面向对象编程——Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。
而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型就是面向对象中的类（Class）的概念。
数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点。
python之定义类并创建实例
在Python中，类通过 class 关键字定义。以 Person 为例，定义一个Person类如下：
class Person(object):
pass
按照 Python 的编程习惯，类名以大写字母开头，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的。类的继承将在后面的章节讲解，现在我们只需要简单地从object类继承。
有了Person类的定义，就可以创建出具体的xiaoming、xiaohong等实例。创建实例使用 类名+()，类似函数调用的形式创建：
xiaoming = Person()
xiaohong = Person()
注意：和其他语言的最大不同是：创建实例不用new。
python中创建实例属性
虽然可以通过Person类创建出xiaoming、xiaohong等实例，但是这些实例看上除了地址不同外，没有什么其他不同。在现实世界中，区分xiaoming、xiaohong要依靠他们各自的名字、性别、生日等属性。
如何让每个实例拥有各自不同的属性？由于Python是动态语言，对每一个实例，都可以直接给他们的属性赋值，例如，给xiaoming这个实例加上name、gender和birth属性：
xiaoming = Person()
xiaoming.name = 'Xiao Ming'
xiaoming.gender = 'Male'
xiaoming.birth = '1990-1-1'
给xiaohong加上的属性不一定要和xiaoming相同：
xiaohong = Person()
xiaohong.name = 'Xiao Hong'
xiaohong.school = 'No. 1 High School'
xiaohong.grade = 2
实例的属性可以像普通变量一样进行操作：
xiaohong.grade = xiaohong.grade + 1
例子：
请创建包含两个 Person 类的实例的 list，并给两个实例的 name赋值，然后按照 name 进行排序。
sorted() 是高阶函数，接受一个比较函数。
参考代码:
class Person(object):
pass
p1 = Person()
p1.name = 'Bart' p2 = Person()
p2.name = 'Adam' p3 = Person()
p3.name = 'Lisa' L1 = [p1, p2, p3]
L2 = sorted(L1, lambda p1, p2: cmp(p1.name, p2.name)) print L2[0].name
print L2[1].name
print L2[2].name
python中初始化实例属性（类似其他语言的构造函数）
虽然我们可以*地给一个实例绑定各种属性，但是，现实世界中，一种类型的实例应该拥有相同名字的属性。例如，Person类应该在创建的时候就拥有 name、gender 和 birth 属性，怎么办？
在定义 Person 类时，可以为Person类添加一个特殊的__init__()方法，当创建实例时，__init__()方法被自动调用，我们就能在此为每个实例都统一加上以下属性：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender, birth):
self.name = name
self.gender = gender
self.birth = birth
__init__() 方法的第一个参数必须是 self（也可以用别的名字，但建议使用习惯用法），后续参数则可以*指定，和定义函数没有任何区别。（与其他语言的构造函数最大的不同）
相应地，创建实例时，就必须要提供除 self 以外的参数：
xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male', '1991-1-1')
xiaohong = Person('Xiao Hong', 'Female', '1992-2-2')
有了__init__()方法，每个Person实例在创建时，都会有 name、gender 和 birth 这3个属性，并且，被赋予不同的属性值，访问属性使用.操作符：
print xiaoming.name
# 输出 'Xiao Ming'
print xiaohong.birth
# 输出 '1992-2-2'
要特别注意的是，初学者定义__init__()方法常常忘记了 self 参数：
>>> class Person(object):
... def __init__(name, gender, birth):
... pass
...
