python中的泛型/模板？

其他答案完全没问题：

不需要特殊的语法来支持 Python 中的泛型

正如 André 所指出的，Python 使用鸭子类型。

但是，如果你仍然想要一个类型化的变体，那么从 Python 3.5 开始就有一个内置的解决方案。

Python documentation 中提供了可用类型注释的完整列表。

通用类：

from typing import TypeVar, Generic, List

T = TypeVar('T')

class Stack(Generic[T]):
    def __init__(self) -> None:
        # Create an empty list with items of type T
        self.items: List[T] = []

    def push(self, item: T) -> None:
        self.items.append(item)

    def pop(self) -> T:
        return self.items.pop()

    def empty(self) -> bool:
        return not self.items

# Construct an empty Stack[int] instance
stack = Stack[int]()
stack.push(2)
stack.pop()
stack.push('x')        # Type error

通用函数：

from typing import TypeVar, Sequence

T = TypeVar('T')      # Declare type variable

def first(seq: Sequence[T]) -> T:
    return seq[0]

def last(seq: Sequence[T]) -> T:
    return seq[-1]


n = first([1, 2, 3])  # n has type int.

静态类型检查：

您必须使用 静态类型检查器，例如 mypy 或 Pyre（由 Meta/FB 开发）来分析您的源代码。

安装 mypy：

python3 -m pip install mypy

分析您的源代码，例如某个文件：

mypy foo.py

或目录：

mypy some_directory

mypy 将检测并打印类型错误。上面提供的 Stack 示例的具体输出：

foo.py:23: error: Argument 1 to "push" of "Stack" has incompatible type "str"; expected "int"

参考资料：关于 generics 和 running mypy 的 mypy 文档

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Python 使用 duck typing，因此它不需要特殊的语法来处理多种类型。

如果您有 C++ 背景，您会记得，只要在模板函数/类中使用的操作是在某种类型 T（在语法级别）上定义的，您就可以使用该类型 T在模板中。

因此，基本上，它的工作方式相同：

为要在二叉树中插入的项目类型定义合同。记录此合同（即在类文档中）仅使用合同中指定的操作来实现二叉树享受

但是，您会注意到，除非您编写显式类型检查（通常不鼓励这样做），否则您将无法强制二叉树仅包含所选类型的元素。

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实际上，现在您可以在 Python 3.5+ 中使用泛型。请参阅 PEP-484 和 typing module documentation。

根据我的实践，它不是非常无缝和清晰，特别是对于那些熟悉 Java 泛型的人来说，但仍然可以使用。

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在对在 python 中创建泛型类型提出了一些好的想法后，我开始寻找其他有相同想法的人，但我找不到任何人。所以，就在这里。我试过了，效果很好。它允许我们在 python 中参数化我们的类型。

class List( type ):

    def __new__(type_ref, member_type):

        class List(list):

            def append(self, member):
                if not isinstance(member, member_type):
                    raise TypeError('Attempted to append a "{0}" to a "{1}" which only takes a "{2}"'.format(
                        type(member).__name__,
                        type(self).__name__,
                        member_type.__name__ 
                    ))

                    list.append(self, member)

        return List 

您现在可以从此泛型类型派生类型。

class TestMember:
        pass

class TestList(List(TestMember)):

    def __init__(self):
        super().__init__()


test_list = TestList()
test_list.append(TestMember())
test_list.append('test') # This line will raise an exception

这个解决方案很简单，但它确实有它的局限性。每次创建泛型类型时，都会创建一个新类型。因此，作为父级继承 List( str ) 的多个类将继承自两个单独的类。为了克服这个问题，您需要创建一个dict来存储内部类的各种形式并返回之前创建的内部类，而不是创建一个新的。这将防止创建具有相同参数的重复类型。如果有兴趣，可以使用装饰器和/或元类制作更优雅的解决方案。

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由于python是动态类型的，这非常容易。事实上，您必须为 BinaryTree 类做额外的工作才能不使用任何数据类型。

