关于python:为什么-Python-没有函数重载如何用装饰器实现函数重载

英文：https://arpitbhayani.me/blogs/function-overloading

作者：arprit

译者：豌豆花下猫（“Python 猫”公众号作者）

申明：本翻译是出于交流学习的目标，基于 CC BY-NC-SA 4.0 受权协定。为便于浏览，内容略有改变。

函数重载指的是有多个同名的函数，然而它们的签名或实现却不同。当调用一个重载函数 fn 时，程序会测验传递给函数的实参 / 形参，并据此而调用相应的实现。

int area(int length, int breadth) {return length * breadth;}

float area(int radius) {return 3.14 * radius * radius;}

在以上例子中（用 c++ 编写），函数 area 被重载了两个实现。第一个函数接管两个参数（都是整数），示意矩形的长度和宽度，并返回矩形的面积。另一个函数只接管一个整型参数，示意圆的半径。

当咱们像 area(7) 这样调用函数 area 时，它会调用第二个函数，而 area(3,4) 则会调用第一个函数。

为什么 Python 中没有函数重载？

Python 不反对函数重载。当咱们定义了多个同名的函数时，前面的函数总是会笼罩后面的函数，因而，在一个命名空间中，每个函数名仅会有一个注销项（entry）。

Python 猫注：这里说 Python 不反对函数重载，指的是在不必语法糖的状况下。应用 functools 库的 singledispatch 装璜器，Python 也能够实现函数重载。原文作者在文末的正文中专门提到了这一点。

通过调用 locals() 和 globals() 函数，咱们能够看到 Python 的命名空间中有什么，它们别离返回部分和全局命名空间。

def area(radius):
  return 3.14 * radius ** 2

>>> locals()
{
  ...
  'area': <function area at 0x10476a440>,
  ...
}

在定义一个函数后，接着调用 locals() 函数，咱们会看到它返回了一个字典，蕴含了定义在部分命名空间中的所有变量。字典的键是变量的名称，值是该变量的援用 / 值。

当程序在运行时，若遇到另一个同名函数，它就会更新部分命名空间中的注销项，从而打消两个函数共存的可能性。因而 Python 不反对函数重载。这是在发明语言时做出的设计决策，但这并不障碍咱们实现它，所以，让咱们来重载一些函数吧。

在 Python 中实现函数重载

咱们曾经晓得 Python 是如何治理命名空间的，如果想要实现函数重载，就须要这样做：

• 保护一个虚构的命名空间，在其中治理函数定义
• 依据每次传递的参数，设法调用适当的函数

为了简略起见，咱们在实现函数重载时，通过不同的参数数量来辨别同名函数。

把函数封装起来

咱们创立了一个名为 Function 的类，它能够封装任何函数，并通过重写的 __call__ 办法来调用该函数，还提供了一个名为 key 的办法，该办法返回一个元组，使该函数在整个代码库中是惟一的。

from inspect import getfullargspec

class Function(object):
  """Function 类是对规范的 Python 函数的封装"""
  def __init__(self, fn):
    self.fn = fn
    
  def __call__(self, *args, **kwargs):
    """当像函数一样被调用时，它就会调用被封装的函数，并返回该函数的返回值"""
    return self.fn(*args, **kwargs)

  def key(self, args=None):
    """返回一个 key，能惟一标识出一个函数（即使是被重载的）"""
    # 如果不指定 args，则从函数的定义中提取参数
    if args is None:
      args = getfullargspec(self.fn).args
    
    return tuple([
      self.fn.__module__,
      self.fn.__class__,
      self.fn.__name__,
      len(args or []),
    ])

在下面的代码片段中，key函数返回一个元组，该元组惟一标识了代码库中的函数，并且记录了：

• 函数所属的模块
• 函数所属的类
• 函数名
• 函数接管的参数量

被重写的 __call__ 办法会调用被封装的函数，并返回计算的值（这没有啥特地的）。这使得 Function 的实例能够像函数一样被调用，并且它的行为与被封装的函数齐全一样。

def area(l, b):
  return l * b

>>> func = Function(area)
>>> func.key()
('__main__', <class 'function'>, 'area', 2)
>>> func(3, 4)
12

在下面的例子中，函数 area 被封装在 Function 中，并被实例化成func。key() 返回一个元组，其第一个元素是模块名__main__，第二个是类<class 'function'>，第三个是函数名area，而第四个则是该函数接管的参数数量，即 2。

这个示例还显示出，咱们能够像调用一般的 area 函数一样，去调用实例 func，当传入参数 3 和 4 时，失去的后果是 12，这正是调用 area(3,4) 时会失去的后果。当咱们接下来使用装璜器时，这种行为将会派上用场。

构建虚构的命名空间

咱们要创立一个虚构的命名空间，用于存储在定义阶段收集的所有函数。

因为只有一个命名空间 / 注册表，咱们创立了一个单例类，并把函数保留在字典中。该字典的键不是函数名，而是咱们从 key 函数中失去的元组，该元组蕴含的元素能惟一标识出一个函数。

