分派

静态分派与动态分派

1、多态和重载的区别

多态:是一个接口的多种实现,分为类的多态和函数的多态

函数的多态性:一个函数被定义为多个参数(重载)

 

类的多态:在基类的函数前加上virtual关键字(虚函数),在派生类中重写该函数(是重写该函数!!!),运行时将会根据对象的实际类型来调用相应的函数。

 

重载中的静态分派:Human man = new Man(); Human为静态类型,Man为实际类型;

变量本身的静态类型不会变化,静态类型在编译器是可知的;实际类型的变化结果在运行期才会知道;编译器在编译程序的时候并不知道一个对象的实际类型是什么。

JVM中编译器,在重载时,通过参数的静态类型而不是实际类型作为判定的依据。

 

2、静态分派

所有依赖静态类型来定位方法执行版本的分派动作成为静态分派。

静态分派的典型应用是方法重载。

静态分派发生在编译阶段,因此确定静态分派的动作实际上不是由虚拟机来执行的。

重载的版本并不是唯一的。例如char类型,如果没有这个类型参数,可以调用int类型,,,

自动类型转换按照char->int->long->float->double的顺序进行。

 

3、动态分派

重写(Override):在运行期根据实际类型确定方法执行版本的分派过程称为动态分派。

常量池中的符号引用?

invokevirtual指令的多态查找过程:

1)找到操作数栈顶的第一个元素所指向的对象的实际类型,记作C

2)如果在类型C中找到与常量中的描述符和简单名称都相符的方法,则进行访问权限校验。如果校验通过返回这个方法的直接引用,查找过程结束;如果不通过,返回java.lang.IllegalAccessError异常

3)否则,按照继承关系,从下往上一次对C的各个父类进行第2步的搜索和验证过程

4)如果始终没有找到合适的方法,则抛出java.lang.AbstractMethodError异常

Java的静态分派属于多分派类型,动态分派类型属于但分派类型。

 

4、动态类型语言

动态类型语言的关键特征是它的类型检查的主体过程是在运行期而不是编译器。

运行时异常通俗的来讲,就是代码不运行到这一行就不会有问题。

Public static void main(String[] args) {

    Int[][][] array = new int[1][0][-1];

}

能够正常编译,但是运行时会报错NegativeArraySizeException

变量无类型,变量值才有类型,这个特点也是动态类型语言的一个重要特性。

 

5、字节码技术和动态代理的实现

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Python中的`singledispatch`的使用方法和原理。首先,用户可能已经知道装饰器的基本概念,但需要更深入的单分派知识。我需要结合他们提供的引用内容,尤其是引用[1],其中有一个具体的示例。 首先,我应该解释`singledispatch`的作用,它用于根据第一个参数的类型来重载函数,类似于其他语言的方法重载。然后,我需要说明如何使用它,比如通过装饰器注册不同类型的处理函数。引用中的例子已经展示了基本的用法,可以引用这个示例来说明。 接下来,关于原理部分,用户可能想知道`singledispatch`是如何在底层实现的。根据引用[2]和[3],装饰器的原理涉及将函数作为参数传递给装饰器类,并修改其行为。可能`singledispatch`内部维护了一个注册表,存储不同类型对应的处理函数。当调用被装饰的函数时,会根据第一个参数的类型查找对应的实现。 需要注意的是,用户可能混淆了`singledispatch`和其他装饰器的用法,比如类装饰器或带参数的装饰器。应该明确说明`singledispatch`是`functools`模块的一部分,专门用于函数重载,而其他装饰器可能有不同的用途,比如添加计时功能(如引用[2]中的例子)。 用户可能还想知道如何扩展这个功能,比如处理更多的类型或者如何设置默认实现。引用[1]中的示例展示了如何处理未注册类型的情况,即抛出`NotImplementedError`,但也可以注册一个默认处理函数。 另外,需要提到`singledispatchmethod`,这是在类中使用的,处理第一个参数是实例方法的情况,比如`self`之后的参数类型。这可能对用户有帮助,如果他们需要在类中使用单分派的话。 最后,总结原理部分,说明`singledispatch`通过装饰器和注册表机制实现动态分发,根据参数类型选择对应的函数实现。同时,引用[3]提到的`wraps`可能在这里用于保留原函数的元数据,但`singledispatch`本身可能已经处理了这些细节。 现在需要确保回答结构清晰,分步骤解释使用方法和原理,并生成相关问题。还要检查是否符合格式要求,比如数学表达式用$符号,独立公式用$$,以及正确的中文回答。</think>### Python singledispatch 使用与原理详解 #### 一、单分派核心概念 单分派(Single Dispatch)是一种根据**第一个参数类型**动态选择函数实现的多态技术。在Python中通过`functools.singledispatch`实现[^1]。 数学表达示例: 若定义函数$f(x)$,单分派允许针对$x$的不同类型实现不同逻辑: $$f(x) = \begin{cases} g(x) & x \in \text{类型A} \\ h(x) & x \in \text{类型B} \end{cases}$$ #### 二、使用方法分步说明 1. **基础注册** ```python from functools import singledispatch @singledispatch def process(data): raise NotImplementedError("未支持的类型") @process.register(int) def _(data): # 处理整数类型 return f"处理整数: {data}" @process.register(list) def _(data): # 处理列表类型 return f"处理列表: {len(data)}元素" ``` 2. **类型扩展** ```python @process.register(float) def _(data): # 新增浮点数处理 return f"处理浮点数: {data:.2f}" ``` 3. **类型联合(Python 3.10+)** ```python from typing import Union @process.register(Union[str, bytes]) def _(data): # 处理字符串或字节类型 return f"处理文本: {data.decode() if isinstance(data, bytes) else data}" ``` #### 三、底层实现原理 1. **注册表机制** `singledispatch`创建**类型到函数的映射字典**,通过`registry`属性存储: ```python print(process.registry) # 输出: {object: <function...>, int: <function...>, ...} ``` 2. **分发逻辑** 调用过程分解为: $$dispatch(x) = registry.get(type(x), default_impl)$$ $$\text{最终执行} \Rightarrow dispatch(x)(x, ...args)$$ 3. **装饰器链** 原始函数被替换为分发器,注册方法通过`register()`修改注册表: ```mermaid graph LR A[原始函数] --> B[singledispatch装饰器] B --> C[分发函数] C --> D[注册表查询] D --> E[具体实现] ``` #### 四、高级应用场景 1. **数据序列化** ```python @singledispatch def serialize(obj): raise TypeError("未支持的序列化类型") @serialize.register(datetime) def _(obj): return obj.isoformat() @serialize.register(dict) def _(obj): return json.dumps(obj) ``` 2. **科学计算扩展** ```python import numpy as np @process.register(np.ndarray) def _(data): return f"处理矩阵: {data.shape}维度" ``` #### 五、性能优化建议 - 优先注册高频类型 - 对`Union`类型使用`functools.singledispatchmethod`(针对方法) - 避免在热路径中进行类型检查
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