如何在Python中实现类C++模板函数以适配Advent of Code任务？

我近期在完成大量Advent of Code任务时，给自己设定了严格遵循最佳实践的挑战，包括使用类型提示（typing）、保证代码DRY（Don't Repeat Yourself）、分离数据结构与逻辑，但遇到了架构设计上的问题：

需要实现的代码分为三类，且每个问题（共25个）对应一套：

• 25种数据类型：命名为Data_i（i为1到25的整数）
• 数据加载方法：每个Data_i对应一个load_data_i函数，负责从文件解析生成Data_i类型实例
• 任务处理函数：每组包含function_i_1和function_i_2两个函数，均返回字符串，且参数必须是Data_i类型的实例

最初我用以下方式实现调度逻辑：

def solve(problem_number, task_number):
    g = globals()
    g[f'function{problem_number}_{task_number}'](g[f'load_data_{problem_number}']())

这种写法虽然符合DRY原则，但既粗糙不优雅，也完全无法提供类型提示支持。

我尝试过几种改进思路，但都存在缺陷：

• 定义包含function_1、function_2抽象方法和solve方法的Solver基类，再编写25个继承子类，但每个子类需要处理不同的数据类型，类型提示无法妥善处理
• 给Solver类添加data属性，直接持有数据实例，但这违背了数据结构与逻辑分离的设计原则
• 使用协议（Protocols），但始终会碰到上述两个问题中的一个

我更熟悉C++，在C++中可以通过模板类实现通用逻辑，再针对25种数据类型显式实例化来解决这类问题。因此提出两个问题：

1. Python中能否实现类似C++模板的方案？如果可以，具体怎么操作？
2. 如果无法实现，有没有符合mypy类型检查规范的更优雅实现方式？

最小示例（仅含两种数据类型） #

from pathlib import Path

# 定义数据类型
Data1 = str
Data2 = float

# 数据加载函数
def load_data_1(file_path: Path) -> Data1:
    with open(file_path) as f:
        return f.read()

def load_data_2(file_path: Path) -> Data2:
    with open(file_path) as f:
        return float(f.readline())

# 任务处理函数
def function_1_1(data: Data1) -> str:
    return data.strip()

def function_1_2(data: Data1) -> str:
    return data.upper()

def function_2_1(data: Data2) -> str:
    return f'{data < 0}'

def function_2_2(data: Data2) -> str:
    return f'{data > 3.16}'

# 原始主调度函数
def main(problem_number: int, task_number: int) -> None:
    g = globals()
    function_to_call = g[f'function{problem_number}_{task_number}']
    data_loader = g[f'load_data_{problem_number}']
    data_path = f'/path/to/data_{problem_number}.txt'
    print(function_to_call(data_loader(Path(data_path))))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者5xum