Python中的猴子补丁
猴子补丁是一项允许在运行时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。
猴子补丁的用法
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。
class A:def speak(self):return "hello"def speak_patch(self):return "world"我们在最开始的地方做了猴子补丁，即使用speak_patch这个函数去取代掉原来的speak。这时我们调用speak函数就变成了调用speak_patch函数了。
>>> A.speak = speak_patch # 做了猴子补丁，替换了原来的speak函数
>>> c = A()
>>> c.speak()
world再来看一个例子：
我们定义一个类，在类中我们不实现__len__方法，而在类外我们实现一个可以计算列表长度的方法。
class A:def __init__(self, array):self._list = array# def __len__(self): # return len(self._list)def length(obj):return len(obj._list)下面我们做一个猴子补丁，将类中的__len__方法替换为length函数。
>>> A.__len__ = length
>>> a = A([1, 2, 3])
>>> len(a)
3注意：该有的参数还是要有，但名称可以不一样，类中原本应该是是self，在类外的实现可以任意写 （例如obj），因为会在做猴子补丁的时候自己去对应起来。但是取长度时，就必须要写obj._list。
可以看到，上面类中并没有定义__len__的方法，但当我们做了猴子补丁以后，仍然可以正确的调用len函数。经过以上的部分，就可以成功的在运行时，实际上实现类中的__len__方法。那为什么不一开始就实现 __len__呢？像是：
class A:def __init__(self, array):self._list = arraydef __len__(self): return len(self._list)原因是我们不希望去修改类中的源代码，而后者的修改也只是暂时性的，像用在测试时。
当然，猴子补丁不会允许你任意的使用，它是有限制的，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
Traceback (most recent call last):File "", line 1, in
TypeError: can't set attributes of built-in/extension type 'str' 这里的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。需要切记，猴子补丁不可乱用！
types.MethodType
很类似猴子补丁，来看一个types.MethodType的例子，
import typesclass A:def speak(self):return "hello"def speak_patch(self):return "world">>> a = A()
>>> a.speak = types.MethodType(speak_patch, a)
>>> a.speak()
'world'
>>> a2 = A()
>>> a2.speak() # 对于a2我们并没有修改，所以仍然是hello
'hello'既然提到了types.MethodType，那也就来简单的学一下。
types.MethodType的作用之—：添加实例方法
我们先定义一个类和一个函数
import typesclass cla(object):def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef prii(self):print("pri")def f1(self):print("f1")我们利用types.MethodType来为类添加实例方法f1。
>>> c = cla("zhangsan", 18)
>>> c.prii()
pri
>>> c.f1 = types.MethodType(f1, c)
>>> c.f1()
f1
>>> func = types.MethodType(f1, c)
>>> func()
f1可以看到，func()一样可以正常的执行。所以这个动态添加的办法和原生的属性还是有所区别的。执行了types.MethodType(f1,c)之后，相当于产生了一个特殊返回值，这个返回值指向f1函数，里面已经被默认传递了c对象作为参数，只要使用这个返回值，就可以当做是调用了对象的方法。c.f1=types.MethodType(f1,c)这么写之后，再调用c.f1()，完全是为了字面上的符合，符合这个操作的原意而已。
types.MethodType的作用之二：添加静态方法
在使用静态方法时，类中的self将不会再进行传值，此时，静态方法已经和类没什么关系了。 需要通过修饰器@staticmethod来进行修饰，静态方法不需要多定义参数。
还是上面定义的cla类和f1函数，我们接下来定义一个静态方法test。
@staticmethod
def test():print(":static")>>> c = cla("zhangsan", 18)
>>> c.test = test()
>>> c.test()
:static这里不需要绑定，因为静态方法不需要任何的参数，只要赋值了就直接用。但注意需要使用类名来调用。
types.MethodType的作用之三：添加类方法
下面定义一个类方法clsm，类方法也是直接赋值调用就行。
@classmethod
def clsm(cls):print("classmethod call")>>> cla.clsm = clsm
>>> cla.clsm()
classmethod call动态添加可以做到什么呢？一款APP，在没有进行整个APP的情况下，里面的部分功能变了。即我部分的功能代码存在一个文件中，我在后台默默更换这些文件，下次你再打开APP，对应的功能或者样式就变了。这是不是就是类似猴子补丁呢？
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。下面就来思考一下何时用猴子补丁。
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。