Python猴子补丁知识点总结

yipeiwu_com6年前Python基础

属性在运行时的动态替换,叫做猴子补丁(Monkey Patch)。

为什么叫猴子补丁

属性的运行时替换和猴子也没什么关系,关于猴子补丁的由来网上查到两种说法:

1.这个词原来为Guerrilla Patch,杂牌军、游击队,说明这部分不是原装的,在英文里guerilla发音和gorllia(猩猩)相似,再后来就写了monkey(猴子)。

2.还有一种解释是说由于这种方式将原来的代码弄乱了(messing with it),在英文里叫monkeying about(顽皮的),所以叫做Monkey Patch。

猴子补丁的叫法有些莫名其妙,只要和“模块运行时替换的功能”对应就行了。

猴子补丁的用法

1、运行时动态替换模块的方法

stackoverflow上有两个比较热的例子,

consider a class that has a method get_data. This method does an

external lookup (on a database or web API, for example), and various

other methods in the class call it. However, in a unit test, you don't

want to depend on the external data source - so you dynamically

replace the get_data method with a stub that returns some fixed data.

假设一个类有一个方法get_data。这个方法做一些外部查询(如查询数据库或者Web API等),类里面的很多其他方法都调用了它。然而,在一个单元测试中,你不想依赖外部数据源。所以你用哑方法态替换了这个get_data方法,哑方法只返回一些测试数据。

另一个例子引用了,Zope wiki上对Monkey Patch解释:

from SomeOtherProduct.SomeModule import SomeClass

def speak(self):

  return "ook ook eee eee eee!"

SomeClass.speak = speak

还有一个比较实用的例子,很多代码用到 import json,后来发现ujson性能更高,如果觉得把每个文件的import json 改成 import ujson as json成本较高,或者说想测试一下用ujson替换json是否符合预期,只需要在入口加上:

import json

import ujson

def monkey_patch_json():

  json.__name__ = 'ujson'

  json.dumps = ujson.dumps

  json.loads = ujson.loads

monkey_patch_json()

2、运行时动态增加模块的方法

这种场景也比较多,比如我们引用团队通用库里的一个模块,又想丰富模块的功能,除了继承之外也可以考虑用Monkey Patch。

个人感觉Monkey Patch带了便利的同时也有搞乱源代码优雅的风险。

以上就是相关知识点总结,感谢大家的学习和对【听图阁-专注于Python设计】的支持。

相关文章

opencv与numpy的图像基本操作

opencv与numpy的图像基本操作

1. 像素基本操作 1.1 读取、修改像素 可以通过[行,列]坐标来访问像素点数据,对于多通道数据,返回一个数组,包含所有通道的值,对于单通道数据(如gray),返回指定坐标的值,也可...

pandas 将索引值相加的方法

如下所示: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([10, 20, 30...

浅谈Pycharm调用同级目录下的py脚本bug

浅谈Pycharm调用同级目录下的py脚本bug

环境:python3.5,pycharm2017.2.3 目录结构 a.py t=5 b.py from a import t print(t) 平台显示 出现红色波浪线警...

把项目从Python2.x移植到Python3.x的经验总结

 经历移植jinja2到python3的痛苦之后,我把项目暂时放一放,因为我怕打破python3的兼容。我的做法是只用一个python2的代码库,然后在安装的时候用2to3工具...

Python numpy.zero() 初始化矩阵实例

那就废话不多说,直接上代码吧! new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0 >>> new_array = np...