Un ghid complet pentru supraîncărcarea metodei în Python (cu exemple)

Supraîncărcarea este capacitatea unei funcții, metode sau operator de a funcționa diferit atunci când îi transmiteți diferiți parametri. Supraîncărcarea metodei sau supraîncărcarea funcției în Python au termeni folosiți în mod obișnuit. Unele dintre principalele avantaje ale supraîncărcării sunt că puteți utiliza o singură metodă în mai multe moduri, ceea ce vă ajută să vă păstrați codul mai curat și să eliminați complexitatea atunci când lucrați cu o echipă.

Ce este supraîncărcarea metodei?

În programarea orientată pe obiecte, supraîncărcarea metodei este utilizată în scenariile în care, pentru un anumit obiect, o anumită metodă poate fi apelată în mai multe moduri, în funcție de cerințele proiectului.

Exemple de supraîncărcare a metodei în Python sunt discutate în detaliu mai târziu în articol.

Ce este suprascrierea metodei?

Suprascrierea metodei în Python este similară supraîncărcării metodei, cu excepția faptului că suprascrierea metodei are loc între o subclasă și o superclasă. Are aceiași parametri ca și când sunt apelate metodele. Cu toate acestea, ele se comportă diferit, deoarece unele dintre funcționalități sunt suprascrise din superclasă.

Exemplu de înlocuire a metodei

clasa X:

def method1(self):

print('Sunt prima caracteristică a clasei X')

def method2(self):

print('Sunt a doua caracteristică a clasei X')

clasa Y(X):

def method1(self):

print('Sunt prima caracteristică modificată a clasei X din clasa Y')

def method3(self):

print('Sunt o caracteristică a clasei Y')

obj = Y()

obj.method1()

Ieșire:

Sunt prima caracteristică modificată a clasei X din clasa Y

metoda 1 a fost înlocuită de clasa Y.

Învață cursuri de știință a datelor online la upGrad

Supraîncărcarea metodei în Python

Problema cu supraîncărcarea metodei în Python este că Python nu o acceptă implicit. Cu toate acestea, există soluții pentru a face același lucru.

Problema

Să luăm în considerare următorul cod:

def add(a, b):

s = a + b

print(e)

def add(a, b, c):

s = a + b + c

print(e)

# add(8, 9) arată eroarea

adaugă (8, 9, 2)

La prima vedere, codul arată bine, dar când încercați să-l executați cu două argumente, Python vă va arăta o eroare deoarece în Python, când aveți mai multe metode cu același nume, dar un număr diferit de argumente, doar se poate folosi cea mai recentă metodă definită.

Există două moduri diferite prin care putem depăși această problemă a supraîncărcării metodei în Python.

1: Utilizarea acelorași metode diferă în funcție de tipul de date al argumentelor

Putem vedea un argument pentru a cunoaște tipul de date, împreună cu *args care permite trecerea unui număr variabil de argumente unei metode în Python. Apoi putem folosi instrucțiuni if ​​pentru a controla modul în care metoda se comportă în funcție de intrare.

COD:

def add(dt, *args):

dacă dt =='int':

s = 0

dacă dt =='str':

s = ”

pentru x în argumente:

s = s + x

print(e)

add('int', 11, 9)

add(„str”, „Bună,”, „Ce mai faci?”)

Ieșire:

20

Salut ce mai faci?

Aceasta a fost prima soluție pentru a implementa supraîncărcarea metodei în Python.

Explorați cursurile noastre populare de știință a datelor

2: Utilizarea decoratorului de expediere multiplă (mod mai eficient)

Multiple Dispatch Decorator este mai puțin o soluție de soluție și funcționează exact așa cum trebuie. Îl puteți instala folosind pip3.

pip3 instalează mai multe expedieri

COD:

din expediere multiplă de import

@dispatch(int,int) # pentru 2 argumente întregi

def add(n1,n2):

s = n1 + n2

print(e)

@dispatch(int,int,int) # pentru 3 argumente întregi

def add(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

print(e)

@dispatch(float,float,float) # pentru argumentele float

def add(n1,n2,n3):

s = n1 + n2 + n3

print(e

adăugați (5,2)

adaugă (6,1,4)

adaugă (3.4,1.2,5.6)

Ieșire:

7

11

10.2

La executare, dispecerul realizează un nou obiect care stochează diferite implementări ale metodei și decide metoda de selectat în funcție de tipul și numărul de argumente transmise la apelarea metodei. În acest fel, metoda de supraîncărcare în Python este mai eficientă.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Concluzii

Dacă doriți să intrați în domeniul științei datelor, Python este un prim pas bun de făcut. Pentru a aprofunda și a studia subiectul în continuare, puteți consulta cursuri avansate de certificare online, cum ar fi Programul Executive în Știința datelor de la IIIT-Bangalore în asociere cu upGrad . Acest program acoperă aspectele importante ale subiectului și oferă o mulțime de beneficii suplimentare, cum ar fi asistență la locul de muncă, mentorat 1:1, asistență online, prelegeri live și module suplimentare opționale pentru entuziaștii care doresc să-și îmbunătățească abilitățile.