Jadual Kandungan
Penciptaan Peluru Berbilang dalam Python: Penyelesaian tanpa Beban Lebih
Pengenalan
Memahami Pelbagai Penghantaran
Penghantaran Berbilang dalam Python
Mentakrifkan Berbilang Fungsi Bullet
Contoh Penggunaan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Multiple Dispatch Menyelesaikan Masalah Mencipta Pelbagai Jenis Bullet dalam Python Tanpa Fungsi Lebihan?

Bagaimanakah Multiple Dispatch Menyelesaikan Masalah Mencipta Pelbagai Jenis Bullet dalam Python Tanpa Fungsi Lebihan?

Nov 25, 2024 pm 06:11 PM

How Can Multiple Dispatch Solve the Problem of Creating Multiple Bullet Types in Python Without Function Overloading?

Penciptaan Peluru Berbilang dalam Python: Penyelesaian tanpa Beban Lebih

Pengenalan

Python tidak menyokong lebihan fungsi, memberikan cabaran apabila mencipta pelbagai jenis peluru dalam permainan. Artikel ini bertujuan untuk menyediakan penyelesaian menggunakan teknik pelbagai penghantaran.

Memahami Pelbagai Penghantaran

Walaupun kelebihan muatan kaedah melibatkan pemilihan fungsi pada masa kompilasi berdasarkan jenis data, Python kekurangan ciri ini. Walau bagaimanapun, berbilang penghantaran, atau berbilang kaedah, membenarkan pemilihan fungsi pada masa jalan berdasarkan jenis dinamik berbilang argumen.

Penghantaran Berbilang dalam Python

Pakej penghantaran berbilang mendayakan berbilang penghantaran dalam Python. Begini cara untuk menggunakannya:

from multipledispatch import dispatch
from collections import namedtuple
Salin selepas log masuk

Tentukan jenis data tersuai:

Sprite = namedtuple('Sprite', ['name'])
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z'])
Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
Salin selepas log masuk

Mentakrifkan Berbilang Fungsi Bullet

Buat berbilang fungsi dengan anotasi @dispatch yang menyatakan hujah yang dijangkakan jenis:

@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 ...
Salin selepas log masuk

Dan seterusnya untuk berbeza variasi.

Contoh Penggunaan

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)
Salin selepas log masuk

Setiap fungsi akan dipanggil mengikut jenis hujah yang sepadan, memberikan penyelesaian kepada masalah penciptaan peluru.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Multiple Dispatch Menyelesaikan Masalah Mencipta Pelbagai Jenis Bullet dalam Python Tanpa Fungsi Lebihan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba boleh Python: Kekuatan pengaturcaraan serba boleh Apr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

See all articles