Python如何修改内置类型？
深入Python：如何优雅地“驾驭”内置类型
在Python这门充满魅力的语言中，我们每天都在与各种内置类型打交道：数字、字符串、列表、字典等等。它们是我们构建程序的基石。但你是否曾想过，在某些特殊场景下，我们能不能给这些“老朋友”赋予新的能力，让它们变得更“懂事”、更贴心？答案是肯定的，Python提供了几种方式，让我们可以在一定程度上“修改”或说是“扩展”内置类型的行为。
需要明确的是，我们无法真正意义上“修改”Python解释器本身对这些内置类型的底层实现。Python的设计哲学倾向于稳定性和可预测性，直接改动核心是极其危险且不推荐的。但我们可以通过更高级的技巧，让这些内置类型在我们的代码中展现出与众不同的风貌。
让我们一步步来探索这些方法，并尽量避免那些生硬的“AI味”。
一、 继承：为内置类型披上新衣
最直接也是最“正统”的方式就是利用Python强大的继承机制。虽然我们不能直接修改`int`、`str`这些类本身，但我们可以创建新的类，继承自它们，并重写（override）或添加新的方法。
想象一下，你有一个需求，需要一个能够自动记录每次加法操作次数的整数。你可以这样做：
```python
class CounterInt(int):
"""一个可以记录加法次数的整数子类"""
def __init__(self, value=0):
super().__init__() 调用父类int的初始化，虽然int是不可变类型，这里是为了兼容性的写法
self._operations_count = 0
def __add__(self, other):
"""重写加法操作，增加计数"""
result = super().__add__(other) 调用父类int的加法
self._operations_count += 1
注意：这里返回的是一个int类型，而不是CounterInt类型。
这是因为父类int的__add__方法返回的是一个int。
如果想让结果也具有计数功能，需要更复杂的处理，比如返回一个新创建的CounterInt对象
为了简化演示，这里只演示计数功能
return result
@property
def operations_count(self):
"""获取加法操作的次数"""
return self._operations_count
示例用法
a = CounterInt(5)
b = 3
c = a + b
print(f"结果: {c}")
print(f"加法操作次数: {a.operations_count}")
d = c + 2
print(f"结果: {d}")
注意：这里的a.operations_count并不会因为c + 2而增加，因为c已经是一个普通的int了。
如果要让链式操作也能计数，需要返回的是CounterInt实例。
更进一步，让加法返回CounterInt实例
class AdvancedCounterInt(int):
def __init__(self, value=0):
int是不可变类型，初始化时实际上是将value赋值给self，self就变成了int对象
所以直接继承int时，__init__可能不是你想象的那样，直接操作self.value是不行的
更常见的是重写__new__
pass 此处省略更复杂的__init__处理，因为int初始化比较特殊
def __new__(cls, value=0):
int是不可变类型，通常我们通过__new__来创建实例并返回其对应的值
这里我们返回一个由value创建的int实例，并附加我们的属性
instance = super().__new__(cls, value)
instance._operations_count = 0
return instance
def __add__(self, other):
"""重写加法操作，增加计数并返回新CounterInt实例"""
result_value = super().__add__(other)
self._operations_count += 1
返回一个新创建的AdvancedCounterInt实例，这样链式操作也能计数
return AdvancedCounterInt(result_value)
@property
def operations_count(self):
"""获取加法操作的次数"""
return self._operations_count
print(" 高级计数整数 ")
x = AdvancedCounterInt(10)
y = 5
z = x + y
print(f"结果: {z}")
print(f"x的操作次数: {x.operations_count}") 注意这里是指x对象本身执行了多少次加法
w = z + 2 z是普通int，w是AdvancedCounterInt
print(f"结果: {w}")
print(f"z的操作次数: {w.operations_count}") 这里是指w对象本身执行了多少次加法，因为w是新创建的实例
```
解释与思考：
继承的局限性： 对于像`int`、`str`、`tuple`这样不可变（immutable）的内置类型，继承的行为会有些微妙。当你继承`int`并重写`__add__`时，`super().__add__(other)` 返回的是一个普通的`int`对象，而不是你的自定义类的实例。这意味着如果你想让运算结果也拥有你的自定义行为（比如链式计数），就需要在重写的方法中显式地创建并返回你自定义类的实例，就像在`AdvancedCounterInt`中做的那样。这有点像给一个砖头加上了额外的装饰，但它本质上还是砖头，只是披上了新衣。