>>> xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male', '1990-1-1')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: __init__() takes exactly 3 arguments (4 given)
这会导致创建失败或运行不正常，因为第一个参数name被Python解释器传入了实例的引用，从而导致整个方法的调用参数位置全部没有对上。
例子：
请定义Person类的__init__方法，除了接受 name、gender 和 birth 外，还可接受任意关键字参数，并把他们都作为属性赋值给实例。
要定义关键字参数，使用 **kw；
除了可以直接使用self.name = 'xxx'设置一个属性外，还可以通过 setattr(self, 'name', 'xxx') 设置属性。
参考代码:
class Person(object):
def __init__(self,name,gender,birth,**kw):
self.name=name
self.gender=gender
self.birth=birth
for k,v in kw.iteritems():
setattr(self,k,v) xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male', '1990-1-1', job='Student') print xiaoming.name
print xiaoming.job
注意：当函数的参数不确定时，可以使用*args 和**kw(全称**kwargs)，*args 没有key值，**kw有key值。传形参时，**kw对应的参数里=左边的可以当成key，=右边的可以当成value。
python中访问限制
我们可以给一个实例绑定很多属性，如果有些属性不希望被外部访问到怎么办？
Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。看例子：
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
self._title = 'Mr'
self.__job = 'Student'
p = Person('Bob')
print p.name
# => Bob
print p._title
# => Mr
print p.__job
# => Error
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__job'
可见，只有以双下划线开头的"__job"不能直接被外部访问。
但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。
以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。
关于 _xxx 和 __xxx ,一般来讲，2个的区别是：
_xxx 可以在子类中使用。（相当于其他语言中的保护类型）
__xxx 不可以在子类中使用。（相当于其他语言中的私有类型）
而__xxx__作为特殊属性，在其他语言中一般没有。
python中创建类属性（相当于其他语言中类的静态变量）
类是模板，而实例则是根据类创建的对象。
绑定在一个实例上的属性不会影响其他实例，但是，类本身也是一个对象，如果在类上绑定一个属性，则所有实例都可以访问类的属性，并且，所有实例访问的类属性都是同一个！也就是说，实例属性每个实例各自拥有，互相独立，而类属性有且只有一份。
定义类属性可以直接在 class 中定义：
class Person(object):
address = 'Earth'
def __init__(self, name):
self.name = name
因为类属性是直接绑定在类上的，所以，访问类属性不需要创建实例，就可以直接访问：
print Person.address
# => Earth
对一个实例调用类的属性也是可以访问的，所有实例都可以访问到它所属的类的属性：
p1 = Person('Bob')
p2 = Person('Alice')
print p1.address
# => Earth
print p2.address
# => Earth
由于Python是动态语言，类属性也是可以动态添加和修改的：
Person.address = 'China'
print p1.address
# => 'China'
print p2.address
# => 'China'
因为类属性只有一份，所以，当Person类的address改变时，所有实例访问到的类属性都改变了。
例子：
请给 Person 类添加一个类属性 count，每创建一个实例，count 属性就加 1，这样就可以统计出一共创建了多少个 Person 的实例。
由于创建实例必定会调用__init__()方法，所以在这里修改类属性 count 很合适。
参考代码:
class Person(object):
count = 0
def __init__(self, name):
Person.count = Person.count + 1
self.name = name
p1 = Person('Bob')
print Person.count
# => 1
p2 = Person('Alice')
print Person.count
# => 2
p3 = Person('Tim')
print Person.count
# => 3
python中类属性和实例属性名字冲突怎么办
修改类属性会导致所有实例访问到的类属性全部都受影响，但是，如果在实例变量上修改类属性会发生什么问题呢？
class Person(object):
address = 'Earth'
def __init__(self, name):
self.name = name p1 = Person('Bob')
p2 = Person('Alice') print 'Person.address = ' + Person.address p1.address = 'China'
print 'p1.address = ' + p1.address print 'Person.address = ' + Person.address
