如何在python中返回不同类型的重载sum函数的对象？答案

【问题标题】：How to return different type of objects overloading sum function in python?如何在python中返回不同类型的重载sum函数的对象？
【发布时间】：2018-08-24 20:06:45
【问题描述】：

我有一个 Data 类，我想重载 __add__ 函数并根据我求和的对象类型获取不同类型的对象。

玩具示例代码

Data 类如下：

class Data(object):

    def __str__(self):
        s = "Data type " + self.type + ": " + self.tag
        return s

    def __init__(self, tag=""):
        self.type = ""
        self.tag = tag
        self.df = pd.Series()

    def createRandomData(self, amountData=10, sizeData=100):
        self.df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,sizeData,size=(amountData, 1)))[0]

    def __add__(self, other):
        data = Data()
        data = Data(self.tag + "+" + other.tag)
        data.df = self.df + other.df
        return data

我还有两个不同的对象 DataTypeA 和 DataTypeB 继承自 Data。

class DataTypeA(Data):

    def __init__(self, tag=""):
        Data.__init__(self, tag)
        self.type = "A"

class DataTypeB(Data):

    def __init__(self, tag=""):
        Data.__init__(self, tag)
        self.type = "B"

预期结果

所以我想确保当我对来自同一类型数据的两个对象求和时（例如：DataTypeA+ DataTypeA），结果也是该类型的数据。但是当两个对象属于不同类型时（例如：DataTypeA+ DataTypeB），结果应该是Data 对象。

求和的结果应该是df中Series的总和，标签应该是第一个对象的标签加上“+”，最后是第二个标签。

示例

如果我现在运行以下代码：

a = DataTypeA("data1")
a.createRandomData()
b = DataTypeB("data2")
b.createRandomData()

a2 = a+a
b2 = b+b
c = a+b

print a
print b
print a2
print b2
print c

我得到结果：

>>> 
Data type A: data1
Data type B: data2
Data type : data1+data1
Data type : data2+data2
Data type : data1+data2

但是a2 (data1+data1) 应该是DataTypeA 类型而不是Data，并且b2 (data2+data2) 应该是DataTypeB 类型而不是Data。

问题

如何重写这段代码来实现这一点，哪一种是最好的方法？我应该为Data 对象重写__add__ 方法还是为DataTypeA 和DataTypeB 重载__add__ 方法？

【问题讨论】：

标签： python pandas object sum overloading

【解决方案1】：

一种解决方案是重载Data 对象__add__ 方法，如下所示：

class Data(object):

    def __str__(self):
        s = "Data type " + self.type + ": " + self.tag
        return s

    def __init__(self, tag=""):
        self.type = ""
        self.tag = tag
        self.df = pd.Series()

    def createRandomData(self, amountData=10, sizeData=100):
        self.df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,sizeData,size=(amountData, 1)))[0]

    def __add__(self, other):
        data = Data()
        if type(self) == type(other):
            if type(self) == DataTypeA:
                data = DataTypeA(self.tag + "+" + other.tag)
                data.df = self.df + other.df
            elif type(self) == DataTypeB:
                data = DataTypeB(self.tag + "+" + other.tag)
                data.df = self.df + other.df
        else:
            data = Data(self.tag + "+" + other.tag)
            data.df = self.df + other.df
        return data

其余代码保持不变。

因此，如果您运行问题中提到的相同示例代码，输出将是：

>>> 
Data type A: data1
Data type B: data2
Data type A: data1+data1
Data type B: data2+data2
Data type : data1+data2

【讨论】：