何时考虑继承？ 当你需要为内置类型添加一些“行为”或“状态”时，继承是一个不错的选择。例如，一个带有日志记录功能的字符串，一个能够计算元素访问次数的列表等。
命名约定： 通常我们会使用“Proxy”、“Wrapper”或在原类型名称后加上描述性的后缀（如`CounterInt`）来表示这是一个扩展。
二、 包装（Wrapping）：为内置对象添加一层“外套”
继承是“isa”的关系，即我的新类型“是一个”内置类型。而包装则更像是“hasa”的关系，即我的新类型“拥有”一个内置类型的实例，并在此基础上提供额外的功能。
这种方式在很多库和框架中非常常见，它不会改变内置类型的本质，只是在外部添加了新的接口或行为。
```python
class LoggingList:
"""一个包装了list，并能记录元素访问的列表"""
def __init__(self, data=None):
if data is None:
self._data = []
else:
self._data = list(data) 确保内部是list类型
self._access_log = []
def __getitem__(self, index):
"""重写索引访问，记录日志"""
item = self._data[index]
self._access_log.append(f"Accessed index {index}: {item}")
return item
def append(self, item):
"""包装list的append方法"""
self._data.append(item)
print(f"Appended: {item}")
def __repr__(self):
"""提供一个友好的表示方式"""
return f"LoggingList({self._data})"
def get_access_log(self):
"""获取访问日志"""
return self._access_log
示例用法
my_list = LoggingList([1, 2, 3])
print(my_list)
my_list.append(4)
print(my_list)
first_item = my_list[0]
print(f"First item: {first_item}")
third_item = my_list[2]
print(f"Third item: {third_item}")
print(" Access Log:")
for log in my_list.get_access_log():
print(log)
注意：直接访问my_list._data是不推荐的，但可以观察内部实现
print(my_list._data) 内部是普通list
```
解释与思考：
优势： 包装非常灵活，你可以自由地控制哪些内置类型的方法被暴露，哪些方法被增强，哪些方法完全隐藏。而且，它不会像继承那样受到不可变类型在返回类型上的限制。
如何“包装”？ 你可以通过在你的类中持有一个内置类型的实例（通常是作为类的属性），然后在你的类的方法中，选择性地调用这个内部实例的方法，并在调用前后添加你自己的逻辑（比如打印日志、修改参数、处理返回值等）。
何时考虑包装？ 几乎所有你需要给内置类型增加额外功能（如日志、缓存、权限控制、数据验证等），但又不希望完全改变其基本行为的场景，包装都是一个优秀的解决方案。
三、 Monkey Patching (猴子补丁)：直接“插队”
这是最“激进”也是最需要谨慎使用的方法。Monkey Patching 允许你在程序运行时，动态地修改或替换掉一个类或模块中的现有函数、方法或属性。你可以想象成在不打断当前程序运行的情况下，给某个类偷偷换上一个新“部件”。
警告： Monkey Patching 非常强大，但也非常危险。它容易导致代码难以理解、调试困难，并且在多线程或复杂依赖的环境中，可能会引发意想不到的副作用。除非你非常清楚自己在做什么，并且有充分的理由，否则应尽量避免使用。
```python
假设我们有一个简单的字符串类（实际上是内置str）
我们想让所有的字符串都带有询问“你还好吗？”的功能
示例：先定义一个普通字符串，看看它没有这个功能
s = "hello"
print(s.ask_if_i_am_okay()) 这会报错
现在，我们来“打补丁”
def new_ask_if_i_am_okay(self):
"""给字符串添加的新方法"""
return f"我很好，谢谢你问候我，{self}！"
将这个新方法绑定到str类上
str.ask_if_i_am_okay = new_ask_if_i_am_okay
现在，所有的字符串实例都拥有了这个新方法
s = "你好呀"
print(s.ask_if_i_am_okay())
another_s = "Python"
print(another_s.ask_if_i_am_okay())
也可以覆盖已有方法（非常危险！）
def new_upper(self):
return "哈哈，我故意让你变小写了！"
str.upper = new_upper
print("HELLO".upper()) 会输出“哈哈，我故意让你变小写了！”
```
解释与思考：