print 'p2.address = ' + p2.address
结果如下：
Person.address = Earth
p1.address = China
Person.address = Earth
p2.address = Earth
我们发现，在设置了 p1.address = 'China' 后，p1访问 address 确实变成了 'China'，但是，Person.address和p2.address仍然是'Earch'，怎么回事？
原因是 p1.address = 'China'并没有改变 Person 的 address，而是给 p1这个实例绑定了实例属性address ，对p1来说，它有一个实例属性address（值是'China'），而它所属的类Person也有一个类属性address，所以:
访问 p1.address 时，优先查找实例属性，返回'China'。
访问 p2.address 时，p2没有实例属性address，但是有类属性address，因此返回'Earth'。
可见，当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。
当我们把 p1 的 address 实例属性删除后，访问 p1.address 就又返回类属性的值 'Earth'了：
del p1.address
print p1.address
# => Earth
可见，千万不要在实例上修改类属性，它实际上并没有修改类属性，而是给实例绑定了一个实例属性。
python中定义实例方法
一个实例的私有属性就是以__(两个短横)开头的属性，无法被外部访问，那这些属性定义有什么用？
虽然私有属性无法从外部访问，但是，从类的内部是可以访问的。除了可以定义实例的属性外，还可以定义实例的方法。
实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self，指向调用该方法的实例本身，其他参数和一个普通函数是完全一样的：
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.__name = name
def get_name(self):
return self.__name
get_name(self) 就是一个实例方法，它的第一个参数是self。__init__(self, name)其实也可看做是一个特殊的实例方法。
调用实例方法必须在实例上调用：
p1 = Person('Bob')
print p1.get_name() # self不需要显式传入
# => Bob
在实例方法内部，可以访问所有实例属性，这样，如果外部需要访问私有属性，可以通过方法调用获得，这种数据封装的形式除了能保护内部数据一致性外，还可以简化外部调用的难度。
例子：
请给 Person 类增加一个私有属性 __score，表示分数，再增加一个实例方法 get_grade()，能根据 __score 的值分别返回 A-优秀, B-及格, C-不及格三档。
注意：get_grade()是实例方法，第一个参数为self。
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def get_grade(self):
if self.__score >= 80:
return 'A'
if self.__score >= 60:
return 'B'
return 'C'
p1 = Person('Bob', 90)
p2 = Person('Alice', 65)
p3 = Person('Tim', 48)
print p1.get_grade()
print p2.get_grade()
print p3.get_grade()
python中方法也是属性
我们在 class 中定义的实例方法其实也是属性，它实际上是一个函数对象：
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def get_grade(self):
return 'A' p1 = Person('Bob', 90)
print p1.get_grade
# => <bound method Person.get_grade of <__main__.Person object at 0x109e58510>>
print p1.get_grade()
# => A
也就是说，p1.get_grade 返回的是一个函数对象，但这个函数是一个绑定到实例的函数，p1.get_grade() 才是方法调用。
因为方法也是一个属性，所以，它也可以动态地添加到实例上，只是需要用 types.MethodType() 把一个函数变为一个方法：（类似于java的动态代理）
import types
def fn_get_grade(self):
if self.score >= 80:
return 'A'
if self.score >= 60:
return 'B'
return 'C' class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score p1 = Person('Bob', 90)
p1.get_grade = types.MethodType(fn_get_grade, p1, Person)
print p1.get_grade()
# => A
p2 = Person('Alice', 65)
print p2.get_grade()
# ERROR: AttributeError: 'Person' object has no attribute 'get_grade'
# 因为p2实例并没有绑定get_grade
给一个实例动态添加方法并不常见，直接在class中定义要更直观。
由于属性可以是普通的值对象，如 str，int 等，也可以是方法，还可以是函数，大家看看下面代码，其中 p1.get_grade 是函数而不是方法：
class Person(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
self.get_grade = lambda: 'A' p1 = Person('Bob', 90)
print p1.get_grade
print p1.get_grade()
p1.get_grade是属性，只不过这里的属性是一个函数对象；
