Python でのメソッドのオーバーロード

1. Python でのメソッドのオーバーロード
2. Python でのメソッドのオーバーロードの利点
3. 同じメソッドで異なるデータ型を使用する Python でのメソッドのオーバーロード
4. 複数の Dispatch デコレーターを使用した Python でのメソッドのオーバーロード

このチュートリアルでは、Python でのメソッドのオーバーロードとその利点を例とともに紹介します。

Python でのメソッドのオーバーロード

メソッドのオーバーロードは、Python で重要な役割を果たします。 メソッドは、ゼロのパラメーターを受け取る場合もあれば、1つ以上のパラメーターを受け取る場合もあります。

同じメソッドを異なる方法で呼び出す場合、それはメソッドのオーバーロードとして知られています。 Python は、他の言語のようにデフォルトでオーバーロード メソッドをサポートしていません。

Python では、2つ以上のメソッドに同じ名前を付けることはできません。これは、メソッドのオーバーロードによって、同じ演算子を異なる意味で作成できるためです。 メソッドのオーバーロードについて詳しく説明しましょう。

同じクラスの 2つ以上のメソッドが異なるパラメーターを受け取る場合、それらのメソッドは同じ名前を持つ可能性があります。 メソッドのオーバーロードの特性により、同じ演算子が複数の解釈を持つことができます。

オーバーロードとは、同じ名前で多くの機能を実行できるメソッドまたは演算子を指します。

ここで、同じパラメーターを使用して 2つの異なることを実行する基本的な例を使用して、メソッドのオーバーロードについて説明しましょう。

例：

# python
class methodOverload:
    def MethodHi(self, user=None):
        if user is not None:
            print("Hello " + user)
        else:
            print("Hello")


MethodObj = methodOverload()
MethodObj.MethodHi()
MethodObj.MethodHi("Hasnain")

出力：

この例でわかるように、クラス methodOverload を作成しました。このクラスで、名前の有無にかかわらずユーザーに挨拶するメソッド MethodHi を定義しました。 そのクラスの後で、クラスを使用してオブジェクト インスタンスを作成し、パラメーターの有無にかかわらずそれを呼び出しました。

異なるパラメーターを持つ関数のこのタイプのロードは、メソッドのオーバーロードとして知られています。 それでは、Python プログラムでメソッドのオーバーロードを使用する利点について説明しましょう。

Python でのメソッドのオーバーロードの利点

Python プログラムでメソッドのオーバーロードを使用すると、多くの利点があります。 それらのいくつかは次のとおりです。

1. メソッドのオーバーロードにより、プログラムの複雑さ、関数、またはメソッドが削減されます。 これにより、ユーザーはパラメーターなし、単一パラメーター、または複数パラメーターを使用して簡単に使用できます。
2. メソッドのオーバーロードにより、コードの品質が向上し、効率的になり、ほとんどのユース ケースをカバーして、アプリケーションを成功に導くことができます。
3. メソッドのオーバーロードにより、プログラムの再利用性が向上し、簡単にアクセスできるようになります。

それでは、メソッドのオーバーロードの例をいくつか見ていきましょう。メソッドのオーバーロードのさまざまな側面について説明します。 同じ関数を作成し、それらを別の方法で動作させたい場合は、メソッドのオーバーロードを使用できます。

同じメソッドで異なるデータ型を使用する Python でのメソッドのオーバーロード

最初の例では、クラス addition を作成し、異なるデータ型を使用して同じメソッドで 2つのタスクを実行します。 プログラムはデータ型が整数であるかどうかをチェックし、答えは数値の加算になります。

データ型が文字列の場合、答えは文字列の連結になります。 引数を通過してすべてをチェックする for ループを使用します。

整数の場合は加算されます。 文字列の場合は、以下のように結合されます。

例：

# python
def addition(datatype, *args):
    if datatype == "int":
        result = 0
        for x in args:
            result = result + x
        print(result)
    if datatype == "str":
        result = []
        for x in args:
            result.append(x)
        print(result[0], result[1])


addition("int", 7, 11)

addition("str", "Hello", "python")

出力：

上記の例では、数値を加算するデータ型として整数を指定すると、数値の加算を受け取りました。 しかし、データ型として文字列を指定して文字列を渡すと、同じメソッドで文字列が連結され、結果が表示されました。

複数の Dispatch デコレーターを使用した Python でのメソッドのオーバーロード

では、少し難しい別の例を見てみましょう。 この例では、メソッドのオーバーロードを実行する効率的な方法を使用します。

次のコマンドを使用して、Multiple Dispatch Decorators をインストールする必要があります。

pip install multipledispatch

インストール後、プログラムにインポートします。 3つの整数と 3つの浮動小数点数をディスパッチし、結果を以下に表示します。

例：

# python
from multipledispatch import dispatch


@dispatch(int, int, int)
def multiply(oneInt, twoInt, threeInt):
    ans = oneInt * twoInt * threeInt
    print(ans)


@dispatch(float, float, float)
def multiply(oneInt, twoInt, threeInt):
    ans = oneInt * twoInt * threeInt
    print(ans)


multiply(3, 7, 8)
multiply(3.6, 5.9, 9.9)

出力：

上記の例でわかるように、複数のディスパッチ デコレーターを使用して、異なるデータ型を送信し、使用するすべてのデータ型に対して同じメソッドを使用してそれらから結果を取得できます。