通过这样，咱们就能在注册表中保留所有的函数，即便它们有雷同的名称（但不同的参数），从而实现函数重载。

class Namespace(object):
  """Namespace 是一个单例类，负责保留所有的函数"""
  __instance = None
    
  def __init__(self):
    if self.__instance is None:
      self.function_map = dict()
      Namespace.__instance = self
    else:
      raise Exception("cannot instantiate a virtual Namespace again")
    
  @staticmethod
  def get_instance():
    if Namespace.__instance is None:
      Namespace()
    return Namespace.__instance

  def register(self, fn):
    """在虚构的命名空间中注册函数，并返回 Function 类的可调用实例"""
    func = Function(fn)
    self.function_map[func.key()] = fn
    return func

Namespace类有一个 register 办法，该办法将函数 fn 作为参数，为其创立一个惟一的键，并将函数存储在字典中，最初返回封装了 fn 的 Function 的实例。这意味着 register 函数的返回值也是可调用的，并且（到目前为止）它的行为与被封装的函数 fn 完全相同。

def area(l, b):
  return l * b

>>> namespace = Namespace.get_instance()
>>> func = namespace.register(area)
>>> func(3, 4)
12

应用装璜器作为钩子

既然曾经定义了一个可能注册函数的虚构命名空间，那么，咱们还须要一个钩子来在函数定义期间调用它。在这里，咱们会应用 Python 装璜器。

在 Python 中，装璜器用于封装一个函数，并容许咱们在不批改该函数的构造的状况下，向其增加新性能。装璜器把被装璜的函数 fn 作为参数，并返回一个新的函数，用于理论的调用。新的函数会接管原始函数的 args 和 kwargs，并返回最终的值。

以下是一个装璜器的示例，演示了如何给函数增加计时性能。

import time

def my_decorator(fn):
  """这是一个自定义的函数，能够装璜任何函数，并打印其执行过程的耗时"""
  def wrapper_function(*args, **kwargs):
    start_time = time.time()
    # 调用被装璜的函数，并获取其返回值
    value = fn(*args, **kwargs)
    print("the function execution took:", time.time() - start_time, "seconds")
    # 返回被装璜的函数的调用后果
    return value
  return wrapper_function

@my_decorator
def area(l, b):
  return l * b

>>> area(3, 4)
the function execution took: 9.5367431640625e-07 seconds
12

在下面的例子中，咱们定义了一个名为 my_decorator 的装璜器，它封装了函数 area，并在规范输入上打印出执行 area 所需的工夫。

每当解释器遇到一个函数定义时，就会调用装璜器函数 my_decorator（用它封装被装璜的函数，并将封装后的函数存储在 Python 的部分或全局命名空间中），对于咱们来说，它是在虚构命名空间中注册函数的现实钩子。

因而，咱们创立了名为 overload 的装璜器，它能在虚构命名空间中注册函数，并返回一个可调用对象。

def overload(fn):
  """用于封装函数，并返回 Function 类的一个可调用对象"""
  return Namespace.get_instance().register(fn)

overload装璜器借助命名空间的 .register() 函数，返回 Function 的一个实例。当初，无论何时调用函数（被 overload 装璜的），它都会调用由 .register() 函数所返回的函数——Function 的一个实例，其 call 办法会在调用期间应用指定的 args 和 kwargs 执行。

当初剩下的就是在 Function 类中实现__call__办法，使得它能依据调用期间传入的参数而调用相应的函数。

从命名空间中找到正确的函数

想要区别出不同的函数，除了通常的模块、类和函数名以外，还能够根据函数的参数数量，因而，咱们在虚构的命名空间中定义了一个 get 办法，它会从 Python 的命名空间中读取待辨别的函数以及实参，最初根据参数的不同，返回出正确的函数。咱们没有更改 Python 的默认行为，因而在原生的命名空间中，同名的函数只有一个。

这个 get 函数决定了会调用函数的哪个实现（如果重载了的话）。找到正确的函数的过程非常简单——先应用 key 办法，它利用函数和参数来创立出惟一的键（正如注册时所做的那样），接着查找这个键是否存在于函数注册表中；如果存在，则获取其映射的实现。

def get(self, fn, *args):
  """从虚构命名空间中返回匹配到的函数，如果没找到匹配，则返回 None"""
  func = Function(fn)
  return self.function_map.get(func.key(args=args))

get 函数创立了 Function 类的一个实例，这样就能够复用类的 key 函数来取得一个惟一的键，而不必再写创立键的逻辑。而后，这个键将用于从函数注册表中获取正确的函数。

实现函数的调用

后面说过，每次调用被 overload 装璜的函数时，都会调用 Function 类中的__call__办法。咱们须要让__call__办法从命名空间的 get 函数中，获取出正确的函数，并调用之。

