Для чего нужен monkey patching?

Что проверяют

Понимаете ли вы, что это приём последней надежды, и знаете ли легальные случаи его применения.

Как отвечать

Обезьяний патч это подмена атрибутов, функций или методов у чужого модуля или класса во время выполнения. Возможно это потому, что в Python классы и модули изменяемы.

Где применяется по делу:

• тесты: подмена времени, случайных чисел, сетевых вызовов. Это самый частый и законный случай, и делается он не руками, а через unittest.mock.patch или фикстуру monkeypatch в pytest, которые сами возвращают всё обратно;
• срочное исправление чужой библиотеки: баг найден, исправление в апстриме будет через месяц, а работать надо сейчас. Патч делают локально, с комментарием и ссылкой на issue, и снимают после обновления;
• инструментирование: библиотеки трассировки и сбора метрик оборачивают функции клиентов баз данных и HTTP, чтобы измерять вызовы без правки кода приложения;
• адаптация к среде: gevent подменяет стандартные блокирующие модули на неблокирующие аналоги.

Обязательно назовите цену: патч действует глобально на весь процесс, поэтому ломает всех пользователей библиотеки; он невидим в месте использования, и следующий разработчик потратит часы, выясняя, почему функция ведёт себя не как в документации; при обновлении библиотеки патч тихо перестаёт работать или ломает её.

Отсюда правило: в тестах через штатные инструменты, в продакшене только как временная мера с комментарием, а альтернативы (наследование, обёртка, форк, внедрение зависимости) всегда предпочтительнее.

Где спотыкаются

Патчат в продакшене «чтобы быстрее» и оставляют это на годы.

Забывают отменить подмену в тестах и получают влияние одного теста на другой.

Патчат не там: patch должен указывать на место использования, а не на место определения, иначе подмена не сработает.