工作原理： Python是一门动态语言，对象的属性和方法可以在运行时被修改。`str.ask_if_i_am_okay = new_ask_if_i_am_okay` 这行代码，就是将我们定义的函数 `new_ask_if_i_am_okay` 作为一个新的属性（方法）添加到 `str` 类上。当你在 `str` 实例上调用这个方法时，Python会查找类定义，找到这个新添加的方法。`self` 参数会自动指向调用该方法的实例。
何时慎用？
测试： 在测试环境中，有时会用猴子补丁来模拟或替换某些依赖，以便隔离被测代码。
兼容性： 在某些遗留系统或第三方库中，可能存在一些不符合你期望的行为，而你又无法修改其源码，此时可能不得已使用猴子补丁来“纠正”它。
框架开发： 一些框架会使用猴子补丁来集成第三方库或提供更高级的功能。
替代方案： 在绝大多数情况下，继承或包装都能提供比猴子补丁更清晰、更安全、更易于维护的解决方案。
四、 `__dunder__` 方法的重写与定制
Python的内置类型之所以强大，很大程度上是因为它们实现了许多特殊的“魔术方法”（dunder methods，以双下划线开头和结尾，如 `__len__`, `__str__`, `__add__` 等）。如果你只是想改变某个内置类型的特定行为，而不是为它增加全新的功能，那么重写这些魔术方法（通常通过继承）是一种非常自然的方式。
前面在继承部分已经演示了如何重写 `__add__`。这里再举一个例子，关于如何让一个自定义类表现得像一个字典：
```python
class MyDictLike:
"""一个模仿字典行为的类"""
def __init__(self):
self._internal_dict = {}
def __setitem__(self, key, value):
"""重写字典的键赋值操作"""
print(f"Setting item: {key} = {value}")
self._internal_dict[key] = value
def __getitem__(self, key):
"""重写字典的键取值操作"""
print(f"Getting item: {key}")
return self._internal_dict[key]
def __len__(self):
"""重写获取长度的操作"""
return len(self._internal_dict)
def __str__(self):
"""重写字符串表示"""
return str(self._internal_dict)
def __repr__(self):
"""重写开发者表示"""
return f"MyDictLike({repr(self._internal_dict)})"
示例用法
my_obj = MyDictLike()
my_obj["name"] = "Alice"
my_obj["age"] = 30
print(f"Length: {len(my_obj)}")
print(f"Value of 'name': {my_obj['name']}")
print(f"Object: {my_obj}")
print(f"Object repr: {repr(my_obj)}")
```
解释与思考：
Pythonic 的“修改”方式： 通过实现这些魔术方法，你实际上是在“告诉”Python，你的对象应该如何响应标准的Python操作。这是一种非常“Pythonic”的方式来让你的自定义对象“看起来像”内置类型。
`__new__` vs `__init__`： 对于某些不可变类型（如`int`, `str`, `tuple`），你可能需要重写 `__new__` 方法来控制对象的创建，而不是 `__init__`。因为 `__init__` 是在对象创建后被调用的，而对于不可变对象，一旦创建就不能再修改其值了。
总结与建议
总的来说，Python 允许我们通过以下几种主要方式来“修改”或扩展内置类型的行为：
1. 继承： 创建内置类型的子类，重写方法或添加新功能。特别适合为不可变类型添加状态或行为，但要注意返回类型的处理。
2. 包装： 创建一个包含内置类型实例的类，并在外部提供增强的功能。这是最灵活和安全的方式，适合添加日志、缓存等横切关注点。
3. Monkey Patching： 在运行时动态修改类或模块。极不推荐在日常开发中使用，仅在测试或极少数特殊情况下谨慎考虑。
4. 重写魔术方法： （通常通过继承）让你的自定义对象能够响应标准的Python操作符和内置函数。这是实现Pythonic行为的关键。
在选择哪种方法时，请优先考虑清晰性、可维护性和安全性。
如果你想为内置类型添加一个全新的功能，并且希望你的新类型能够像原生类型一样使用，继承是一个不错的起点，但要小心不可变类型的返回值问题。
如果你只是想给现有的内置类型对象“附加”一些额外的行为，而不改变其核心功能，包装通常是最佳选择。它分离了关注点，易于管理。
避免不必要的 Monkey Patching。 如果可以，总是尝试使用继承或包装来达到目的。
理解这些方法，能让你更深入地掌握Python的动态特性，并在特定场景下编写出更灵活、更强大的代码。就像一位技艺精湛的厨师，可以巧妙地使用各种调料和烹饪技巧，让最普通的食材焕发出不一样的光彩。
在Python这门充满魅力的语言中，我们每天都在与各种内置类型打交道：数字、字符串、列表、字典等等。它们是我们构建程序的基石。但你是否曾想过，在某些特殊场景下，我们能不能给这些“老朋友”赋予新的能力，让它们变得更“懂事”、更贴心？答案是肯定的，Python提供了几种方式，让我们可以在一定程度上“修改”或说是“扩展”内置类型的行为。
