah langsung, dan modul tambahan opsional untuk para antusias yang ingin meningkatkan keterampilan lebih lanjut.