Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...) 
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++ 
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành) 
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên 
Lệnh cin và cout trong C++ 
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms 
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp 
Download và cài đặt Vertrigo Server 
Thẻ li trong HTML 
Thẻ article trong HTML5 
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên 
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img 
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.
Monkey Patching trong Python
Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về khái niệm sửa đổi động (monkey patching) trong Python. Kỹ thuật này cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng hành vi của các module, lớp hoặc hàm hiện có tại thời gian chạy mà không cần chỉnh sửa mã nguồn gốc. Bạn sẽ học cách áp dụng sửa đổi động một cách hiệu quả, cũng như khi nào nên sử dụng kỹ thuật này để tránh những hậu quả không mong muốn.
Giới thiệu về sửa đổi động trong Python
Sửa đổi động (monkey patching) là một kỹ thuật cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng hành vi của các module, lớp hoặc hàm hiện có tại thời gian chạy mà không cần thay đổi mã nguồn gốc.
Áp dụng sửa đổi động
Để áp dụng kỹ thuật sửa đổi động, bạn thực hiện các bước sau:
- Xác định mục tiêu: Đây có thể là một module, lớp, phương thức hoặc hàm mà bạn muốn sửa đổi.
- Tạo bản vá: Viết mã để thêm, thay đổi hoặc thay thế logic hiện có.
- Áp dụng bản vá: Sử dụng phép gán để áp dụng bản vá vào mục tiêu. Bản vá sẽ ghi đè hoặc mở rộng hành vi hiện có.
Mặc dù sửa đổi động là một công cụ mạnh mẽ, bạn nên sử dụng nó cẩn thận để tránh các hành vi không mong muốn.
Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]
Ví dụ về sửa đổi động
Giả sử bạn có một lớp Robot chỉ có phương thức __init__():
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
Để mở rộng hành vi của lớp Robot tại thời gian chạy mà không thay đổi lớp Robot, bạn có thể sử dụng kỹ thuật sửa đổi động.
Giả sử bạn cần thêm hành vi cho phép các đối tượng của Robot nói. Đây là các bước để thực hiện điều đó:
Định nghĩa một hàm: Tạo một hàm add_speech chấp nhận một lớp làm tham số:
def add_speech(cls):
cls.speak = lambda self, message: print(message)
return cls
Hàm add_speech() thêm phương thức speak() bằng cách thêm thuộc tính speak vào lớp cls và gán một biểu thức lambda. Biểu thức lambda chấp nhận một thông điệp và hiển thị nó ra console.
Áp dụng bản vá: Áp dụng bản vá cho lớp Robot bằng cách truyền nó vào hàm add_speech():
Robot = add_speech(Robot)
Sau dòng mã này, lớp Robot sẽ có phương thức speak().
Tạo một đối tượng mới: Tạo một đối tượng mới của lớp Robot và gọi phương thức speak():
robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')
Kết hợp tất cả lại:
def add_speech(cls):
cls.speak = lambda self, message: print(message)
return cls
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
Robot = add_speech(Robot)
robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')
Nếu bạn chạy chương trình, bạn sẽ thấy đầu ra:
Hi
Vì dòng mã này là một decorator:
Robot = add_speech(Robot)
Bạn có thể loại bỏ nó và sử dụng cú pháp decorator:
@add_speech
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
Mã mới sẽ trông như thế này:
def add_speech(cls):
cls.speak = lambda self, message: print(message)
return cls
@add_speech
class Robot:
def __init__(self, name):
self.name = name
robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')
Khi nào nên sử dụng sửa đổi động trong Python
Trong thực tế, bạn chỉ nên sử dụng sửa đổi động khi cần thiết vì nó có thể làm mã khó hiểu và khó gỡ lỗi hơn.
Ví dụ, nếu bạn sử dụng một thư viện bên thứ ba và nó có một lỗi nghiêm trọng mà bạn không thể chờ đợi bản phát hành chính thức. Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng sửa đổi động để áp dụng các bản vá nhanh trong khi chờ đợi giải pháp chính thức.
Một kịch bản khác là bạn muốn thêm chức năng vào các lớp mà bạn không kiểm soát và không thể sử dụng các kỹ thuật khác như kế thừa hoặc thành phần, sửa đổi động sẽ hữu ích trong trường hợp này.
Trong thực tế, bạn sẽ thấy sửa đổi động trong các thư viện mock như mô-đun chuẩn unittest.mock. Mô-đun unittest.mock có phương thức patch() tạm thời thay thế một mục tiêu bằng một đối tượng mock.
Kết bài
Kỹ thuật sửa đổi động (monkey patching) trong Python cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng mã nguồn hiện có một cách linh hoạt tại thời gian chạy mà không cần chỉnh sửa mã gốc. Tuy nhiên, việc sử dụng monkey patching cần được thực hiện cẩn thận để tránh gây ra những hành vi không mong muốn hoặc khó khăn trong việc bảo trì và debug mã. Hãy chỉ sử dụng kỹ thuật này khi thật sự cần thiết và không có giải pháp nào tốt hơn, ví dụ như khắc phục tạm thời lỗi trong thư viện bên thứ ba hoặc thêm chức năng vào các lớp mà bạn không kiểm soát. Với những kiến thức đã học được, bạn sẽ có thể áp dụng monkey patching một cách hiệu quả và đúng đắn trong các tình huống cần thiết.