需要明确的是，我们无法真正意义上“修改”Python解释器本身对这些内置类型的底层实现。Python的设计哲学倾向于稳定性和可预测性，直接改动核心是极其危险且不推荐的。但我们可以通过更高级的技巧，让这些内置类型在我们的代码中展现出与众不同的风貌。
让我们一步步来探索这些方法，并尽量避免那些生硬的“AI味”。
一、 继承：为内置类型披上新衣
最直接也是最“正统”的方式就是利用Python强大的继承机制。虽然我们不能直接修改`int`、`str`这些类本身，但我们可以创建新的类，继承自它们，并重写（override）或添加新的方法。
想象一下，你有一个需求，需要一个能够自动记录每次加法操作次数的整数。你可以这样做：
```python
class CounterInt(int):
"""一个可以记录加法次数的整数子类"""
def __init__(self, value=0):
super().__init__() 调用父类int的初始化，虽然int是不可变类型，这里是为了兼容性的写法
self._operations_count = 0
def __add__(self, other):
"""重写加法操作，增加计数"""
result = super().__add__(other) 调用父类int的加法
self._operations_count += 1
注意：这里返回的是一个int类型，而不是CounterInt类型。
这是因为父类int的__add__方法返回的是一个int。
如果想让结果也具有计数功能，需要更复杂的处理，比如返回一个新创建的CounterInt对象
为了简化演示，这里只演示计数功能
return result
@property
def operations_count(self):
"""获取加法操作的次数"""
return self._operations_count
示例用法
a = CounterInt(5)
b = 3
c = a + b
print(f"结果: {c}")
print(f"加法操作次数: {a.operations_count}")
d = c + 2
print(f"结果: {d}")
注意：这里的a.operations_count并不会因为c + 2而增加，因为c已经是一个普通的int了。
如果要让链式操作也能计数，需要返回的是CounterInt实例。
更进一步，让加法返回CounterInt实例
class AdvancedCounterInt(int):
def __init__(self, value=0):
int是不可变类型，初始化时实际上是将value赋值给self，self就变成了int对象
所以直接继承int时，__init__可能不是你想象的那样，直接操作self.value是不行的
更常见的是重写__new__
pass 此处省略更复杂的__init__处理，因为int初始化比较特殊
def __new__(cls, value=0):
int是不可变类型，通常我们通过__new__来创建实例并返回其对应的值
这里我们返回一个由value创建的int实例，并附加我们的属性
instance = super().__new__(cls, value)
instance._operations_count = 0
return instance
def __add__(self, other):
"""重写加法操作，增加计数并返回新CounterInt实例"""
result_value = super().__add__(other)
self._operations_count += 1
返回一个新创建的AdvancedCounterInt实例，这样链式操作也能计数
return AdvancedCounterInt(result_value)
@property
def operations_count(self):
"""获取加法操作的次数"""
return self._operations_count
print(" 高级计数整数 ")
x = AdvancedCounterInt(10)
y = 5
z = x + y
print(f"结果: {z}")
print(f"x的操作次数: {x.operations_count}") 注意这里是指x对象本身执行了多少次加法
w = z + 2 z是普通int，w是AdvancedCounterInt
print(f"结果: {w}")
print(f"z的操作次数: {w.operations_count}") 这里是指w对象本身执行了多少次加法，因为w是新创建的实例
```
解释与思考：
继承的局限性： 对于像`int`、`str`、`tuple`这样不可变（immutable）的内置类型，继承的行为会有些微妙。当你继承`int`并重写`__add__`时，`super().__add__(other)` 返回的是一个普通的`int`对象，而不是你的自定义类的实例。这意味着如果你想让运算结果也拥有你的自定义行为（比如链式计数），就需要在重写的方法中显式地创建并返回你自定义类的实例，就像在`AdvancedCounterInt`中做的那样。这有点像给一个砖头加上了额外的装饰，但它本质上还是砖头，只是披上了新衣。
何时考虑继承？ 当你需要为内置类型添加一些“行为”或“状态”时，继承是一个不错的选择。例如，一个带有日志记录功能的字符串，一个能够计算元素访问次数的列表等。
命名约定： 通常我们会使用“Proxy”、“Wrapper”或在原类型名称后加上描述性的后缀（如`CounterInt`）来表示这是一个扩展。
