Курс Python → Monkey Patching в Python

Monkey patching — это метод, который позволяет изменять поведение уже существующего кода во время его выполнения. Это достигается путем динамической замены или добавления методов или атрибутов в объекте. Такой подход обычно используется, когда нет возможности или не желательно вносить изменения в исходный код приложения.

Примером monkey patching может быть ситуация, когда у вас есть сторонняя библиотека или модуль, который вы не можете изменить, но вам нужно модифицировать его поведение. В этом случае вы можете использовать monkey patching, чтобы добавить новый метод или атрибут в объект из этой библиотеки.


# Пример monkey patching в Python

import requests

# Создаем новый метод для объекта requests.Response
def new_method(self):
    return "This is a new method added using monkey patching"

# Добавляем новый метод в объект requests.Response
requests.Response.new_method = new_method

# Теперь можем использовать новый метод
response = requests.get("https://www.example.com")
print(response.new_method())

В данном примере мы добавляем новый метод new_method в объект requests.Response, используя monkey patching. После этого мы можем вызывать этот метод для объектов класса Response, созданных с использованием библиотеки requests.

Monkey patching может быть полезным инструментом, но его следует использовать осторожно, так как это может привести к неожиданным поведениям и сложностям в отладке кода. Поэтому перед использованием monkey patching необходимо тщательно взвесить все плюсы и минусы данного подхода.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Отделение звука от видео
  2. Объединение списков в Python
  3. Статическая типизация в Python
  4. Получение локальных переменных в Python
  5. Переворот строки с помощью срезов
  6. Визуализация пропусков данных
  7. Очистка входных данных
  8. Просмотр атрибутов и методов класса
  9. Функция product() из itertools
  10. Синхронизация доступа к ресурсам
  11. Python: Фильтрация списков с помощью filter()
  12. Деление в Python
  13. Перехват исключений в Python
  14. Применение функции к элементам списка
  15. Python Ellipsis использование
  16. Циклы for в Python
  17. Настройка Cron
  18. Поиск частого элемента
  19. lru_cache оптимизация функций
  20. Аргумент по умолчанию
  21. Переворот списка в Python
  22. Установка и использование Python-dateutil
  23. Методы HTTP запросов в Flask
  24. Определение объема памяти объекта
  25. Создание и операции с дробями
  26. Отладка утечек памяти в Python
  27. Создание и обучение модели с Keras
  28. Сложение матриц в NumPy
  29. Объединение Python и Shell
  30. Работа с итераторами через срезы
  31. Метод title() в Python
  32. Получение значений из словарей
  33. Метод __irshift__ для Python
  34. Создание объекта времени
  35. Работа с getopt
  36. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  37. Структурирование данных с Pydantic
  38. Цепные операции в Python
  39. Группы исключений в Python
  40. Codecademy в Telegram
  41. Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
  42. Методы shutil для работы с файлами
  43. Операторы Splat и splatty-splat
  44. Многострочные строки в Python
  45. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  46. Библиотека sh: использование команд bash в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний