python @overload

"@overload" 是 Python 3.5 引入的装饰器，它用于为多重定义的函数定义多个重载版本（overloads）。当多个重载函数的参数类型不同时，该装饰器可以用于明确指定每个重载版本的参数类型。

例如：

from typing import overload

@overload
def repeat(s: str, count: int) -> str:
    ...

@overload
def repeat(s: bytes, count: int) -> bytes:
    ...

在上面的例子中，我们定义了 `repeat` 函数的两个重载版本，一个用于字符串类型的参数，另一个用于字节类型的参数。这样，在调用 `repeat` 函数时，Python 就可以自动选择合适的重载版本，从而实现重载的效果。

相关问题

python的@overload

`@overload` 是 Python 中的一个装饰器，用于实现重载函数或方法。如果一个函数或方法有多个不同的参数类型或参数个数的版本，可以使用 `@overload` 来标记这些不同的版本，从而提高代码的可读性和可维护性。

使用 `@overload` 装饰器的函数或方法通常都会有一个实现的基础版本，也就是参数类型和个数最少的版本。其他版本的实现则通过 `@overload` 标记来声明，但是这些标记的方法体内容并不会被执行。这是因为 `@overload` 装饰器只是用于标记函数或方法的不同版本，而不是实际的实现。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 `@overload` 实现重载函数：

from typing import overload

@overload
def foo(x: int) -> int:
    ...

@overload
def foo(x: str) -> str:
    ...

def foo(x):
    if isinstance(x, int):
        return x + 1
    elif isinstance(x, str):
        return x.upper()

在这个例子中，`foo` 函数有两个不同的版本，分别接受一个整数和一个字符串。这两个版本都被使用 `@overload` 标记来声明。但是，真正的实现是在最后的 `foo` 函数中，它根据不同的参数类型来执行相应的逻辑。

需要注意的是，在 Python 中实际上并没有方法重载的概念。因此，`@overload` 装饰器只是一种语法糖，用于增强代码的可读性和可维护性。

python中@overload的作用

@overload是Python的装饰器，它的作用是声明函数的重载。它可以用来为函数定义不同的签名（即参数列表），从而在不同的情况下调用不同的代码。这有助于提高代码的可读性和可维护性。

@overload主要用于标准库中的typing模块，它通常与type hints一起使用，以指定函数的参数类型和返回值类型。例如：

from typing import overload

@overload
def add(a: int, b: int) -> int:
    ...

@overload
def add(a: float, b: float) -> float:
    ...

def add(a, b):
    return a + b

上面的代码定义了两个不同的`add`函数重载，分别用于处理整数和浮点数类型的参数。在不同的情况下调用不同的代码，从而实现重载的目的。