p1.get_grade()是方法，前面的p1就是调用这个方法的对象，即实例，整句来说就是实例方法。
python中定义类方法（相当于其他语言中类的静态成员方法）
和属性类似，方法也分实例方法和类方法。
在class中定义的全部是实例方法，实例方法第一个参数 self 是实例本身。
要在class中定义类方法，需要这么写：
class Person(object):
count = 0
@classmethod
def how_many(cls):
return cls.count
def __init__(self, name):
self.name = name
Person.count = Person.count + 1 print Person.how_many()
p1 = Person('Bob')
print Person.how_many()
通过标记一个 @classmethod，该方法将绑定到 Person 类上，而非类的实例。类方法的第一个参数将传入类本身，通常将参数名命名为 cls，上面的 cls.count 实际上相当于 Person.count。
因为是在类上调用，而非实例上调用，因此类方法无法获得任何实例变量，只能获得类的引用。
例子：
如果将类属性 count 改为私有属性__count，则外部无法读取__score，但可以通过一个类方法获取，请编写类方法获得__count值。
注意：类方法需要添加 @classmethod
类一定要有__init__()方法
class Person(object):
__count = 0
@classmethod
def how_many(cls):
return cls.__count
def __init__(self, name):
self.name = name
Person.__count = Person.__count + 1 print Person.how_many()
p1 = Person('Bob')
print Person.how_many()
Python中的继承
总是从某个类中继承，若没有明显的类继承关系，那就是继承于object类：
class Myclass(object):
pass
不要忘记在子类的构造函数中调用父类的构造函数：
def __init__(self,args):
super(SubClass,self).__init__(args)
pass
python中继承一个类
如果已经定义了Person类，需要定义新的Student和Teacher类时，可以直接从Person类继承：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
定义Student类时，只需要把额外的属性加上，例如score：
class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score
一定要用 super(Student, self).__init__(name, gender) 去初始化父类，否则，继承自 Person 的 Student 将没有 name 和 gender。
函数super(Student, self)将返回当前类继承的父类，即 Person ，然后调用__init__()方法，注意self参数已在super()中传入，在__init__()中将隐式传递，不需要写出（也不能写）。
python中判断类型
函数isinstance()可以判断一个变量的类型，既可以用在Python内置的数据类型如str、list、dict，也可以用在我们自定义的类，它们本质上都是数据类型。
假设有如下的 Person、Student 和 Teacher 的定义及继承关系如下：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score class Teacher(Person):
def __init__(self, name, gender, course):
super(Teacher, self).__init__(name, gender)
self.course = course p = Person('Tim', 'Male')
s = Student('Bob', 'Male', 88)
t = Teacher('Alice', 'Female', 'English')
当我们拿到变量 p、s、t 时，可以使用 isinstance 判断类型：
>>> isinstance(p, Person)
True # p是Person类型
>>> isinstance(p, Student)
False # p不是Student类型
>>> isinstance(p, Teacher)
False # p不是Teacher类型
这说明在继承链上，一个父类的实例不能是子类类型，因为子类比父类多了一些属性和方法。
我们再考察 s ：
>>> isinstance(s, Person)
True # s是Person类型
>>> isinstance(s, Student)
True # s是Student类型
>>> isinstance(s, Teacher)
False # s不是Teacher类型
s 是Student类型，不是Teacher类型，这很容易理解。但是，s 也是Person类型，因为Student继承自Person，虽然它比Person多了一些属性和方法，但是，把 s 看成Person的实例也是可以的。
这说明在一条继承链上，一个实例可以看成它本身的类型，也可以看成它父类的类型。
python中多态
类具有继承关系，并且子类类型可以向上转型看做父类类型，如果我们从 Person 派生出 Student和Teacher ，并都写了一个 whoAmI() 方法：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
def whoAmI(self):
return 'I am a Person, my name is %s' % self.name class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score
def whoAmI(self):
return 'I am a Student, my name is %s' % self.name class Teacher(Person):