例如，如果您想要用于将对象放置在树中的键值可通过 key() 之类的方法在对象内使用，您只需在对象上调用 key()。例如：

class BinaryTree(object):

    def insert(self, object_to_insert):
        key = object_to_insert.key()

请注意，您永远不需要定义 object_to_insert 是哪种类。只要它有一个 key() 方法，它就可以工作。

例外情况是，如果您希望它与字符串或整数等基本数据类型一起使用。您必须将它们包装在一个类中以使它们与您的通用 BinaryTree 一起使用。如果这听起来太重了，并且您想要实际存储字符串的额外效率，那么抱歉，这不是 Python 擅长的。

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这是 this answer 的变体，它使用元类来避免混乱的语法，并使用 typing 样式的 List[int] 语法：

class template(type):
    def __new__(metacls, f):
        cls = type.__new__(metacls, f.__name__, (), {
            '_f': f,
            '__qualname__': f.__qualname__,
            '__module__': f.__module__,
            '__doc__': f.__doc__
        })
        cls.__instances = {}
        return cls

    def __init__(cls, f):  # only needed in 3.5 and below
        pass

    def __getitem__(cls, item):
        if not isinstance(item, tuple):
            item = (item,)
        try:
            return cls.__instances[item]
        except KeyError:
            cls.__instances[item] = c = cls._f(*item)
            item_repr = '[' + ', '.join(repr(i) for i in item) + ']'
            c.__name__ = cls.__name__ + item_repr
            c.__qualname__ = cls.__qualname__ + item_repr
            c.__template__ = cls
            return c

    def __subclasscheck__(cls, subclass):
        for c in subclass.mro():
            if getattr(c, '__template__', None) == cls:
                return True
        return False

    def __instancecheck__(cls, instance):
        return cls.__subclasscheck__(type(instance))

    def __repr__(cls):
        import inspect
        return '<template {!r}>'.format('{}.{}[{}]'.format(
            cls.__module__, cls.__qualname__, str(inspect.signature(cls._f))[1:-1]
        ))

使用这个新的元类，我们可以将我链接到的答案中的示例重写为：

@template
def List(member_type):
    class List(list):
        def append(self, member):
            if not isinstance(member, member_type):
                raise TypeError('Attempted to append a "{0}" to a "{1}" which only takes a "{2}"'.format(
                    type(member).__name__,
                    type(self).__name__,
                    member_type.__name__ 
                ))

                list.append(self, member)
    return List

l = List[int]()
l.append(1)  # ok
l.append("one")  # error

这种方法有一些不错的好处

print(List)  # <template '__main__.List[member_type]'>
print(List[int])  # <class '__main__.List[<class 'int'>, 10]'>
assert List[int] is List[int]
assert issubclass(List[int], List)  # True

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如果你使用 Python 2 或者想重写 java 代码。他们不是真正的解决方案。这是我在一个晚上所做的工作：https://github.com/FlorianSteenbuck/python-generics 我仍然没有编译器，所以你目前这样使用它：

class A(GenericObject):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        GenericObject.__init__(self, [
            ['b',extends,int],
            ['a',extends,str],
            [0,extends,bool],
            ['T',extends,float]
        ], *args, **kwargs)

    def _init(self, c, a, b):
        print "success c="+str(c)+" a="+str(a)+" b="+str(b)

待办事项

编译器

让泛型类和类型正常工作（对于像 > 之类的东西）

添加超级支持

添加 ？支持

代码清理

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看看内置容器是如何做到的。 dict 和 list 等包含您喜欢的任何类型的异构元素。例如，如果您为树定义了一个 insert(val) 函数，它会在某个时候执行 node.value = val 之类的操作，而 Python 会处理其余的事情。

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幸运的是，python 中的泛型编程已经做出了一些努力。有一个图书馆：generic

这是它的文档：http://generic.readthedocs.org/en/latest/

它多年来一直没有进展，但您可以大致了解如何使用和制作自己的库。

干杯

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