正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。先定义class：
>>> class Student(object):
... pass
...
>>>
然后尝试给它绑定一个属性：
>>> s = Student()
>>> s.name = 'BlaskManba'
>>> s.age = 20
>>> print s.name,s.age
BlaskManba 20
>>>
还可以尝试给实例绑定一个方法：
>>> def set_height(self,height):#定义一个是、函数作为实例方法
... self.height = height
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_height = MethodType(set_height,s,Student)#给实例绑定方法
>>> s.set_height(175)#调用测试结果
>>> s.height
175
>>>
但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：
>>> ss = Student()#创建一个新实例
>>> ss.set_height(231)#尝试调用s的实例方法，但是肯定会报错
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_height'
>>>
为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：
>>> def set_score(self,score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score,None,Student)
>>> s.set_score(120)
>>> s.score
120
>>> ss.set_score(220)
>>> ss.score
220
通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现。
1. 合理的使用使用__slots__：
但是，如果我们想要限制class的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。
为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class能添加的属性：
>>> class Student(object):
... __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
...
测试：
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
例子2：
>>> class Hello(object):
... __slots__=('name','age')
...
>>> h = Hello()
>>> h.name = 'hello'
>>> h.age = 23
>>> h.score = 100
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Hello' object has no attribute 'score'
>>>
由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。
使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类起作用，对继承的子类是不起作用的：
>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999
除非在子类中也定义__slots__，这样，子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。
2. 使用@property：
在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：
>>> class Student(object):
... pass
...
>>> s = Student()
>>> s.age = 100
>>> s.score = 100
>>> s.name = 'hello'
>>>
>>> s.name
'hello'
>>> s.age
100
>>> s.score
100
>>> s.score = 1000
>>> #这样的成绩是不是有点匪夷所思？
...
>>>
这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
>>> class Student(object):
... def get_score(self):
... return self._score
...
... def set_score(self,value):
... if not isinstance(value,int):
... raise ValueError('score must be a int value')#成绩为int 值
... if value < 0 or value > 100:
... raise ValueError('score must be between 0~100')
... self._score = value
...
>>>
>>> #现在对任意的Student()类进行操作验证
...
>>> s = Student()
>>> s.set_score(80) # must be ok
>>> s.get_score()
80
>>> s.set_score(1000)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 9, in set_score
ValueError: score must be between 0~100
>>> #确实报错了
但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！
还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- class Student(object): @property
def score(self):
return self._score @score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
>>> from test_python_slots import Student
>>> s = Student()
>>> s.score = 65
>>> s.score
65
>>> s.score = 8998
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "test_python_slots.py", line 16, in score
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
ValueError: score must between 0 ~ 100!
>>>
注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2014 - self._birth
上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
3.多继承：
#对于一个人可以继承很多个类，这就是多继承：比如
#人总是要吃喝拉撒的晒：
#因此我们可以定义四个类：Eat,Drink,La ,Sa然后People类继承这四个类
#以下代码简单演示多继承的的概念
class Eat(object):
pass class Drink(object):
pass class La(object):
pass class Sa(object):
pass class Person(Eat,Drink,La,Sa):
pass
4. 定制类
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。
__slots__我们已经知道怎么用了，__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。
除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。
a，__str__
我们先定义一个Student类，打印一个实例：
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
...
>>> print Student('Michael')
<__main__.Student object at 0x109afb190>
打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>，不好看。
怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name
...
>>> print Student('Michael')
Student object (name: Michael)
这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。
但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：
>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>
这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。
解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % self.name
__repr__ = __str__
b，__iter__
如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。
我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：
class Fib(object):
def __init__(self):
self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b def __iter__(self):
return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己 def next(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
if self.a > 100000: # 退出循环的条件
raise StopIteration();
return self.a # 返回下一个值
现在，试试把Fib实例作用于for循环：
>>> for n in Fib():
... print n
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025
c， __getitem__
Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：
>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing
要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
现在，就可以按下标访问数列的任意一项了： >>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101
但是list有个神奇的切片方法：
>>> range(1000)[100:110]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]
>>>
对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
if isinstance(n, int):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice):
start = n.start
stop = n.stop
a, b = 1, 1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start:
L.append(a)
a, b = b, a + b
return L
#现在试试Fib的切片： >>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
但是没有对step参数作处理：
>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的。
此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。
与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。
总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。
d,__getattr__
正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。比如定义Student类
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
调用name属性，没问题，但是，调用不存在的score属性，就有问题了：
>>> s = Student()
>>> print s.name
Michael
>>> print s.score
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。
要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。修改如下：
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = 'Michael'
def __getattr__(self, attr):
if attr=='score':
return 99
当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值：
>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99
返回函数也是完全可以的
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
#只是调用方式要变为：
>>> s.age()
25注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。
此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误
class Student(object):
def __getattr__(self, attr):
if attr=='age':
return lambda: 25
raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)
这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。
这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。
举个例子：
现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
http://api.server/user/friends
http://api.server/user/timeline/list
如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。
利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用：
class Chain(object):
def __init__(self, path=''):
self._path = path
def __getattr__(self, path):
return Chain('%s/%s' % (self._path, path))
def __str__(self):
return self._path
e. __call__:
一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？类似instance()？在Python中，答案是肯定的。
任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name def __call__(self):
print('My name is %s.' % self.name)
#调用方式如下： >>> s = Student('Michael')
>>> s()
My name is Michael.
__call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。
那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有__call()__的类实例：
>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('string')
False
通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。