深入解析breuleux/ovld项目中的Medley特性
2025-06-03 10:13:45作者:宣聪麟
前言
在Python编程中,我们经常需要将不同功能模块组合在一起使用。传统的方式如继承、混入(mixin)等虽然有效,但在灵活性和组合能力上存在局限。breuleux/ovld项目中的Medley特性提供了一种全新的解决方案,它允许开发者以极其灵活的方式组合和重用代码功能。
Medley基础概念
Medley是一种特殊的类,继承自ovld.Medley基类。它的核心思想是允许开发者创建可自由组合的功能模块,这些模块可以像积木一样通过简单的加法操作(+)进行组合。
基本特性
- 自由组合:Medley类可以任意组合,组合后的类会继承所有父类的功能
- 多重分派:支持基于类型的方法重载
- 数据类支持:自动成为数据类,支持字段定义
- 运行时扩展:已存在的实例可以动态获得新功能
Medley使用示例
让我们通过一个具体例子来理解Medley的工作原理:
from ovld import Medley
# 定义一个遍历列表和字典的Medley
class Walk(Medley):
def __call__(self, x: list):
return [self(item) for item in x]
def __call__(self, x: dict):
return {k: self(v) for k, v in x.items()}
def __call__(self, x: object):
return x
# 定义一个添加标点符号的Medley
class Punctuate(Medley):
punctuation: str = "."
def __call__(self, x: str):
return f"{x}{self.punctuation}"
# 定义一个数值乘法的Medley
class Multiply(Medley):
factor: int = 2
def __call__(self, x: int):
return x * self.factor
组合方式
Medley支持两种组合方式:
- 实例组合:先创建实例再进行组合
walkp = Walk() + Punctuate("!!!!")
- 类组合:先组合类再创建实例
walkp = (Walk + Punctuate)(punctuation="!!!!")
高级特性
初始化后处理
Medley支持__post_init__方法,用于在初始化后执行额外操作。当多个Medley组合时,所有__post_init__方法都会被执行。
class Counter(Medley):
start: int = 0
def __post_init__(self):
self._current = self.start
def count(self):
self._current += 1
return self._current
运行时扩展
Medley支持在运行时动态扩展已有实例的功能:
walk = Walk()
Walk.extend(Punctuate, Multiply)
# 现在walk实例拥有了Punctuate和Multiply的功能
方法组合策略
Medley提供了多种方法来控制同名方法的组合行为:
- KeepLast:保留最后一个实现(默认Python行为)
- RunAll:执行所有实现(如
__post_init__) - ReduceAll:按顺序嵌套调用所有实现
- ChainAll:链式调用所有实现
class Custom(Medley):
fn1 = KeepLast() # 只保留最后一个实现
fn2 = RunAll() # 执行所有实现
fn3 = ReduceAll() # 嵌套调用: impl_C(impl_B(impl_A(arg)))
fn4 = ChainAll() # 链式调用: obj.impl_A().impl_B().impl_C()
代码生成支持
Medley与代码生成功能兼容,但需要注意:
- 用于代码生成的字段必须标注为
CodegenParameter[type] - 代码生成发生在类级别
- 生成器只能访问
CodegenParameter标注的字段
class CaseChanger(Medley):
upper: CodegenParameter[bool] = True
@code_generator
def __call__(cls, x: str):
method = str.upper if cls.upper else str.lower
return Lambda(Code("$method($x)", method=method))
最佳实践
- 避免定义
__init__:会干扰+操作符的组合功能 - 合理使用字段默认值:特别是对于运行时扩展的Medley
- 明确方法签名:避免意外的方法覆盖
- 谨慎使用代码生成:虽然强大但接口可能变化
总结
breuleux/ovld中的Medley特性为Python开发者提供了一种全新的代码组织和复用方式。它通过灵活的类组合机制、多重分派支持和运行时扩展能力,大大提升了代码的模块化和可重用性。无论是构建复杂的数据处理管道,还是实现可插拔的功能模块,Medley都是一个值得考虑的强大工具。
对于需要高度灵活性和可组合性的项目,Medley提供了一种优雅的解决方案,值得开发者深入学习和应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322