在 Python 中从另一个第三方模块重新定义类方法有多糟糕？
事实上，用户可以创建包含 numbers with uncertainty 的 NumPy 矩阵;理想情况下，我希望他们的代码不加修改地运行(与代码操作浮点矩阵时相比)；特别是，如果矩阵 m 的逆仍然可以用 m.I 获得，尽管必须计算 m.I使用我自己的代码(一般情况下，原始的 I 方法不起作用)。
重新定义 numpy.matrix.I 有多糟糕？一方面，它确实篡改了我不喜欢的第三方代码，因为它可能不健壮(如果其他模块也这样做怎么办？...)。另一个问题是新的 numpy.matrix.I 是一个包装器，当原始的 numpy.matrix.I 可以实际应用以获得逆矩阵时，它涉及一个小的开销。
子类化 NumPy 矩阵并仅更改它们的 I 方法更好吗？这将迫使用户更新他们的代码并使用 m = matrix_with_uncert(...) 创建不确定的数字矩阵(而不是继续使用 numpy.matrix(...)，至于一个浮点矩阵)，但也许这是一个不便之处，为了健壮性应该接受？仍然可以使用 m.I 执行矩阵求逆，这很好……另一方面，如果用户可以使用 numpy 构建他们所有的矩阵( float 或具有不确定性的数字)，那就太好了.matrix() 直接执行，无需费心检查数据类型。
欢迎任何评论或其他方法!
最佳答案
子类化(确实涉及覆盖，因为这个术语通常被使用)通常比“猴子修补”(将改变的方法填充到现有类或模块中)更可取，即使后者可用(内置类型，意思是用 C 实现的，可以保护自己免受猴子修补，而且大多数都这样做)。
例如，如果您的功能依赖于 monkey-patching，那么如果您正在 monkey-patching 的类在任何时候升级为在 C 中实现(为了速度或特别是为了防止 monkey-patching)，它将中断并停止升级.第三方包的维护者讨厌猴子补丁，因为这意味着他们会从倒霉的用户那里得到虚假的错误报告，这些用户(他们不知道)实际上正在使用一个有缺陷的猴子补丁来破坏第三方包，而后者(除非被破坏的猴子-明智的)是完美的。您已经评论了可能的性能影响。
从概念上讲，“具有不确定性的数字矩阵”与“数字矩阵”是不同的概念。子类化清楚地表达了这一点，猴子修补试图隐藏它。这确实是猴子补丁一般错误的根源:一个通过全局、隐藏方式运作的 secret channel ，没有清晰度和透明度。从某种意义上说，所有许多实际问题都源于这个根本的概念问题。
我强烈敦促您拒绝猴子修补，转而采用干净的解决方案，例如子类化。
关于python - 覆盖第三方模块的方法有多糟糕？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2200880/
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