Czym jest polimorfizm?

W Pythonie len("hello") zwraca 5, len([4, 8, 15]) zwraca 3, a len({"a": 1}) zwraca 1. To jedna nazwa funkcji użyta na trzech typach, a każdy typ liczy na swój sposób: napis liczy znaki, lista liczy elementy, słownik liczy klucze. Słowo pochodzi z greki: poly, wiele, i morph, forma. Jedno wywołanie, wiele form zachowania.

Jak działa polimorfizm

Kod wywołuje metodę po nazwie, na przykład shape.area(). Gdy ta linia się wykonuje, język patrzy na faktyczny obiekt i szuka area w klasie tego obiektu. To wyszukiwanie nazywa się dynamicznym wiązaniem (dynamic dispatch) i właśnie ono pozwala jednej linii wykonywać różną pracę dla różnych obiektów:

import math

class Shape:
    def area(self):
        raise NotImplementedError

class Circle(Shape):
    def __init__(self, r):
        self.r = r
    def area(self):
        return math.pi * self.r ** 2

class Square(Shape):
    def __init__(self, side):
        self.side = side
    def area(self):
        return self.side ** 2

shapes = [Circle(1), Square(3), Circle(2)]
for shape in shapes:
    # One line of code, a different area() for each type
    print(type(shape).__name__, round(shape.area(), 2))

Circle 3.14
Square 9
Circle 12.57

Python znajduje metodę, przeszukując najpierw klasę obiektu, a potem jej klasy nadrzędne w ustalonej kolejności, nazywanej kolejnością rozwiązywania metod (method resolution order). Gdyby Square nie miał własnego area(), wyszukiwanie doszłoby do Shape.area() i zgłosiło NotImplementedError, co jest sygnałem, że każda podklasa musi dostarczyć własną wersję.

Pętla nigdy nie sprawdza, jaką figurę trzyma. Żeby dodać trójkąt, piszesz klasę Triangle z własnym area(), a pętla działa bez zmian. Bez polimorfizmu pętla potrzebowałaby gałęzi if isinstance(...) dla każdej figury, edytowanej za każdym razem, gdy pojawi się nowa.

Rodzaje polimorfizmu

Gdy ktoś w programowaniu obiektowym mówi po prostu "polimorfizm", prawie zawsze ma na myśli pierwszy wiersz: polimorfizm podtypowy przez nadpisywanie.

Python ma wszystkie trzy na swój sposób. Nadpisywanie działa jak w przykładzie z figurami. Operatory takie jak + to polimorfizm ad hoc. Funkcje takie jak max() i sorted() są parametryczne w duchu: przyjmują listę liczb, napisów albo dat, o ile elementy da się porównać, a podpowiedzi typów takie jak list[int] albo TypeVar mogą to jawnie zapisać.

Polimorfizm statyczny i dynamiczny w Javie

Java ma oba rodzaje, a pytania na rozmowach kwalifikacyjnych często dotyczą różnicy między nimi:

class Animal { String sound() { return "..."; } }
class Dog extends Animal {
    @Override String sound() { return "Woof"; }
}

Animal pet = new Dog();
pet.sound();          // "Woof": chosen at run time from the object

int add(int a, int b)          { return a + b; }
double add(double a, double b) { return a + b; }
add(2, 3);            // int version, chosen by the compiler
add(2.5, 1.0);        // double version

Zmienna pet ma typ Animal, a mimo to wykonuje się wersja z Dog, bo wybór zależy od obiektu, a nie od zmiennej. Dwie metody add to przeciążanie: kompilator wybiera jedną na podstawie typów argumentów, zanim program się uruchomi. Interfejsy dają to samo zachowanie w czasie działania bez współdzielenia kodu: każdą klasę implementującą Comparable można posortować przez Collections.sort. C++ działa tak samo z jedną różnicą: metoda dostaje wiązanie dynamiczne tylko wtedy, gdy jest zadeklarowana jako virtual. Zobacz polimorfizm w Javie, przeciążanie metod i funkcje wirtualne w C++.

Polimorfizm w Pythonie: duck typing i operatory

Python nie wymaga wspólnej klasy nadrzędnej. Jeśli obiekt ma metodę, którą wywołuje kod, to działa: "jeśli chodzi jak kaczka i kwacze jak kaczka, to jest kaczką". Operatory też są polimorficzne. Napisanie a + b wywołuje a.__add__(b), więc twoje własne klasy mogą obsługiwać +, len() i print():

class Vector:
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y
    def __add__(self, other):          # called for v1 + v2
        return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
    def __len__(self):                 # called for len(v)
        return 2
    def __repr__(self):                # called by print()
        return f"Vector({self.x}, {self.y})"

print(1 + 2, "ab" + "cd", [1] + [2])   # built-in types
print(Vector(1, 2) + Vector(10, 20))    # your own type
print(len("hello"), len([1, 2, 3]), len(Vector(0, 0)))

3 abcd [1, 2]
Vector(11, 22)
5 3 2

Dziedziczenie to jeden ze sposobów na polimorfizm, a nie wymóg. Vector nie dziedziczy po niczym szczególnym, a mimo to len() i + traktują go jak typ wbudowany. Dokumentacja dziedziczenia w Pythonie pokazuje drogę przez podklasy.

Częste błędy

Oczekiwanie, że Python przeciąża według sygnatury. Drugie def o tej samej nazwie po cichu zastępuje pierwsze:

def greet(name):
    return "Hi " + name

def greet(first, last):          # replaces the first greet
    return "Hi " + first + " " + last

print(greet("Ana", "Silva"))
print(greet("Ana"))

Hi Ana Silva
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: greet() missing 1 required positional argument: 'last'

Zamiast tego użyj argumentu domyślnego: def greet(first, last="").

Zapominanie o virtual w C++. Bez niego wywołanie metody przez wskaźnik do klasy bazowej uruchamia wersję bazową, nawet gdy obiekt jest podklasą.

Nadpisania, które zmieniają znaczenie. Jeśli area() w jednej podklasie zwraca obwód, psuje się każdy kod, który ufa area(). Nadpisanie musi dotrzymać obietnicy złożonej przez rodzica; ta reguła nazywa się zasadą podstawienia Liskov.

Sprawdzanie typów wszędzie. Łańcuch gałęzi if type(x) == ... zwykle oznacza, że każdy typ powinien zamiast tego mieć własną metodę.

Co dalej

Polimorfizm działa razem z enkapsulacją, która chroni dane każdego obiektu, i abstrakcją, która definiuje wspólny interfejs implementowany przez typy. Poćwicz nadpisywanie w dokumentacji klas w Pythonie albo wypróbuj kurs Java, gdzie przeciążanie i nadpisywanie pojawiają się obok siebie.