python 泛型函数--singledispatch的使用

@functools.singledispatch：
将一个函数转变为单一分派的泛型函数
用 @singledispatch装饰一个函数，将定义一个泛型函数。注意，我们创建的函数获得分派的依据是第一个参数的类型:

from functools import singledispatch
@singledispatch
def fun(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Let me just say,", end=" ")
    print(arg)

使用泛函数的register()属性，重载泛函数的实现。泛函数的register()属性是一个装饰器。对于有类型注释的函数，这个装饰器将自动匹配第一个参为该类型的已注册函数重载泛函数：

@fun.register
def _(arg: int, verbose=False):
    if verbose:
        print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
    print(arg)

@fun.register
def _(arg: list, verbose=False):
    if verbose:
        print("Enumerate this:")
    for i, elem in enumerate(arg):
        print(i, elem)

当我们调用泛函数fun时，泛函数根据第一个参数的类型来分派相应的函数来重载实现。
第一个参数为int类型时：

>>> fun(42, verbose=True)
Strength in numbers, eh? 42

第一个参数为list类型时：

>>> fun(['spam', 'spam', 'eggs', 'spam'], verbose=True)
Enumerate this:
0 spam
1 spam
2 eggs
3 spam

如果用泛函数的register()属性进装饰的函数的参数没有类型注释，那么我们可以在register()装饰器中明确声明合适的类型：

@fun.register(complex)
def _(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Better than complicated.", end=" ")
    print(arg.real, arg.imag)

>>>fun(6+5j, verbose=True)
Better than complicated. 6.0 5.0

为了能注册之前存在的函数和匿名函数，register()属性可以当作功能函数使用。

def nothing(arg, verbose=False):
    print("Nothing.")
    
fun.register(type(None), nothing)
fun.register(int,  lambda x, y, verbose=False: x+y) # 本人添加的，官网没有这个例子

注：经本人实验，如果泛函数出两个可分派的函数，那么，泛涵数将选择离调用最近的可分派的函数，即，泛函数将分派在顺序上最后定义的函数。

>>> fun(None)
Nothing.
>>>fun(1,2)
3

这个register()属性将返回一个未被装饰的函数，这个函数将激活装饰器的堆栈空间，同时为它创建一个独的测试运行单元。

>>>import decimal
>>> @fun.register(float)
... @fun.register(decimal.Decimal)
... def fun_num(arg, verbose=False):
...     if verbose:
...         print("Half of your number:", end=" ")
...     print(arg / 2)
...
>>> fun_num is fun
False

如果泛函数给出的具体类型，没有对应的注册函数的实现，那么泛函数将去寻找更一般化的实现。用@singledispatch装饰的原函数被注册了基本类型–object类型，也就是说如果找不到更好的实现，那么将使用@singledispatch装饰的原函数：
注：此例由本人提供。

>>>fun(bool,verbose=True)
Let me just say, <class 'bool'>

使用只读属性registry，可查看我们都注册了哪些类型的函数实现

>>> fun.registry.keys()
dict_keys([<class 'object'>, <class 'decimal.Decimal'>, <class 'float'>, <class 'int'>, <class 'list'>, <class 'complex'>, <class 'NoneType'>])
>>> fun.registry
{<class 'object'>: <function fun at 0x00000225F21AC268>, <class 'decimal.Decimal'>: <function fun_num at 0x00000225F2517378>, <class 'float'>: <function fun_num at 0x00000225F2517378>, <class 'int'>: <function <lambda> at 0x00000225F2596488>, <class 'list'>: <function _ at 0x00000225F25172F0>, <class 'complex'>: <function _ at 0x00000225F2596400>, <class 'NoneType'>: <function nothing at 0x00000225F258E400>}
>>> fun.registry[float]
<function fun_num at 0x00000225F2517378>
>>>fun.registry[object]
<function fun at 0x00000225F21AC268>

官方链接：https://docs.python.org/3/library/functools.html?highlight=functools wraps#functools.update_wrapper