第三章：算法-functools：管理函数的工具-泛型函数

3.1.5 泛型函数
在类似python的动态类型语言中，通常需要基于参数的类型完成稍有不同的操作，特别是在处理元素列表与单个元素的差别时。直接检查参数的类型固然很简单，但是有些情况下，行为差异可能被隔离到单个的函数中，对于这些情况，functools提供了singledispatch()修饰符来注册一组泛型函数(generic function)可以根据函数第一个参数的类型自动切换。

import functools

@functools.singledispatch
def myfunc(arg):
    print('default myfunc({!r})'.format(arg))

@myfunc.register(int)
def myfunc_int(arg):
    print('myfunc_int({})'.format(arg))

@myfunc.register(list)
def myfunc_list(arg):
    print('myfunc_list()')
    for item in arg:
        print('  {}'.format(item))

myfunc('string argument')
myfunc(1)
myfunc(2.3)
myfunc(['a','b','c'])

新函数的register()属性相当于另一个修饰符，用于注册替代现实。用singledispatch()包装的第一个函数是默认现实，在未指定其他类型特定函数时就使用这个默认实现，在这个例子中特定类型就是float.
运行结果：

没有找到这个类型的完全匹配时，会计算继承顺序，并使用最接近的匹配类型。

import functools

class A:
    pass

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

class D(B):
    pass

class E(C,B):
    pass

@functools.singledispatch
def myfunc(arg):
    print('default myfunc({})'.format(arg.__class__.__name__))

@myfunc.register(A)
def myfunc_A(arg):
    print('myfunc_A({})'.format(arg.__class__.__name__))

@myfunc.register(B)
def myfunc_B(arg):
    print('myfunc_B({})'.format(arg.__class__.__name__))

@myfunc.register(C)
def myfunc_C(arg):
    print('myfunc_C({})'.format(arg.__class__.__name__))

myfunc(A())
myfunc(B())
myfunc(C())
myfunc(D())
myfunc(E())

在这个例子中，类D和E与已注册的任何泛型函数都不完全匹配，所选择的函数取决于类层次结构。
运行结果：