def __init__(self, name, gender, course):
super(Teacher, self).__init__(name, gender)
self.course = course
def whoAmI(self):
return 'I am a Teacher, my name is %s' % self.name
在一个函数中，如果我们接收一个变量 x，则无论该 x 是 Person、Student还是 Teacher，都可以正确打印出结果：
def who_am_i(x):
print x.whoAmI() p = Person('Tim', 'Male')
s = Student('Bob', 'Male', 88)
t = Teacher('Alice', 'Female', 'English') who_am_i(p)
who_am_i(s)
who_am_i(t)
运行结果：
I am a Person, my name is Tim
I am a Student, my name is Bob
I am a Teacher, my name is Alice
这种行为称为多态。也就是说，方法调用将作用在 x 的实际类型上。s 是Student类型，它实际上拥有自己的 whoAmI()方法以及从 Person继承的 whoAmI方法，但调用 s.whoAmI()总是先查找它自身的定义，如果没有定义，则顺着继承链向上查找，直到在某个父类中找到为止。
由于Python是动态语言，所以，传递给函数 who_am_i(x)的参数 x 不一定是 Person 或 Person 的子类型。任何数据类型的实例都可以，只要它有一个whoAmI()的方法即可：
class Book(object):
def whoAmI(self):
return 'I am a book'
这是动态语言和静态语言（例如Java）最大的差别之一。动态语言调用实例方法，不检查类型，只要方法存在，参数正确，就可以调用。
例子：
ython提供了open()函数来打开一个磁盘文件，并返回 File 对象。File对象有一个read()方法可以读取文件内容：
例如，从文件读取内容并解析为JSON结果：
import json
f = open('/path/to/file.json', 'r')
print json.load(f)
由于Python的动态特性，json.load()并不一定要从一个File对象读取内容。任何对象，只要有read()方法，就称为File-like Object，都可以传给json.load()。
请尝试编写一个File-like Object，把一个字符串 r'["Tim", "Bob", "Alice"]'包装成 File-like Object 并由 json.load() 解析。
只要为Students类加上 read()方法，就变成了一个File-like Object。
参考代码:
import json class Students(object):
def read(self):
return r'["Tim", "Bob", "Alice"]' s = Students() print json.load(s)
python中多重继承
除了从一个父类继承外，Python允许从多个父类继承，称为多重继承。
多重继承的继承链就不是一棵树了，它像这样：
class A(object):
def __init__(self, a):
print 'init A...'
self.a = a class B(A):
def __init__(self, a):
super(B, self).__init__(a)
print 'init B...' class C(A):
def __init__(self, a):
super(C, self).__init__(a)
print 'init C...' class D(B, C):
def __init__(self, a):
super(D, self).__init__(a)
print 'init D...'
看下图:
像这样，D 同时继承自 B 和 C，也就是 D 拥有了 A、B、C 的全部功能。多重继承通过 super()调用__init__()方法时，A 虽然被继承了两次，但__init__()只调用一次：
>>> d = D('d')
init A...
init C...
init B...
init D...
多重继承的目的是从两种继承树中分别选择并继承出子类，以便组合功能使用。
举个例子，Python的网络服务器有TCPServer、UDPServer、UnixStreamServer、UnixDatagramServer，而服务器运行模式有 多进程ForkingMixin 和 多线程ThreadingMixin两种。
要创建多进程模式的 TCPServer：
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixin)
pass
要创建多线程模式的 UDPServer：
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixin):
pass
如果没有多重继承，要实现上述所有可能的组合需要 4x2=8 个子类。
python中获取对象信息
拿到一个变量，除了用 isinstance() 判断它是否是某种类型的实例外，还有没有别的方法获取到更多的信息呢？
例如，已有定义：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender class Student(Person):
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score
def whoAmI(self):
return 'I am a Student, my name is %s' % self.name
首先可以用 type() 函数获取变量的类型，它返回一个 Type 对象：
>>> type(123)
<type 'int'>
>>> s = Student('Bob', 'Male', 88)
>>> type(s)
<class '__main__.Student'>
其次，可以用 dir() 函数获取变量的所有属性：
>>> dir(123) # 整数也有很多属性...
