面向对象高级编程
1、单下划线：开始的成员变量叫 保护变量(protected) 只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量
双下划线：开始的是 私有成员(private) 只有类对象自己能访问，连子类对象也不能访问
注：以单下划线开头（_foo）的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用“from xxx import *”而导入；以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的（__foo__）代表python里特殊方法专用的标识，如 __init__（）代表类的构造函数。
2、__slots__
正常情况下，定义一个class，创建一个class的实例后，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
class Student(object):
pass
然后，尝试给实例绑定一个属性：
s=Student()
s.name='zhu'
print s.name zhu
尝试给实例绑定一个方法：
def set_age(self,age):
self.age=age
from types import MethodType
s.set_age=MethodType(set_age,s,Student) 给实例绑定一个方法
s.set_age(25)
s.age 打印出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，为了给所有实例绑定方法，可以给类class绑定方法：
def set_score(self,score):
self.score=score
Student.set_score=MethodType(set_score,None,Student) 给类绑定一个方法
所以class绑定方法后，所有实例都可以调用
s.set_score(100) 则s.score=100
s2=set_score(99) 则s2.score=99
思考：上面例子中，完全可以把set_score方法直接定义在class中，单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
如果想要限制class的属性，只允许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class能添加的属性
注：__slots__定义的属性仅对当前类起作用，对继承的子类时不起作用的；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__。
class Student(object):
__slots__=('name','age') 用tuple定义允许绑定属性名称
s=Student()
s.age=25
s.name='zhu'
s.score=99 报AttributeError错误
3、@property:python内置的，负责把一个方法变成属性调用
在绑定属性时，我们直接把属性暴露出去，虽然写起来简单，但是没有检查参数，导致成绩随便改
s=Student()
s.score=999
这显然不和逻辑，为了限制score的范围，通过set_score()方法设置成绩，set_score()来获取成绩，这样在set_score()方法中就可以检查参数了：
使用@property
@property广泛用在类的定义中，可以让调用者写出减短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样程序在运行时就减少了出错的可能性
4、多重继承；；Mixin的目的是给一个类增加多个功能；由于Python允许使用多重继承，因此，Mixin就是一种常见的设计
5、定制类：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__
class Student(object):
... def __init__(self, name):
... self.name = name
... def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.nameprint Student('Michael')
Student object (name: Michael)
若没有__str__()函数则打印结果是：<__main__.Student object at 0x109afb190>
若直接敲变量s还是>>>s=Student(‘Micheal’)
>>>s 则<__main__.Student object at 0x109afb190>，这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__()
两者区别：__str__() :返回用户看到的字符串
__repr__() ：返回程序开发者看到的字符串，就是为调试用的
def __str__(self):
... return 'Student object (name: %s)' % self.name__repr__=__str__
这样直接单调用实例s时，>>>s 则Micheal②__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。
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