__call__办法的实现如下：

def __call__(self, *args, **kwargs):
  """重写能让类的实例变可调用对象的__call__办法"""
  # 根据参数，从虚构命名空间中获取将要调用的函数
  fn = Namespace.get_instance().get(self.fn, *args)
  if not fn:
    raise Exception("no matching function found.")
  # 调用被封装的函数，并返回调用的后果
  return fn(*args, **kwargs)

该办法从虚构命名空间中获取正确的函数，如果没有找到任何函数，它就抛出一个 Exception，如果找到了，就会调用该函数，并返回调用的后果。

使用函数重载

筹备好所有代码后，咱们定义了两个名为 area 的函数：一个计算矩形的面积，另一个计算圆的面积。上面定义了两个函数，并应用 overload 装璜器进行装璜。

@overload
def area(l, b):
  return l * b

@overload
def area(r):
  import math
  return math.pi * r ** 2

>>> area(3, 4)
12
>>> area(7)
153.93804002589985

当咱们用一个参数调用 area 时，它返回了一个圆的面积，当咱们传递两个参数时，它会调用计算矩形面积的函数，从而实现了函数 area 的重载。

原作者注：从 Python 3.4 开始，Python 的 functools.singledispatch 反对函数重载。从 Python 3.8 开始，functools.singledispatchmethod 反对重载类和实例办法。感激 Harry Percival 的斧正。

总结

Python 不反对函数重载，然而通过应用它的根本构造，咱们捣鼓了一个解决方案。

咱们应用装璜器和虚构的命名空间来重载函数，并应用参数的数量作为区别函数的因素。咱们还能够依据参数的类型（在装璜器中定义）来区别函数——即重载那些参数数量雷同但参数类型不同的函数。

重载能做到什么水平，这仅仅受限于 getfullargspec 函数和咱们的设想。应用前文的思路，你可能会实现出一个更整洁、更洁净、更高效的办法，所以，请尝试实现一下吧。

注释到此结束。以下附上残缺的代码：

# 模块：overload.py
from inspect import getfullargspec

class Function(object):
  """Function is a wrap over standard python function
  An instance of this Function class is also callable
  just like the python function that it wrapped.
  When the instance is "called" like a function it fetches
  the function to be invoked from the virtual namespace and then
  invokes the same.
  """
  def __init__(self, fn):
    self.fn = fn
  
  def __call__(self, *args, **kwargs):
    """Overriding the __call__ function which makes the
    instance callable.
    """
    # fetching the function to be invoked from the virtual namespace
    # through the arguments.
    fn = Namespace.get_instance().get(self.fn, *args)
    if not fn:
      raise Exception("no matching function found.")
    # invoking the wrapped function and returning the value.
    return fn(*args, **kwargs)

  def key(self, args=None):
    """Returns the key that will uniquely identifies
    a function (even when it is overloaded).
    """
    if args is None:
      args = getfullargspec(self.fn).args
    return tuple([
      self.fn.__module__,
      self.fn.__class__,
      self.fn.__name__,
      len(args or []),
    ])

class Namespace(object):
  """Namespace is the singleton class that is responsible
  for holding all the functions.
  """
  __instance = None
    
  def __init__(self):
    if self.__instance is None:
      self.function_map = dict()
      Namespace.__instance = self
    else:
      raise Exception("cannot instantiate Namespace again.")
    
  @staticmethod
  def get_instance():
    if Namespace.__instance is None:
      Namespace()
    return Namespace.__instance

  def register(self, fn):
    """registers the function in the virtual namespace and returns
    an instance of callable Function that wraps the function fn.
    """
    func = Function(fn)
    specs = getfullargspec(fn)
    self.function_map[func.key()] = fn
    return func
  
  def get(self, fn, *args):
    """get returns the matching function from the virtual namespace.
    return None if it did not fund any matching function.
    """
    func = Function(fn)
    return self.function_map.get(func.key(args=args))

def overload(fn):
  """overload is the decorator that wraps the function
  and returns a callable object of type Function.
  """
  return Namespace.get_instance().register(fn)

最初，演示代码如下：

from overload import overload

@overload
def area(length, breadth):
  return length * breadth

@overload
def area(radius):
  import math
  return math.pi * radius ** 2

@overload
def area(length, breadth, height):
  return 2 * (length * breadth + breadth * height + height * length)

@overload
def volume(length, breadth, height):
  return length * breadth * height

@overload
def area(length, breadth, height):
  return length + breadth + height

@overload
def area():
  return 0

print(f"area of cuboid with dimension (4, 3, 6) is: {area(4, 3, 6)}")
print(f"area of rectangle with dimension (7, 2) is: {area(7, 2)}")
print(f"area of circle with radius 7 is: {area(7)}")
print(f"area of nothing is: {area()}")
print(f"volume of cuboid with dimension (4, 3, 6) is: {volume(4, 3, 6)}")