Um guia completo para sobrecarga de métodos em Python (com exemplos)

A sobrecarga é a capacidade de uma função, método ou operador funcionar de forma diferente quando você passa parâmetros diferentes para o mesmo. Sobrecarga de método ou sobrecarga de função em Python têm termos comumente usados. Algumas das principais vantagens da sobrecarga é que você pode usar um método de várias maneiras, o que ajuda a manter seu código mais limpo e remove a complexidade ao trabalhar com uma equipe.

O que é sobrecarga de método?

Na Programação Orientada a Objetos, a Sobrecarga de Métodos é utilizada em cenários onde, para um objeto específico, um determinado método pode ser chamado de mais de uma forma de acordo com o requisito do projeto.

Exemplos de sobrecarga de método em Python são discutidos em detalhes posteriormente neste artigo.

O que é substituição de método?

A substituição de método em Python é semelhante à sobrecarga de método, exceto que a substituição de método ocorre entre uma subclasse e uma superclasse. Ele tem os mesmos parâmetros de quando os métodos são chamados. No entanto, eles se comportam de maneira diferente devido a algumas das funcionalidades serem substituídas da superclasse.

Exemplo de substituição de método

classe X:

def método1(auto):

print('Sou o primeiro recurso da classe X')

def método2(auto):

print('Sou a segunda feature da classe X')

classe Y(X):

def método1(auto):

print('Sou o primeiro recurso modificado da classe X na classe Y')

def método3(auto):

print('Sou uma característica da classe Y')

obj = Y()

obj.método1()

Resultado:

Eu sou o primeiro recurso modificado da classe X na classe Y

method1 foi substituído pela classe Y.

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Sobrecarga de métodos em Python

O problema com a sobrecarga de métodos no Python é que o Python não o suporta por padrão. No entanto, existem soluções alternativas para fazer o mesmo.

O problema

Consideremos o seguinte código:

def add(a, b):

s = a + b

impressão(ns)

def add(a, b, c):

s = a + b + c

impressão(ns)

# add(8, 9) mostra o erro

adicionar(8, 9, 2)

À primeira vista, o código parece bom, mas quando você tenta executá-lo com dois argumentos, Python mostrará um erro porque em Python, quando você tem mais de um método com o mesmo nome, mas um número diferente de argumentos, apenas o último método definido pode ser usado.

Existem duas maneiras diferentes de superar esse problema de sobrecarga de métodos em Python.

1: Usar os mesmos métodos difere de acordo com o tipo de dados dos argumentos

Podemos ver um argumento para saber o tipo de dado, junto com *args que permite passar um número variável de argumentos para um método em Python. Podemos então usar instruções if para controlar como o método se comporta de acordo com a entrada.

CÓDIGO:

def add(dt, *args):

se dt =='int':

s = 0

se dt =='str':

s = ”

para x em argumentos:

s = s + x

impressão(ns)

add('int', 11, 9)

add(“str”, “Olá,” “Como você está?”)

Resultado:

20

Olá como vai você?

Esta foi a primeira solução para implementar a sobrecarga de métodos em Python.

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2: Usando o Decorador de Despacho Múltiplo (maneira mais eficiente)

O Multiple Dispatch Decorator é menos uma solução alternativa e funciona exatamente como deveria. Você pode instalá-lo usando pip3.

pip3 instala vários despachos

CÓDIGO:

de despacho múltiplo despacho de importação

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

def add(n1,n2):

s = n1 + n2

impressão(ns)

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

def add(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

impressão(ns)

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

def add(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

impressão(s)

adicionar(5,2)

adicionar(6,1,4)

adicionar(3.4,1.2,5.6)

Resultado:

7

11

10.2

Ao executar, o dispatcher cria um novo objeto que armazena diferentes implementações do método e decide o método a ser selecionado dependendo do tipo e número de argumentos passados ​​ao chamar o método. Dessa forma, o método de sobrecarga em Python é mais eficiente.

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Conclusões

Se você deseja entrar no campo da Ciência de Dados, o Python é um bom primeiro passo a ser dado. Para se aprofundar e estudar ainda mais o assunto, você pode conferir cursos avançados de certificações online, como o Executive Program in Data Science do IIIT-Bangalore em associação com o upGrad . Este programa abrange os aspectos importantes do assunto e oferece muitos benefícios adicionais, como assistência no trabalho, mentoria 1:1, suporte on-line, palestras ao vivo e módulos adicionais opcionais para entusiastas que desejam aprimorar ainda mais as habilidades.