Python学习记录6（面向对象编程）
参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
18.面向对象编程
（1）类和实例
在Python中，定义类是通过class关键字：
class Student(object):
pass
class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：
>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>
可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：
>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'
由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
注意：特殊方法__init__前后分别有两个下划线！！！
注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59
和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中，每个实例就拥有各自的name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：
>>> def print_score(std):
... print('%s: %s' % (std.name, std.score))
...
>>> print_score(bart)
Bart Simpson: 59
但是，既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了self不用传递，其他参数正常传入：
>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59
这样一来，我们从外部看Student类，就只需要知道，创建实例需要给出name和score，而如何打印，都是在Student类的内部定义的，这些数据和逻辑被“封装”起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法，比如get_grade：
class Student(object):
...
def get_grade(self):
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >= 60:
return 'B'
else:
return 'C'
同样的，get_grade方法可以直接在实例变量上调用，不需要知道内部实现细节：
# -*- coding: utf-8 -*-
class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name,self.score))
def get_grade(self):
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >= 60:
return 'B'
else:
return 'C'
gaozhen = Student('gaozhen',89)
gaozhen.print_score()
print(gaozhen.name,gaozhen.get_grade())
小结
类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响；
方法就是与实例绑定的函数，和普通函数不同，方法可以直接访问实例的数据；
通过在实例上调用方法，我们就直接操作了对象内部的数据，但无需知道方法内部的实现细节。
和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'
（2）访问限制
在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 99也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。
最后注意下面的这种错误写法：
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
>>> bart.__name
'New Name'
表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'
练习
请把下面的Student对象的gender字段对外隐藏起来，用get_gender()和set_gender()代替，并检查参数有效性：
# -*- coding: utf-8 -*-
class Student(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.__gender = gender
def get_gender(self):
return self.__gender
def set_gender(self,gender):
if gender != 'male' and gender != 'female':
raise TypeError("bad gender")
else:
self.__gender = gender
# 测试:
bart = Student('Bart', 'male')
if bart.get_gender() != 'male':
print('测试失败!')
else:
bart.set_gender('female')
if bart.get_gender() != 'female':
print('测试失败!')
else:
print('测试成功!')
（3）继承和多态
在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。
比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法：
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()
运行结果如下：
Animal is running...
Animal is running...
当然，也可以对子类增加一些方法，比如Dog类：
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
def eat(self):
print('Eating meat...')
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了，无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running…，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running…和Cat is running…，因此，对Dog和Cat类改进如下：
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running...')
再次运行，结果如下：
Dog is running...
Cat is running...
当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。
要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型
判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：
>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True
看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。
但是等等，试试：
>>> isinstance(c, Animal)
True
看来c不仅仅是Dog，c还是Animal！
不过仔细想想，这是有道理的，因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！
所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：
>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False
Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。
要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()
当我们传入Animal的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...
当我们传入Dog的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...
当我们传入Cat的实例时，run_twice()就打印出：
>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...
看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个Tortoise类型，也从Animal派生：
class Tortoise(Animal):
def run(self):
print('Tortoise is running slowly...')
当我们调用run_twice()时，传入Tortoise的实例：
>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...
你会发现，新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。
多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：
对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：
对扩展开放：允许新增Animal子类；
对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树：
┌───────────────┐
│ object │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Animal │ │ Plant │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Cat │ │ Tree │ │ Flower │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
静态语言 vs 动态语言
对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')
这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来，这样就不必重零做起，子类只需要新增自己特有的方法，也可以把父类不适合的方法覆盖重写。
动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
（4）获取对象信息
当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？
① 使用type()
首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：
基本类型都可以用type()判断：
>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>
如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：
>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>
但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：
>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False
判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：
>>> import types
>>> def fn():
... pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True
② 使用isinstance()
对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
我们回顾上次的例子，如果继承关系是：
object -> Animal -> Dog -> Husky
那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
然后，判断：
>>> isinstance(h, Husky)
True
没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。
再判断：
>>> isinstance(h, Dog)
True
h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。
因此，我们可以确信，h还是Animal类型：
>>> isinstance(h, Animal)
True
同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：
>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True
但是，d不是Husky类型：
>>> isinstance(d, Husky)
False
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple：
>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True
总是优先使用isinstance()判断类型，可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
③ 使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：
>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__',..., '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold',..., 'zfill']
类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：
>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3
我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：
>>> class MyDog(object):
... def __len__(self):
... return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100
剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：
>>> 'ABC'.lower()
'abc'
仅仅把属性和方法列出来是不够的，配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：
>>> class MyObject(object):
... def __init__(self):
... self.x = 9
... def power(self):
... return self.x * self.x
...
