你知道Java的重写与重载,在Python中该如何实现吗?

英飞凌Tricore实战系列导读 笔者结合项目应用经验对Tricore MCU的开发及应用经验进一步总结,成人达己,渡己渡人。 阅读详情
名词解析

Java中重写与重载的含义:

重写(Override), 是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写,返回值和形参都不能改变。即外壳不变,核心重写!
重载(overloading), 是在一个类里面,方法名字相同,而参数不同。返回类型可以相同也可以不同。
参考:https://www.runoob.com/java/java-override-overload.html

可是在Python中,这两种实现却被模糊化了。大家通常更多听到的是只有重载的概念,而Python的重载却更像是Java的重写,具体内容如下:

重载是对继承的父类方法进行重新定义。
重载可以重新定义方法还可以重新定义运算符。
因为通过继承的类不一定能满足当前类的需求。
在当前类中只需要修改部分内容而达到自己的需求。

再仔细一点说,python将重载又分为了类的重载,运算符重载(一些内置魔术方法的二次定义)。

类的重载与运算符重载

类的重载和运算符重载网上铺天盖地的内容,谁也说不出个花来,但既然提到了,就简单举个例子吧...

类的重载是子类继承父类,并重写了父类的方法,比如:

# 类的重载
class Person:
    def __init__(self, age, sex):
        self._age = age
        self._sex = sex

    def say(self):
        print("欢迎关注 [清风Python] 公众号")

    def call(self):
        print("This Person age {_age},sex {_sex}".format(**self.__dict__))


class WangPangZi(Person):
    def __init__(self, name, age, sex):
        super().__init__(age, sex)
        self._name = name

    def call(self):
        print("This Person name {_name},age {_age},sex {_sex}".format(**self.__dict__))

P= Person(18, '女')
P.call()

W = WangPangZi('王胖子', 30, '男')
W.call()
W.say()

output:
This Person age 18,sex 女
This Person name 王胖子,age 30,sex 男
欢迎关注 [清风Python] 公众号

子类WangPangZi不仅继承了父类的say方法,另外重写了call方法,用于专门打印出自己低调而不失内敛的名字,这就是最近简单的类的重载。

运算符重载和上面的类似,只不过它是将原本一些运算符的功能进行了重新定义,举例说明:

class NewList:
    def __init__(self, *args):
        self._list = []
        for i in args:
            self._list.append(i)

    def __add__(self, other):
        self._list = [i + other for i in self._list]

    def call(self):
        print(self._list)


N = NewList(1, 2, 3, 4, 5)
N + 10
N.call()

output:
[11, 12, 13, 14, 15]

python的重载(即Java的重写)说完了,但python如何实现java的重载功能呢?

Java的重载实现

首先要明确java重载涉及哪些:

  1. 参数个数不同,这个在Python真比较容易实现,我们可以通过Python默认参数与可变长参数来实现,举个例子:
def eg1(name, hobby='Python'):
    print("{}的是{}开发".format(name, hobby))

eg1('老王')
eg1('老张', 'Java')

output:
老王的是Python开发
老张的是Java开发

2.参数相同,但入参的类型不同,此时该如何操作呢?简单一思考,貌似Python没办法实现,但是如果基础够扎实的同学,应该听过functools中有一个singledispatch 装饰器。让我们来看看它的具体实现吧!

from functools import singledispatch

@singledispatch
def shop(price):
    pass

@shop.register(int)
def int_price(price):
    print('获取整数单价%s' % price)

@shop.register(float)
def float_price(price):
    print('获取小数单价%s' % price)

if __name__ == '__main__':
    shop(100)
    shop(99.8)

output:
获取整数单价100
获取小数单价99.8

如此操作,就达到了类似Java中的重载功能...当然这个装饰器也是有弊端的,它只能根据第一个参数的类型去决定调用那个函数...

语言之间的对比

不同的语言比较着去学习,是否觉得更加有趣了?下次面试,如果考官问你这些,岂不是稳稳通过!今天的内容就到这里,希望大家喜欢。

The End

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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