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本文轉載自微信公眾號「小菜學編程」，作者fasionchan。轉載本文請聯系小菜學編程公眾號。  

經過 Python 虛擬機、函數機制和類機制的學習，我們對 Python 程序執(zhí)行過程的動態(tài)性已經了如指掌：

• 在運行時，Python 可以動態(tài)創(chuàng)建 函數 對象;
• 在運行時，Python 可以動態(tài)創(chuàng)建 類 對象;
• 在運行時，Python 可以修改 函數 對象，改變它的行為;
• 在運行時，Python 可以修改 類 對象，改變它的行為;
• 在運行時，Python 可以動態(tài)編譯代碼并加入到虛擬機中執(zhí)行;

借助這些特性，我們可以實現程序運行時動態(tài)更新代碼，也就是 代碼熱更新 !

對于一般程序而言，想要更新代碼只有重啟一條路。因此，擁有熱更新能力的 Python 可以實現很不可思議的功能，具體如何進行呢?—— 我們從猴子補丁說起。

猴子補丁

猴子補丁 ( monkey patch )大家應該都聽說過，這是一種在運行時添加、修改代碼的技術，而無需修改源碼。

json 序列化是一個很常見的操作，在 Python 可以這樣進行：

import json 
json.dumps(some_data) 

ujson 是另一個 json 序列化實現，由純 C 語言編寫，效率比標準庫中的 json 模塊更高，用法一樣：

import ujson 
ujson.dumps(some_data) 

那么，如果想把整個程序中的 json 操作都換成 ujson ，該怎么辦呢?

直接引用 ujson 肯定是不行的，因為程序可能會引用第三方類庫，我們肯定不想也不好改動第三方代碼。以一個由 flask 框架實現的 api 為例，

from flask import Flask, jsonify 
 
app = Flask(__name__) 
 
@app.route('/') 
def some_api(): 
    return jsonify(some_data) 

jsonify 函數用于響應 json 數據，它調用標準庫 json 模塊對數據進行 json 序列化，可 flask 并不是我們開發(fā)的。

好在，利用 Python 執(zhí)行過程的動態(tài)特性，我們可以在運行時替換 json 模塊的相關函數實現。下面，我們編寫 patch_json 函數，實現 dumps 和 loads 函數的替換：

import json 
import ujson 
 
def patch_json() 
 json.dumps = ujson.dumps 
    json.loads = ujson.loads 
 
patch_json() 

這樣一來，只要 patch_json 函數成功執(zhí)行，json 模塊中的 dumps 、loads 函數就被換成了 ujson版本。后續(xù)就算從 json 模塊導入，最終得到的也是 ujson 版本!

需要特別注意，json 模塊屬性在 patch_json 調用前就被直接引入，將不受 patch_json 控制：

import json 
from json import dumps 
 
patch_json() 
 
# 執(zhí)行 json 模塊原來的版本，而不是 ujson 版本 
dumps(some_data) 
# 執(zhí)行 ujson 版本 
json.dumps(some_data) 

因此，許多應用猴子補丁的程序，在開頭處便要執(zhí)行替換邏輯，確保類似的現象不會發(fā)生。

猴子補丁的應用范圍很廣，一般用來特換類庫實現或者在單元測試中進行 mock 。諸如greenlet 采用猴子補丁將阻塞的庫函數替換成非阻塞的版本：

import gevent.monkey 
gevent.monkey.patch_all() 

由于猴子補丁可能會影響代碼的可讀性，應用不當可能導致一些奇怪的問題，因此不能濫用。

實際上，除了猴子補丁，Python 還提供了 reload 函數，用于重新加載模塊。那么，我們應該如何使用 reload 函數呢?它有哪些局限性嗎?