Python Monkey Patching LightGBM Booster类 改动未在其他模块生效问题

• Python的from <module> import <name>语法，执行到该行时就会把拿到的对象引用直接拷贝到当前模块的全局变量中。后续哪怕修改原模块下的这个属性，之前已经把引用拷贝走的模块根本不会感知到变化。
• 你之前的实现是新写了一个Booster_fix子类，仅把lightgbm.basic模块里的Booster指向这个子类，但其他LightGBM内部模块（比如定义LGBMClassifier的sklearn接口模块）早在导入阶段就把原Booster类的引用存到了自己的全局变量里，根本不会用到你写的新子类，修改自然不生效。
• 双下划线名称改写坑：类内部带双下划线开头的属性，Python会自动改写实际存储的属性名，格式为_<当前类名>__<原属性名>。你在子类里直接写self.__higher_better_inner_eval，Python会把它改写为self._Booster_fix__higher_better_inner_eval，和父类实际读写的_Booster__higher_better_inner_eval根本不是同一个属性，搞不好还会触发属性不存在的报错。

不要新建子类去替换类引用，直接在原Booster类上做方法级的增量修改即可。所有模块持有的Booster都是同一个类对象，修改类的实例方法后，所有调用方都能即时用到新逻辑，完全规避引用拷贝不同步的问题。

# 必须在导入任何LightGBM上层功能（比如LGBMClassifier）之前执行这段代码
import lightgbm.basic as basic
from lightgbm.libpath import _safe_call, _LIB
from lightgbm.compat import range_

# 先取出原有的私有方法引用（因名称改写规则，实际方法名为_Booster__get_eval_info）
original_get_eval_info = basic.Booster._Booster__get_eval_info

def patched_get_eval_info(self):
    # 完整执行原方法的所有逻辑，无需重复写冗余的Ctypes调用代码
    original_get_eval_info(self)
    # 仅替换需要修复的目标逻辑：将average_precision加入"指标越高越好"的匹配列表
    self._Booster__higher_better_inner_eval = [
        name.startswith(('auc', 'ndcg@', 'map@', 'average_precision'))
        for name in self._Booster__name_inner_eval
    ]

# 将修改后的方法直接赋值回原Booster类的对应位置
basic.Booster._Booster__get_eval_info = patched_get_eval_info

执行完上述patch代码后，再按照复现代码的顺序导入LGBMClassifier、训练模型，average_precision指标会被正常识别为正向指标，早停逻辑不会反向优化该指标。

• 千万别在patch代码执行前就导入LGBMClassifier，也不要让其他业务代码在patch前就触发LightGBM的模块加载。
• 如果坚持使用新建子类的方式实现修复，必须遍历所有已加载的LightGBM相关模块，把每个模块命名空间里存的Booster引用全部替换为你的子类，否则总会有模块没同步到修改，过程繁琐还容易漏改，完全没必要。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mbh86