二、 包装（Wrapping）：为内置对象添加一层“外套”
继承是“isa”的关系，即我的新类型“是一个”内置类型。而包装则更像是“hasa”的关系，即我的新类型“拥有”一个内置类型的实例，并在此基础上提供额外的功能。
这种方式在很多库和框架中非常常见，它不会改变内置类型的本质，只是在外部添加了新的接口或行为。
```python
class LoggingList:
"""一个包装了list，并能记录元素访问的列表"""
def __init__(self, data=None):
if data is None:
self._data = []
else:
self._data = list(data) 确保内部是list类型
self._access_log = []
def __getitem__(self, index):
"""重写索引访问，记录日志"""
item = self._data[index]
self._access_log.append(f"Accessed index {index}: {item}")
return item
def append(self, item):
"""包装list的append方法"""
self._data.append(item)
print(f"Appended: {item}")
def __repr__(self):
"""提供一个友好的表示方式"""
return f"LoggingList({self._data})"
def get_access_log(self):
"""获取访问日志"""
return self._access_log
示例用法
my_list = LoggingList([1, 2, 3])
print(my_list)
my_list.append(4)
print(my_list)
first_item = my_list[0]
print(f"First item: {first_item}")
third_item = my_list[2]
print(f"Third item: {third_item}")
print(" Access Log:")
for log in my_list.get_access_log():
print(log)
注意：直接访问my_list._data是不推荐的，但可以观察内部实现
print(my_list._data) 内部是普通list
```
解释与思考：
优势： 包装非常灵活，你可以自由地控制哪些内置类型的方法被暴露，哪些方法被增强，哪些方法完全隐藏。而且，它不会像继承那样受到不可变类型在返回类型上的限制。
如何“包装”？ 你可以通过在你的类中持有一个内置类型的实例（通常是作为类的属性），然后在你的类的方法中，选择性地调用这个内部实例的方法，并在调用前后添加你自己的逻辑（比如打印日志、修改参数、处理返回值等）。
何时考虑包装？ 几乎所有你需要给内置类型增加额外功能（如日志、缓存、权限控制、数据验证等），但又不希望完全改变其基本行为的场景，包装都是一个优秀的解决方案。
三、 Monkey Patching (猴子补丁)：直接“插队”
这是最“激进”也是最需要谨慎使用的方法。Monkey Patching 允许你在程序运行时，动态地修改或替换掉一个类或模块中的现有函数、方法或属性。你可以想象成在不打断当前程序运行的情况下，给某个类偷偷换上一个新“部件”。
警告： Monkey Patching 非常强大，但也非常危险。它容易导致代码难以理解、调试困难，并且在多线程或复杂依赖的环境中，可能会引发意想不到的副作用。除非你非常清楚自己在做什么，并且有充分的理由，否则应尽量避免使用。
```python
假设我们有一个简单的字符串类（实际上是内置str）
我们想让所有的字符串都带有询问“你还好吗？”的功能
示例：先定义一个普通字符串，看看它没有这个功能
s = "hello"
print(s.ask_if_i_am_okay()) 这会报错
现在，我们来“打补丁”
def new_ask_if_i_am_okay(self):
"""给字符串添加的新方法"""
return f"我很好，谢谢你问候我，{self}！"
将这个新方法绑定到str类上
str.ask_if_i_am_okay = new_ask_if_i_am_okay
现在，所有的字符串实例都拥有了这个新方法
s = "你好呀"
print(s.ask_if_i_am_okay())
another_s = "Python"
print(another_s.ask_if_i_am_okay())
也可以覆盖已有方法（非常危险！）
def new_upper(self):
return "哈哈，我故意让你变小写了！"
str.upper = new_upper
print("HELLO".upper()) 会输出“哈哈，我故意让你变小写了！”
```
解释与思考：
工作原理： Python是一门动态语言，对象的属性和方法可以在运行时被修改。`str.ask_if_i_am_okay = new_ask_if_i_am_okay` 这行代码，就是将我们定义的函数 `new_ask_if_i_am_okay` 作为一个新的属性（方法）添加到 `str` 类上。当你在 `str` 实例上调用这个方法时，Python会查找类定义，找到这个新添加的方法。`self` 参数会自动指向调用该方法的实例。
何时慎用？
测试： 在测试环境中，有时会用猴子补丁来模拟或替换某些依赖，以便隔离被测代码。