>>> obj = MyObject()
紧接着，可以测试该对象的属性：
>>> hasattr(obj, 'x') # 有属性'x'吗？
True
>>> obj.x
9
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
False
>>> setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
>>> hasattr(obj, 'y') # 有属性'y'吗？
True
>>> getattr(obj, 'y') # 获取属性'y'
19
>>> obj.y # 获取属性'y'
19
如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：
>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'
可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：
>>> getattr(obj, 'z', 404) # 获取属性'z'，如果不存在，返回默认值404
404
也可以获得对象的方法：
>>> hasattr(obj, 'power') # 有属性'power'吗？
True
>>> getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
>>> fn # fn指向obj.power
<bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
81
小结
通过内置的一系列函数，我们可以对任意一个Python对象进行剖析，拿到其内部的数据。要注意的是，只有在不知道对象信息的时候，我们才会去获取对象信息。如果可以直接写：
sum = obj.x + obj.y
就不要写：
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下：
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，它也可能是网络流，也可能是内存中的一个字节流，但只要read()方法返回的是有效的图像数据，就不影响读取图像的功能。
（5）实例属性和类属性
由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：
class Student(object):
name = 'Student'
当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：
>>> class Student(object):
... name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student
从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。
练习
为了统计学生人数，可以给Student类增加一个类属性，每创建一个实例，该属性自动增加：
# -*- coding: utf-8 -*-
class Student(object):
count = 0
def __init__(self, name):
self.name = name
Student.count += 1
# 测试:
if Student.count != 0:
print('测试失败!')
else:
bart = Student('Bart')
if Student.count != 1:
print('测试失败!')
else:
lisa = Student('Bart')
if Student.count != 2:
print('测试失败!')
else:
print('Students:', Student.count)
print('测试通过!')
小结
实例属性属于各个实例所有，互不干扰；
类属性属于类所有，所有实例共享一个属性；
不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则将产生难以发现的错误。
19.面向对象高级编程
数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的3个概念。在Python中，面向对象还有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。
我们会讨论多重继承、定制类、元类等概念。
（1）使用__slots__
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，尝试给实例绑定一个属性：
>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael
还可以尝试给实例绑定一个方法：
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'
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 = set_score
给class绑定方法后，所有实例均可调用：
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
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。
使用__slots__
但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？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实例能添加的属性：
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后，我们试试：
>>> 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'
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实例起作用，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，子类实例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：
s = Student()
s.score = 9999
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 an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
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：
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：
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
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 2015 - 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。
小结
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。
练习
请利用@property给一个Screen对象加上width和height属性，以及一个只读属性resolution：
# -*- coding: utf-8 -*-
class Screen(object):
@property
def width(self):
return self._width()
@width.setter
def width(self,value):
self._width = value
@property
def height(self):
return self._height
@height.setter
def height(self,value):
self._height = value
@property
def resolution(self):
return self._width * self._height
# 测试:
s = Screen()
s.width = 1024
s.height = 768
print('resolution =', s.resolution)
if s.resolution == 786432:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')
（3）多重继承
继承是面向对象编程的一个重要的方式，因为通过继承，子类就可以扩展父类的功能。
回忆一下Animal类层次的设计，假设我们要实现以下4种动物：
Dog - 狗狗；
Bat - 蝙蝠；
Parrot - 鹦鹉；
Ostrich - 鸵鸟。
如果按照哺乳动物和鸟类归类，我们可以设计出这样的类的层次：
┌───────────────┐
│ Animal │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Mammal │ │ Bird │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Bat │ │ Parrot │ │ Ostrich │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类，我们就应该设计出这样的类的层次：
┌───────────────┐
│ Animal │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Runnable │ │ Flyable │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Ostrich │ │ Parrot │ │ Bat │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
如果要把上面的两种分类都包含进来，我们就得设计更多的层次：
哺乳类：能跑的哺乳类，能飞的哺乳类；
鸟类：能跑的鸟类，能飞的鸟类。
这么一来，类的层次就复杂了：
┌───────────────┐
│ Animal │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Mammal │ │ Bird │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ MRun │ │ MFly │ │ BRun │ │ BFly │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
│ │ │ │
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Bat │ │ Ostrich │ │ Parrot │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”，这么搞下去，类的数量会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。
正确的做法是采用多重继承。首先，主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计：
class Animal(object):
pass
# 大类:
class Mammal(Animal):
pass
class Bird(Animal):
pass
# 各种动物:
class Dog(Mammal):
pass
class Bat(Mammal):
pass
class Parrot(Bird):
pass
class Ostrich(Bird):
pass
现在，我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能，只需要先定义好Runnable和Flyable的类：
class Runnable(object):
def run(self):
print('Running...')