['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__', ...] >>> dir(s)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'gender', 'name', 'score', 'whoAmI']
对于实例变量，dir()返回所有实例属性，包括`__class__`这类有特殊意义的属性。注意到方法`whoAmI`也是 s 的一个属性。
如何去掉`__xxx__`这类的特殊属性，只保留我们自己定义的属性？回顾一下filter()函数的用法。
dir()返回的属性是字符串列表，如果已知一个属性名称，要获取或者设置对象的属性，就需要用 getattr() 和 setattr( )函数了：
>>> getattr(s, 'name') # 获取name属性
'Bob' >>> setattr(s, 'name', 'Adam') # 设置新的name属性 >>> s.name
'Adam' >>> getattr(s, 'age') # 获取age属性，但是属性不存在，报错：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age' >>> getattr(s, 'age', 20) # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20：
20
例子：
对于Person类的定义：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
希望除了 name和gender 外，可以提供任意额外的关键字参数，并绑定到实例，请修改 Person 的 __init__()定 义，完成该功能。
传入**kw 即可传入任意数量的参数，并通过 setattr() 绑定属性。
参考代码:
class Person(object):
def __init__(self, name, gender, **kw):
self.name = name
self.gender = gender
for k, v in kw.iteritems():
setattr(self, k, v) p = Person('Bob', 'Male', age=18, course='Python')
print p.age
print p.course
以下介绍Python中的特殊方法：
特殊方法定义在class中（具有特殊标记，即名称前后都有两个下划线）；
不需要直接调用；
Python的某些函数或操作符会调用对应的方法；
只需编写要用到的特殊方法；
必须同时编写有关联的所有特殊方法（例如__getattr__、__setattr__、__delattr__）。
python中 __str__和__repr__方法（类似于java中的toString()方法，这里的定制类就是重写toString()方法）
如果要把一个类的实例变成 str，就需要实现特殊方法__str__()：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
def __str__(self):
return '(Person: %s, %s)' % (self.name, self.gender)
现在，在交互式命令行下用 print 试试：
>>> p = Person('Bob', 'male')
>>> print p
(Person: Bob, male)
但是，如果直接敲变量 p：
>>> p
<main.Person object at 0x10c941890>
似乎__str__() 不会被调用。
因为 Python 定义了__str__()和__repr__()两种方法，__str__()用于显示给用户，而__repr__()用于显示给开发人员。
有一个偷懒的定义__repr__的方法：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
def __str__(self):
return '(Person: %s, %s)' % (self.name, self.gender)
__repr__ = __str__
python中 __cmp__方法（此处的定制类就是重写比较函数）
对 int、str 等内置数据类型排序时，Python的 sorted() 按照默认的比较函数 cmp 排序，但是，如果对一组 Student 类的实例排序时，就必须提供我们自己的特殊方法 __cmp__()：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def __str__(self):
return '(%s: %s)' % (self.name, self.score)
__repr__ = __str__ def __cmp__(self, s):
if self.name < s.name:
return -1
elif self.name > s.name:
return 1
else:
return 0
上述 Student 类实现了__cmp__()方法，__cmp__用实例自身self和传入的实例 s 进行比较，如果 self 应该排在前面，就返回 -1，如果 s 应该排在前面，就返回1，如果两者相当，返回 0。
Student类实现了按name进行排序：
>>> L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), Student('Alice', 77)]
>>> print sorted(L)
[(Alice: 77), (Bob: 88), (Tim: 99)]
注意: 如果list不仅仅包含 Student 类，则 __cmp__ 可能会报错：
L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), 100, 'Hello']
print sorted(L)
解决：可以写一个filter函数：
def isStudent(x):
if isinstance(x,Student):
return True
else:
return False
python中 __len__方法
如果一个类表现得像一个list，要获取有多少个元素，就得用 len() 函数。要让 len() 函数工作正常，类必须提供一个特殊方法__len__()，它返回元素的个数。
例如，我们写一个 Students 类，把名字传进去：
class Students(object):