兼容性： 在某些遗留系统或第三方库中，可能存在一些不符合你期望的行为，而你又无法修改其源码，此时可能不得已使用猴子补丁来“纠正”它。
框架开发： 一些框架会使用猴子补丁来集成第三方库或提供更高级的功能。
替代方案： 在绝大多数情况下，继承或包装都能提供比猴子补丁更清晰、更安全、更易于维护的解决方案。
四、 `__dunder__` 方法的重写与定制
Python的内置类型之所以强大，很大程度上是因为它们实现了许多特殊的“魔术方法”（dunder methods，以双下划线开头和结尾，如 `__len__`, `__str__`, `__add__` 等）。如果你只是想改变某个内置类型的特定行为，而不是为它增加全新的功能，那么重写这些魔术方法（通常通过继承）是一种非常自然的方式。
前面在继承部分已经演示了如何重写 `__add__`。这里再举一个例子，关于如何让一个自定义类表现得像一个字典：
```python
class MyDictLike:
"""一个模仿字典行为的类"""
def __init__(self):
self._internal_dict = {}
def __setitem__(self, key, value):
"""重写字典的键赋值操作"""
print(f"Setting item: {key} = {value}")
self._internal_dict[key] = value
def __getitem__(self, key):
"""重写字典的键取值操作"""
print(f"Getting item: {key}")
return self._internal_dict[key]
def __len__(self):
"""重写获取长度的操作"""
return len(self._internal_dict)
def __str__(self):
"""重写字符串表示"""
return str(self._internal_dict)
def __repr__(self):
"""重写开发者表示"""
return f"MyDictLike({repr(self._internal_dict)})"
示例用法
my_obj = MyDictLike()
my_obj["name"] = "Alice"
my_obj["age"] = 30
print(f"Length: {len(my_obj)}")
print(f"Value of 'name': {my_obj['name']}")
print(f"Object: {my_obj}")
print(f"Object repr: {repr(my_obj)}")
```
解释与思考：
Pythonic 的“修改”方式： 通过实现这些魔术方法，你实际上是在“告诉”Python，你的对象应该如何响应标准的Python操作。这是一种非常“Pythonic”的方式来让你的自定义对象“看起来像”内置类型。
`__new__` vs `__init__`： 对于某些不可变类型（如`int`, `str`, `tuple`），你可能需要重写 `__new__` 方法来控制对象的创建，而不是 `__init__`。因为 `__init__` 是在对象创建后被调用的，而对于不可变对象，一旦创建就不能再修改其值了。
总结与建议
总的来说，Python 允许我们通过以下几种主要方式来“修改”或扩展内置类型的行为：
1. 继承： 创建内置类型的子类，重写方法或添加新功能。特别适合为不可变类型添加状态或行为，但要注意返回类型的处理。
2. 包装： 创建一个包含内置类型实例的类，并在外部提供增强的功能。这是最灵活和安全的方式，适合添加日志、缓存等横切关注点。
3. Monkey Patching： 在运行时动态修改类或模块。极不推荐在日常开发中使用，仅在测试或极少数特殊情况下谨慎考虑。
4. 重写魔术方法： （通常通过继承）让你的自定义对象能够响应标准的Python操作符和内置函数。这是实现Pythonic行为的关键。
在选择哪种方法时，请优先考虑清晰性、可维护性和安全性。
如果你想为内置类型添加一个全新的功能，并且希望你的新类型能够像原生类型一样使用，继承是一个不错的起点，但要小心不可变类型的返回值问题。
如果你只是想给现有的内置类型对象“附加”一些额外的行为，而不改变其核心功能，包装通常是最佳选择。它分离了关注点，易于管理。
避免不必要的 Monkey Patching。 如果可以，总是尝试使用继承或包装来达到目的。
理解这些方法，能让你更深入地掌握Python的动态特性，并在特定场景下编写出更灵活、更强大的代码。就像一位技艺精湛的厨师，可以巧妙地使用各种调料和烹饪技巧，让最普通的食材焕发出不一样的光彩。
网友意见
首先，不建议你这么做，最好不要修改Python的内置类型。这样会导致代码的可读性变差，破坏内部逻辑，会让你的开发团队的队友们骂娘。更合理的方式是定义一个子类来继承内建类型，并在其中定义自己的方法，或者重载已有的方法。但如果你是自己开发工具类应用，用一用还是很爽的。
其次，方法肯定是有的。这个问题在9年前就有人在StackOverflow上讨论过：Extension method for python built-in types。最简单的方法是调用Forbiddenfruit这个工具。如果自己实现的话可以参考这篇文章：
总的来说是可以借助ctypes库，修改内置类型的__dict__字典内容，为其添加属性和方法的
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