Что означает динамическое изменение поведения функции?

Динамическое изменение поведения функции в Python означает возможность модифицировать её логику или атрибуты во время выполнения программы.

Это достигается различными способами:

• Использование замыканий (closures): Внутренняя функция сохраняет доступ к переменным внешней функции даже после её завершения.
• Применение декораторов: Функции-декораторы оборачивают другие функции, добавляя к ним функциональность до или после вызова, без изменения исходного кода.
• Патчинг (monkey patching): Замена атрибутов или методов объектов (включая функции) во время выполнения.
• Передача функций в качестве аргументов: Позволяет выбирать исполняемую логику в зависимости от переданной функции.
• functools.partial: Создает новую функцию с частично примененными аргументами.

Примеры использования:

# Использование замыкания для создания функции с изменяемым шагом
def make_adder(step):
    def adder(x):
        return x + step
    return adder

add_five = make_adder(5)
add_ten = make_adder(10)

print(add_five(10))  # Выведет 15
print(add_ten(10))   # Выведет 20

# Использование декоратора для логирования вызовов
import time

def log_execution_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Функция {func.__name__} выполнилась за {end_time - start_time:.4f} сек")
        return result
    return wrapper

@log_execution_time
def slow_function():
    time.sleep(1)
    return "Готово"

slow_function()

Таблица иллюстрирует основные методы:

Динамическое изменение поведения полезно для гибкости, расширяемости и метапрограммирования, но требует осторожности из-за потенциального усложнения отладки.