def __init__(self, *args):
self.names = args
def __len__(self):
return len(self.names)
只要正确实现了__len__()方法，就可以用len()函数返回Students实例的“长度”：
>>> ss = Students('Bob', 'Alice', 'Tim')
>>> print len(ss)
3
python中数学运算
Python 提供的基本数据类型 int、float 可以做整数和浮点的四则运算以及乘方等运算但是，四则运算不局限于int和float，还可以是有理数、矩阵等。
要表示有理数，可以用一个Rational类来表示：
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
p、q 都是整数，表示有理数 p/q。
如果要让Rational进行+运算，需要正确实现__add__：
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
def __add__(self, r):
return Rational(self.p * r.q + self.q * r.p, self.q * r.q)
def __str__(self):
return '%s/%s' % (self.p, self.q)
__repr__ = __str__
现在可以试试有理数加法：
>>> r1 = Rational(1, 3)
>>> r2 = Rational(1, 2)
>>> print r1 + r2
5/6
Rational类虽然可以做加法，但无法做减法、乘方和除法，请继续完善Rational类，实现四则运算。
如果运算结果是 6/8，在显示的时候需要归约到最简形式3/4。
参考代码:
def gcd(a, b):
if b == 0:
return a
return gcd(b, a % b) class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
def __add__(self, r):
return Rational(self.p * r.q + self.q * r.p, self.q * r.q)
def __sub__(self, r):
return Rational(self.p * r.q - self.q * r.p, self.q * r.q)
def __mul__(self, r):
return Rational(self.p * r.p, self.q * r.q)
def __div__(self, r):
return Rational(self.p * r.q, self.q * r.p)
def __str__(self):
g = gcd(self.p, self.q)
return '%s/%s' % (self.p / g, self.q / g)
__repr__ = __str__ r1 = Rational(1, 2)
r2 = Rational(1, 4)
print r1 + r2
print r1 - r2
print r1 * r2
print r1 / r2
python中类型转换
Rational类实现了有理数运算，但是，如果要把结果转为 int 或 float 怎么办？
考察整数和浮点数的转换：
>>> int(12.34)
12
>>> float(12)
12.0
如果要把 Rational 转为 int，应该使用：
r = Rational(12, 5)
n = int(r)
要让int()函数正常工作，只需要实现特殊方法__int__():（注意是int不是init）
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q
def __int__(self):
return self.p // self.q
结果如下：
>>> print int(Rational(7, 2))
3
>>> print int(Rational(1, 3))
0
同理，要让float()函数正常工作，只需要实现特殊方法__float__()。
继续完善Rational，使之可以转型为float。
将self.p转型为float类型，再作除法就可以得到float：
float(self.p) / self.q
参考代码:
class Rational(object):
def __init__(self, p, q):
self.p = p
self.q = q def __int__(self):
return self.p // self.q def __float__(self):
return float(self.p) / self.q print float(Rational(7, 2))
print float(Rational(1, 3))
注意：python中/表示浮点数，//表示整除，另外还有导入from __future__ import division，要不会报错
python中 @property
考察 Student 类：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
当我们想要修改一个 Student 的 scroe 属性时，可以这么写：
s = Student('Bob', 59)
s.score = 60
但是也可以这么写：
s.score = 1000
显然，直接给属性赋值无法检查分数的有效性。
如果利用两个方法：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.__score = score
def get_score(self):
return self.__score
def set_score(self, score):
if score < 0 or score > 100:
raise ValueError('invalid score')
self.__score = score
这样一来，s.set_score(1000) 就会报错。
这种使用 get/set 方法来封装对一个属性的访问在许多面向对象编程的语言中都很常见。
但是写 s.get_score() 和 s.set_score() 没有直接写 s.score 来得直接。
有没有两全其美的方法？----有。
因为Python支持高阶函数，在函数式编程中我们介绍了装饰器函数，可以用装饰器函数把 get/set 方法“装饰”成属性调用：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.__score = score
