for k, v in kw.iteritems():

            setattr(self, k, v)

    def __init__(self, name, gender, **kw):

        self.name=name

        self.gender=gender

        for k, v in kw.iteritems():

            setattr(self, k, v)

传入**kw 即可传入任意数量的参数，并通过 setattr() 绑定属性。

json.load(s)默认会调用read()方法，但是需要参数s是文件类型。在students类中加入read()方法后，students类型的变量也可以调用read()方法

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
class Teacher(Person):
    def __init__(self, name, gender, course):
        super(Teacher, self).__init__(name, gender)
        self.course = course

每个函数在遇到第一个return之后就结束调用了，所以这里的if后面不用else

当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高

**kw表示dict字典,k,v是键值对。

**args表示元组

要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：

任务

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

>>> getattr(s, 'name')  # 获取name属性'Bob'

>>> setattr(s, 'name', 'Adam')  # 设置新的name属性

>>> getattr(s, 'age')  # 获取age属性，但是属性不存在，报错

>>> getattr(s, 'age', 20)  # 获取age属性，如果属性不存在，就返回默认值20

• kw是字典，iteritems()用于遍历字典kw,而setattr(self, k, v)就等价于self.k = v

  
  

   

• setattr(self,k,v) 是相当于self.k = v

• 官方文档内容：
  setattr(object, name, value)

functools.partial就是帮助我们创建一个偏函数的，不需要我们自己定义int2()，可以直接使用下面的代码创建一个新的函数int2：

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85

所以，functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了。

任务

在第7节中，我们在sorted这个高阶函数中传入自定义排序函数就可以实现忽略大小写排序。请用functools.partial把这个复杂调用变成一个简单的函数：

sorted_ignore_case(iterable)

参考代码:

import functools
sorted_ignore_case = functools.partial(sorted, cmp=lambda s1, s2: cmp(s1.upper(), s2.upper()))
print sorted_ignore_case(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])

请思考带参数的@decorator，@functools.wraps应该放置在哪：

def performance(unit):
    def perf_decorator(f):
        def wrapper(*args, **kw):
            ???
        return wrapper
    return perf_decorator

参考代码:

import time, functools
def performance(unit):
    def perf_decorator(f):
        @functools.wraps(f)
        def wrapper(*args, **kw):
            t1 = time.time()
            r = f(*args, **kw)
            t2 = time.time()
            t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)
            print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)
            return r
        return wrapper
    return perf_decorator

@performance('ms')
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial.__name__

sorted(L, f)：高阶函数，接受函数f对L进行排序，函数f的返回值为-1，1，0；

这里map作用的s其实是list中的各个元素，而非list本身，所以这里s[0]已经是指首字母了