class Flyable(object):
def fly(self):
print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：
class Dog(Mammal, Runnable):
pass
对于需要Flyable功能的动物，就多继承一个Flyable，例如Bat：
class Bat(Mammal, Flyable):
pass
通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。
MixIn
在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。
为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个MixIn：
class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
pass
MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。
Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。
比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：
class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
pass
编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：
class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
pass
如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个CoroutineMixIn：
class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):
pass
这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。
小结
由于Python允许使用多重继承，因此，MixIn就是一种常见的设计。
只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。
代码
class Animal(object):
pass
# 大类
class Mammal(Animal):
pass
class Bird(Animal):
pass
# 功能
class RunnableMixIn(object):
def run(self):
print("Running...")
class FlyableMixIn(object):
def fly(self):
print("Flying...")
class CarnivorousMixIn(object):
pass
class HerbivoresMixIn(object):
pass
# 各种动物
class Dog(Mammal,RunnableMixIn,CarnivorousMixIn):
pass
class Bat(Mammal,FlyableMixIn,HerbivoresMixIn):
pass
class Parrot(Bird,FlyableMixIn,HerbivoresMixIn):
pass
class Ostrich(Bird,RunnableMixIn,HerbivoresMixIn):
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。
① __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__
代码：
class Student(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
def __str__(self):
return 'Student object (name: %s)' % self.name
print(Student('Michael'))
s = Student('Tom')
②__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
代码：
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:
raise StopIteration
return self.a
for n in Fib():
print(n)
③ __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：
>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]
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): # n是索引
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
if isinstance(n, slice): # n是切片
start = n.start
stop = n.stop
if start is None:
start = 0
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。
代码
class Fib(object):
def __getitem__(self, item):
if isinstance(item,int): #item 是索引
a, b = 1,1
for x in range(item):
a, b = b, a+b
return a
if isinstance(item,slice): #item 是切片
start = item.start
# print(start)
stop = item.stop
# print(list(range(stop)))
if start is None:
start = 0
a,b = 1,1
L = []
for x in range(stop):
if x >= start: # 见识不够，感觉多余
L.append(a)
a,b = b,a+b
return L
f = Fib()
print(f[10])
print(f[:11])
④ __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
__repr__ = __str__
试试：
>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'
这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！
还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API：
GET /users/:user/repos
调用时，需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用：
Chain().users('michael').repos
就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。
⑤ __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？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() # self参数不要传入
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('str')
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。
代码：
class Student(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
def __call__(self):
print("My name is %s."% self.name)
s = Student('Michael')
s()
print(callable(Student('ma')))
print(callable(max))
print(callable([1,2,3]))
print(callable(None))
print(callable('str'))
小结
Python的class允许定义许多定制方法，可以让我们非常方便地生成特定的类。
本节介绍的是最常用的几个定制方法，还有很多可定制的方法，请参考Python的官方文档。
（5）使用枚举类
当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：
JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12
好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。
更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：
from enum import Enum
Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：
for name, member in Month.__members__.items():
print(name, '=>', member, ',', member.value)
value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。
如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：
from enum import Enum, unique
@unique
class Weekday(Enum):
Sun = 0 # Sun的value被设定为0
Mon = 1
Tue = 2
Wed = 3
Thu = 4
Fri = 5
Sat = 6
@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。
访问这些枚举类型可以有若干种方法：
>>> day1 = Weekday.Mon
>>> print(day1)
Weekday.Mon
>>> print(Weekday.Tue)
Weekday.Tue
>>> print(Weekday['Tue'])
Weekday.Tue
>>> print(Weekday.Tue.value)
2
>>> print(day1 == Weekday.Mon)
True
>>> print(day1 == Weekday.Tue)
False
>>> print(Weekday(1))
Weekday.Mon
>>> print(day1 == Weekday(1))
True
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: 7 is not a valid Weekday
>>> for name, member in Weekday.__members__.items():
... print(name, '=>', member)
...
Sun => Weekday.Sun
Mon => Weekday.Mon
Tue => Weekday.Tue
Wed => Weekday.Wed
Thu => Weekday.Thu
Fri => Weekday.Fri
Sat => Weekday.Sat
可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。
练习
把Student的gender属性改造为枚举类型，可以避免使用字符串：
# -*- coding: utf-8 -*-
from enum import Enum, unique
@unique
class Gender(Enum):
Male = 0
Female = 1
class Student(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.gender = gender
# 测试:
bart = Student('Bart', Gender.Male)
if bart.gender == Gender.Male:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')
小结
Enum可以把一组相关常量定义在一个class中，且class不可变，而且成员可以直接比较。
（5）使用元类
① type()
动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：
class Hello(object):
def hello(self, name='world'):
print('Hello, %s.' % name)
当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：
>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>
type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。
我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。
type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)…的定义：
>>> def fn(self, name='world'): # 先定义函数
... print('Hello, %s.' % name)
...
>>> Hello = type('Hello', (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>
要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：
一：class的名称；
二：继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
三：class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。
通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。
正常情况下，我们都用class Xxx…来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。
② metaclass
看不懂
