


複数のディスパッチを使用すると、関数のオーバーロードを行わずに Python で複数の箇条書きタイプを作成する問題をどのように解決できるでしょうか?
Python での複数の箇条書きの作成: オーバーロードのない解決策
はじめに
Python は関数のオーバーロードをサポートしていないため、さまざまな型を作成するときに問題が発生しますゲームの弾丸。この記事では、複数のディスパッチ 手法を使用した解決策を提供することを目的としています。
複数のディスパッチについて
メソッドのオーバーロードにはデータ型に基づいてコンパイル時に関数を選択する必要がありますが、Python にはその機能がありません。この機能。ただし、複数のディスパッチ、つまりマルチメソッドを使用すると、複数の引数の動的な型に基づいて実行時に関数を選択できます。
Python の複数のディスパッチ
multipledispatch パッケージは、Python での複数のディスパッチを有効にします。使用方法は次のとおりです:
from multipledispatch import dispatch from collections import namedtuple
カスタム データ型の定義:
Sprite = namedtuple('Sprite', ['name']) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z']) Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
複数のブレット関数の定義
期待される引数を指定する @dispatch アノテーションを使用して複数の関数を作成タイプ:
@dispatch(Sprite, Point, Vector, int) def add_bullet(sprite, start, direction, speed): # Code ... @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float) def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration): # Code ...
など、さまざまな
使用例
sprite = Sprite('Turtle') start = Point(1,2) direction = Vector(1,1,1) speed = 100 #km/h acceleration = 5.0 #m/s**2 curve = Curve(3, 1, 4) headto = Point(100, 100) add_bullet(sprite, start, direction, speed) add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration) add_bullet(sprite, lambda sprite: sprite.x * 2) add_bullet(sprite, curve, speed)
各関数は、一致する引数の型に従って呼び出され、箇条書き作成の問題に対する解決策が提供されます。
以上が複数のディスパッチを使用すると、関数のオーバーロードを行わずに Python で複数の箇条書きタイプを作成する問題をどのように解決できるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
