


Was ist Monkey Patching und wie unterscheidet es sich von Methodenüberladung und -delegierung?
Monkey Patching entmystifizieren
Im Bereich der Programmierung wirft der Begriff „Monkey Patching“ oft Fragen auf. Was genau beinhaltet es? Ist es vergleichbar mit Methoden-/Operatorüberladung oder Delegation?
Entgegen der landläufigen Meinung unterscheidet sich Monkey Patching erheblich von diesen Konzepten. Im Wesentlichen geht es dabei um die dynamische Änderung von Attributen während der Laufzeit.
Betrachten Sie zur Veranschaulichung eine Klasse mit einer Methode namens get_data. Diese Methode basiert auf externen Datenquellen, was beim Unit-Testen problematisch sein kann. Um dieses Problem zu beheben, können Sie mit Monkey Patching get_data durch eine Stub-Methode ersetzen, die feste Daten zurückgibt.
Da Python-Klassen veränderbar sind und Methoden lediglich Klassenattribute sind, kann Monkey Patching problemlos durchgeführt werden. Es erstreckt sich auf das Ersetzen von Klassen und Funktionen innerhalb eines Moduls mithilfe desselben Mechanismus.
Bei der Verwendung dieser Technik ist jedoch Vorsicht geboten:
- Alle anderen Codeabschnitte außer Ihrer Testlogik die auf get_data verweist, ruft auch die geänderte Methode anstelle des Originals auf.
- Vorhandene Variablen oder Attribute, die auf get_data verweisen, sind von der Änderung nicht betroffen und werden dies auch weiterhin tun verweisen auf die ursprüngliche Methode.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Monkey Patching die dynamische Änderung von Attributen zu Test- oder Codeänderungszwecken beinhaltet, eine Praxis, die sorgfältige Überlegung erfordert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Monkey Patching und wie unterscheidet es sich von Methodenüberladung und -delegierung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
