Python中的扩展类(Monkey Patching)是如何工作的？

Question

class Foo(object):
  pass

foo = Foo()
def bar(self):
  print 'bar'

Foo.bar = bar
foo.bar() #bar

来自JavaScript，如果一个“类”原型增加了某个属性。已知该“类”的所有实例将在其原型链中具有该属性，因此不必对其任何实例或“子类”进行任何修改。

从这个意义上说，像Python这样的基于类的语言如何实现Monkey patching？

Answer 1

真正的问题是，怎么可能不是呢？在Python中，类本身就是第一类对象。通过依次查找实例、类和父类上的属性(按方法解析顺序)，可以解析对类实例的属性访问。这些查找都是在运行时完成的(就像Python中的一切一样)。如果在创建实例后向类添加属性，实例仍将“看到”新属性，原因很简单。

换句话说，它之所以有效，是因为Python不缓存属性(除非您的代码缓存)，因为它不使用负缓存或影子类或任何会抑制它的优化技术(或者，当Python实现这样做时，它们会考虑到类可能会更改)，并且因为一切都是运行时的。

Answer 2

我刚刚通读了一大堆文档，据我所知，foo.bar是如何解决的，整个故事如下：

• 我们可以通过以下过程找到foo.__getattribute__吗？如果是，则使用foo.__getattribute__('bar')的结果。
  • (查找__getattribute__不会导致无限递归，但它的实现可能会。)
  • (实际上，我们总是会在新样式的对象中找到__getattribute__，因为object中提供了默认实现-但该实现具有以下过程。;) )
  • (如果我们在Foo中定义一个__getattribute__方法，并访问foo.__getattribute__，foo.__getattribute__('__getattribute__') 将被调用！但这并不意味着无限递归--如果你仔细的话;) )

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• 是Python运行时提供的属性的“特殊”名称(例如__dict__，__class__，__bases__，__mro__)吗？如果是这样的话，就使用它。(据我所知，__getattribute__属于这一类，它避免了foo.__dict__字典中的无限recursion.)
• Is bar？如果是，使用foo.__dict__['bar'].
• Does foo.__mro__ exist (即，foo实际上是一个类)？如果是这样的话，为foo.__mro__1中的每个基类base执行
• ：：foo.__mro__
• (请注意，第一个将是foo本身，我们已经在bar中使用了base.__dict__？如果是这样的话：x.__get__(foo, foo.__class__).
• (Note
• 让x是我们发现的(再一次，递归地，但不会造成问题) x.__get__？
  • 如果是这样的话，使用base.__dict__['bar'].
  • Can bar本身是一个对象，Python编译器会自动给函数一个__get__属性，这个属性被设计为在这个函数中使用

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对于foo.__class__.__mro__的每个基类

• ：

• (请注意，这种递归不是问题:这些属性应该始终存在，并且属于“由foo.__class__.__mro__运行时提供”的情况。foo.__class__.__mro__[0]将始终为foo.__class__，即，在我们的example.)

• (Note中，即使foo.__mro__存在，我们也要这样做。这是因为类也有一个类:它的名称是type，它提供了最初用于计算__mro__属性的方法。)

• is bar in base.__dict__？如果是这样的话：x.__get__(foo, foo.__class__).

• (Note

• 让x是我们发现的(再一次，递归地，但不会造成问题) x.__get__？
• 如果是这样的话，使用base.__dict__['bar'].
• Can bar本身是一个对象，Python编译器会自动给函数一个__get__属性，这个属性被设计为在这个函数中使用

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• 如果我们仍然没有找到可以使用的东西:我们可以通过前面的过程找到foo.__getattr__吗？如果是，则使用foo.__getattr__('bar').
• If everything failed、raise AttributeError.

的结果

bar.__get__并不是一个真正的函数--它是一个“方法包装器”--但你可以想象它是这样实现的：

# Somewhere in the Python internals
class __method_wrapper(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    def __call__(self, obj, cls):
        return lambda *args, **kwargs: func(obj, *args, **kwargs)
        # Except it actually returns a "bound method" object
        # that uses cls for its __repr__
    # and there is a __repr__ for the method_wrapper that I *think*
    # uses the hashcode of the underlying function, rather than of itself,
    # but I'm not sure.

# Automatically done after compiling bar
bar.__get__ = __method_wrapper(bar)

顺便说一句，在自动附加到bar的__get__中发生的“绑定”(称为描述符)，或多或少就是您必须显式地为self方法指定Python参数的原因。在Javascript中，this本身是神奇的；在Python中，仅仅是将事物绑定到self的过程是神奇的。;)

是的，您可以在自己的对象上显式地设置一个方法，并在您将属性设置为对象的一个实例，然后从另一个类的实例访问它时，让它做一些特殊的事情。Python是极端的反射。:)但是，如果你想学习如何做到这一点，并真正全面地了解情况，你的have a lot阅读to do。;)