《Python编程的术与道：Python语言进阶》视频课程
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猴子补丁 (Monkey Patching)
猴子补丁是一项允许在运行时（runtime）更改对象行为的技术。 它是一个非常有用的功能，但它也可能使你的代码更难以理解和调试，因此，在实现猴子补丁程序时必须谨慎。
猴子补丁与Python中的灵活性紧密相关。 自定义对象是可变的，因此可以替换其属性而无需创建该对象的新副本。
来看一个例子：
class A:
def speak(self):
return "hello"
def speak_patch(self):
return "world"
A.speak = speak_patch # <1>
some_class = A()
print('some_class.speak():', some_class.speak()) # <2>
some_class.speak(): world
<2>的部分会显示 world，而不会显示 hello，原因是因为我们在 <1> 的部分做了猴子补丁，即使用speak_patch 这个函数去取代掉原来的speak。
再来看一个例子：
class A:
def __init__(self, array):
self._list = array
# def __len__(self): # <2>
# return len(self._list)
def length(obj): # <1>
return len(obj._list) # <2>
A.__len__ = length # <3>
a = A([1, 2, 3])
print('length:', len(a))
length: 3
A class 并没有定义 __len__ 的方法 ( 将 <2> 注释起来 )，如果是在 runtime 中，我们可不可以把 __len__ 方法加上去?
可以，只要将 <1> 的部分的 function 先写出来。注意：该有的参数还是要有，但名称可以不一样，像是原本 <2> 是 self，在 <1> 可以任意写 ( 例如 obj )，因为会在 <3> 的部分自己去对应起来。但是取长度时，也就是 <2> 的部分，就必须要写 obj._list，
经过以上的部分，就可以成功的在 runtime 时，实际上实现A class 的 __len__。那为什么不一开始就实现 __len__，像是：
class A:
def __init__(self, array):
self._list = array
def __len__(self): # <2>
return len(self._list)
原因是我们不希望去修改 A class 的源代码，而后者的修改也只是暂时性的，像用在测试时。
Python 中的猴子补丁是有限制的，它限制你不能给内置类型打补丁。比如要给str这个对象打补丁，就会报错。
def find(self, sub, start=None, end=None):
return 'ok'
str.find = find
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-f3f01b37ba7a> in <module>
2 return 'ok'
3
----> 4 str.find = find
TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'str'
原因是可以保证内置的功能都是原本的，避免有人去打补丁后，导致后续一堆奇怪的问题。
记得，猴子补丁不能滥用，否则会造成系统难以维护以及代码很难理解。
types module 中的 types.MethodType
很类似猴子补丁，来看一个 types.MethodType 的例子，
import types
class A:
def speak(self):
return "hello"
def speak_patch(self):
return "world"
a = A()
a.speak = types.MethodType(speak_patch, a) # <1>
print('a.speak():', a.speak()) # <2>
a2 = A()
print('a2.speak():', a2.speak()) # <3>
a.speak(): world
a2.speak(): hello
<1> 的部分，使用方法 types.MethodType( fun, obj)。要注意的是，我们是放一个 instance (a) 进去，所以 <2> 的输出是 world，而 <3> 的输出则是 hello ( 因为 a2 的 instance 我们并没有去修改 )。
再来看一个例子：
import types
class A:
def speak(self):
return "hello"
def speak_patch(self):
return "world"
A.speak = types.MethodType(speak_patch, A) # <1>
a = A()
print('a.speak():', a.speak()) # <2>
a2 = A()
print('a2.speak:', a2.speak()) # <3>
a.speak(): world
a2.speak: world
<1> 的部分，我们是放一个 A class 进去，所以 <2> 和 <3> 的输出都会是 world，因为我们改变了 A class，这几乎就和前面所介绍的猴子补丁是一样的功能。
这里主要是强调 patched instance或是patched class是不太一样的。
模块级别的猴子补丁
在模块级别也可以用猴子补丁。
#module.py
def print_variable(var):
print(var)
# module2.py
import module
def another_print(var):
module.print_variable(var+1)
#script.py
import module
import module2
var1 = 1
module.print_variable(var1)
# 1
def print_plus_one(var):
print(var+1)
module.print_variable = print_plus_one
module.print_variable(var1)
# 2
module2.another_print(var1)
# 3
1
2
3
什么时候用去猴子补丁？
猴子补丁非常强大，它显示了Python的灵活性。
作为一般规则，最好不要打猴子补丁。例如，如果要更改程序的行为，则可以为要更改的类定义子类。猴子补丁的问题在于程序的行为变得更加难以理解。要追溯行为的变化变得非常复杂。
但是，有时可能会有很大的好处。例如，使用numpy计算快速傅里叶变换可能比使用其他实现慢。想象一下你想使用PyFFTW，但是不想重写所有程序。这时你可以猴子补丁你的代码！
请参阅下面的示例：
import pyfftw
import numpy
numpy.fft = pyfftw.interfaces.numpy_fft
现在，无论何时使用numpy提供的FFT例程，它们都会被PyFFTW的例程自动替换。这可能会对你的程序产生巨大的影响，并且只用了一行代码！
另外，常见的情况是测试。有时，你想在缺乏某些功能的环境中测试代码，或者由于测试实际上是在修改实时数据库，因此想防止这种情况。在这种情况下，可以在进行测试之前更改与数据库通信的方法。 即在测试程序时先避免与设备通信。
总之，究竟如何实现此行为将取决于具体情况。