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
if score < 0 or score > 100:
raise ValueError('invalid score')
self.__score = score
注意: 第一个score(self)是get方法，用@property装饰，第二个score(self, score)是set方法，用@score.setter装饰，@score.setter是前一个@property装饰后的副产品。
现在，就可以像使用属性一样设置score了：
>>> s = Student('Bob', 59)
>>> s.score = 60
>>> print s.score
60
>>> s.score = 1000
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: invalid score
说明对 score 赋值实际调用的是 set方法。
例子：
如果没有定义set方法，就不能对“属性”赋值，这时，就可以创建一个只读“属性”。
请给Student类加一个grade属性，根据 score 计算 A（>=80）、B、C（<60）。
用 @property 修饰 grade 的 get 方法即可实现只读属性。
参考代码:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.__score = score
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
if score < 0 or score > 100:
raise ValueError('invalid score')
self.__score = score
@property
def grade(self):
if self.score < 60:
return 'C'
if self.score < 80:
return 'B'
return 'A'
s = Student('Bob', 59)
print s.grade
s.score = 60
print s.grade
s.score = 99
print s.grade
注意：
@property---这是关键字，固定格式，能让方法当“属性”用。
@score.setter---前面的"score"是@property紧跟的下面定义的那个方法的名字，"setter"是关键字，这种“@+方法名字+点+setter”是个固定格式与@property搭配使用。
python中 __slots__
由于Python是动态语言，任何实例在运行期都可以动态地添加属性。
如果要限制添加的属性，例如，Student类只允许添加 name、gender和score 这3个属性，就可以利用Python的一个特殊的__slots__来实现。
顾名思义，__slots__是指一个类允许的属性列表：
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'gender', 'score')
def __init__(self, name, gender, score):
self.name = name
self.gender = gender
self.score = score
现在，对实例进行操作：
>>> s = Student('Bob', 'male', 59)
>>> s.name = 'Tim' # OK
>>> s.score = 99 # OK
>>> s.grade = 'A'
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'grade'
__slots__的目的是限制当前类所能拥有的属性，如果不需要添加任意动态的属性，使用__slots__也能节省内存。
例子：
假设Person类通过__slots__定义了name和gender，请在派生类Student中通过__slots__继续添加score的定义，使Student类可以实现name、gender和score 3个属性。
Student类的__slots__只需要包含Person类不包含的score属性即可。
参考代码:
class Person(object):
__slots__ = ('name', 'gender')
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender class Student(Person):
__slots__ = ('score',)
def __init__(self, name, gender, score):
super(Student, self).__init__(name, gender)
self.score = score s = Student('Bob', 'male', 59)
s.name = 'Tim'
s.score = 99
print s.score
python中 __call__方法
在Python中，函数其实是一个对象：
>>> f = abs
>>> f.__name__
'abs'
>>> f(-123)
123
由于 f 可以被调用，所以，f 被称为可调用对象。
所有的函数都是可调用对象。
一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()。
我们把 Person 类变成一个可调用对象：
class Person(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender def __call__(self, friend):
print 'My name is %s...' % self.name
print 'My friend is %s...' % friend
现在可以对 Person 实例直接调用：
>>> p = Person('Bob', 'male')
>>> p('Tim')
My name is Bob...
My friend is Tim...
单看 p('Tim') 你无法确定 p 是一个函数还是一个类实例，所以，在Python中，函数也是对象，对象和函数的区别并不显著。
本篇博客参考：
慕课网课程：python进阶
廖雪峰老师官网：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000