Python でメソッドの後付け的なことをするにはどうすればよいのか？

Question

普段 Julia を書いているのですが、Python でどう管理すればよいのか分からないことがあります。
クラスによって異なる実装になるかもしれないのですが、同じ意味の値を返す関数をいろんな既存のモジュールのクラスについて定義したいのですが、やり方がよく分かりません。自作のモジュールなら、そのモジュールをいじって、該当クラスのメソッドを追加すれば良いだけですが、既存のモジュールにその関数を別名を付けないで実装するにはどうすれば良いのでしょうか？Python では、同じ名前を付けたい場合は、関数の引数の型に関するオーバーロードはないので、多くの場合、クラスのメソッドとしてその機能を提供すると思うのですが、既存のクラスをいじりたい場合はどうすれば良いのでしょうか？

現在はとりあえず、型ごとに別名を関数のお尻に付けて対処していますが、段々増えてきて煩雑になってきてしまったのでどうにかしたいです。

例えば、現在、

import modulea
import moduleb

def func1_a(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 + a2
    return a
def func1_b(b1: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 + b2
    return b
def func2_a(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 - a2
    return a
def func2_b(b: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 - b2
    return b

# 関数を使うとき

func1_a(a1, a2)
func1_b(b1, b2)
func2_a(a1, a2)
func2_b(b1, b2)

こんな感じになっているのを

func1(a1, a2)
func1(b1, b2)
func2(a1, a2)
func2(b1, b2)

または

a1.func1(a2)
b1.func1(b2)
a1.func2(a2)
b1.func2(b2)

として管理したいということです。

Comments

[BeatStar]

意味がよくわかりません。どういうことでしょうか?
ざっくりとで良いので、サンプルを書いてくれませんか? そうしないと質問者さんの意図と違う解釈で回答が付く可能性が高いです。

[ozwk]

ジェネリクス的なことですか？

[Paalon]

Java のジェネリクスにはあまり詳しくないのですが、そういうような、多態性を実現して管理したいということです。

[quickquip]

func1_aとfunc1_bが分かれている方が管理/保守しやすいという考えは理解しますが、最後に欲しいのがfunc1なら、最初からfunc1だけを書いて管理/保守した方がまだマシなのでは? としか思わないんですか……。
「何が問題なのか」「何を解決したいのか」がぼんやりしています。多分提示されたコードに意味がなくて、意味論の方から考えられないせいだろうと思いますが。

[Paalon]

最初から func1 だけを書いて実装する方法というのが分かりません。ここで func1_a と func1_b というのは一般的に異なる型を受け取り、異なる処理をする関数です。

Answer 1

事前にこういうことをやっておけば、

modulea.TypeA.func1 = func1_a
moduleb.TypeB.func1 = func1_b
modulea.TypeA.func2 = func2_a
moduleb.TypeB.func2 = func2_b

このように書くことは可能。

a1.func1(a2)
b1.func1(b2)
a1.func2(a2)
b1.func2(b2)

ただし、該当のクラスが特殊な型(組み込み型やC拡張モジュールで定義された型など)だとできない。
(こちらの記事の方法であれば可能: [Python] build-in objectに独自のメソッドを追加する禁断の果実)
あと、事前に別名で関数として定義しなければならないので、名前付けの問題は残る。
(直接ラムダ式を代入することもできるけど、ラムダ式だとできることが限られる)

他に、functools.singledispatchを使う方法もある。

from functools import singledispatch

@singledispatch
def func1(arg1, arg2):
    pass
@func1.register
def _(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 + a2
    return a
@func1.register
def _(b1: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 + b2
    return b

@singledispatch
def func2(arg1, arg2):
    pass
@func2.register
def _(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 - a2
    return a
@func2.register
def _(b: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 - b2
    return b

とすれば、このように書ける。(先頭引数の型しか見ていないので注意)

func1(a1, a2)
func1(b1, b2)
func2(a1, a2)
func2(b1, b2)

先頭引数以外の型も見たいのであれば、multipledispatchをインストールすれば可能。実行例は上と同じ。

from multipledispatch import dispatch

@dispatch()
def func1(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 + a2
    return a
@dispatch()
def func1(b1: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 + b2
    return b
@dispatch()
def func2(a1: modulea.TypeA, a2: modulea.TypeA) -> modulea.TypeA:
    a = a1 - a2
    return a
@dispatch()
def func2(b: moduleb.TypeB, b2: moduleb.TypeB) -> moduleb.TypeB:
    b = b1 - b2
    return b

Comments

[Paalon]

具体的には直近で整理したいものは `numpy.ndarray` なので、
```python
import numpy
def _f_numpy_ndarray(a):
return a
numpy.ndarray.f = _f_numpy_ndarray
```
と実装しようとすると
`TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'numpy.ndarray'` と表示されるのですが、これは `numpy.ndarray` が組み込み型ということですか？

[actorbug]

組み込み型以外でも無理な場合はあるので、できなければ別の方法を使いましょう。

[Paalon]

functools.singledispatch を使う方法というのは標準的なのでしょうか？

[actorbug]

標準的というのは、何を聞きたいのでしょうか。
リンク先を見れば分かりますが、functools.singledispatch は標準ライブラリの一部なので、使えない環境というのは基本的にはないと思われます。
この機能が一般的に使われる機会が多いかどうかは分かりません。

[actorbug]

numpy.ndarrayにメソッドを追加したいなら、こちらが参考になると思います。

[Python] build-in objectに独自のメソッドを追加する禁断の果実
https://e-tec-memo.herokuapp.com/article/283/

[actorbug]

C拡張モジュールで定義された型だと、メソッドを追加できないようです。
以下手順で作成した型にメソッドを追加しようとすると、「TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'custom.Custom'」とエラーが出ます。

2. 拡張の型の定義: チュートリアル
https://docs.python.org/ja/3/extending/newtypes_tutorial.html

[Paalon]

[multipledispatch](https://github.com/mrocklin/multipledispatch) と同じような機能を持つ [plum](https://github.com/wesselb/plum) をとりあえず、使うことにしました。なんか Julia みたいな方法なので、Python らしくはないかもしれませんが、代替案が思いつくまではこれを使おうと考えています。

Answer 2

質問文の例だとこれでいい気がするのですがどうでしょう

import numpy as np


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

A = np.ones(3)
B = 2 * np.ones(3)

print(add(A,B)) # [3. 3. 3.]


a = 1
b = 2

print(add(a,b)) # 3

Comments

[Paalon]

この実装は numpy.ndarray と int という異なる型に対する、同じ処理をする実装で、異なる処理には対応していません。