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python中创建类属性
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。
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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
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python中初始化实例属性
虽然我们可以自由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），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。
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。
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第1章 课程介绍
第2章 函数式编程
第3章 模块
第4章 面向对象编程基础
第5章 类的继承
第6章 定制类
第7章 课程总结
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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
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# sorted() 函数是能给一个指定参数按照大小进行排序 #创建一个函数，作用是将参数 t 的内容全部转换为小写 def cmp_ignore_case(t): return t.lower() #调用 sorted()函数，将后面的参数列表全部调用 cmp_ignore_case 函数后进行大小排序，在这里， key 也是一个参数，或者说是一个指令 True print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=cmp_ignore_case))
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# sorted() 函数是可以根据大小进行排序的函数 #创建一个函数，作用是将 参数的 所有字母全部转换为小写 def cmp_ignore_case(s1,s2): #给 函数内的 s1 和 s2 参数赋值，并调用 sorted() 函数转换为小写 a = s1.lower() b = s2.lower() #比较 a 和 b 的大小，包括字母 a～z 排序 #如果 a 应该排在 b 的后面，返回 -1， if a > b : return 1 #如果 a 应该排在 b 的前面，返回 -1， if a < b : return -1 #如果 a 和 b 相等，返回 0。 return 0 #调用 sorted()函数，返回后面参数的排序，至于后面的函数 cmp_ignore_case，是用来调用参数的 print(sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case))
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python中动态导入模块
如果导入的模块不存在，Python解释器会报 ImportError 错误：
>>> import something Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named something
有的时候，两个不同的模块提供了相同的功能，比如 StringIO 和 cStringIO 都提供了StringIO这个功能。
这是因为Python是动态语言，解释执行，因此Python代码运行速度慢。
如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。
同样的功能，StringIO 是纯Python代码编写的，而 cStringIO 部分函数是 C 写的，因此 cStringIO 运行速度更快。
利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：
try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO
上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。
try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。
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python之导入模块
要使用一个模块，我们必须首先导入该模块。Python使用import语句导入一个模块。例如，导入系统自带的模块 math：
import math
你可以认为math就是一个指向已导入模块的变量，通过该变量，我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类：
>>> math.pow(2, 0.5) # pow是函数 1.4142135623730951 >>> math.pi # pi是变量 3.141592653589793
如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用下面的语句：
from math import pow, sin, log
这样，可以直接引用 pow, sin, log 这3个函数，但math的其他函数没有导入进来：
>>> pow(2, 10) 1024.0 >>> sin(3.14) 0.0015926529164868282
如果遇到名字冲突怎么办？比如math模块有一个log函数，logging模块也有一个log函数，如果同时使用，如何解决名字冲突？
如果使用import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突：
import math, logging print math.log(10) # 调用的是math的log函数 logging.log(10, 'something') # 调用的是logging的log函数
如果使用 from...import 导入 log 函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突：
from math import log from logging import log as logger # logging的log现在变成了logger print log(10) # 调用的是math的log logger(10, 'import from logging') # 调用的是logging的log
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""" s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下： a = ' 123' a.strip() 结果:'123' a='\t\t123\r\n' a.strip() 结果：'123' """
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# import 调用 math 模块，计算平方根 import math #创建一个函数，返回结果是计算 一个数值本身是不是另一个整数的平方根 def is_sqr(x) : return int(math.sqrt(x)) * int(math.sqrt(x)) == x # 调用 filter()函数，filter()是根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。 #格式是： filter(<过滤条件>,<过滤内容>) #根据 filter() 函数过滤掉列表 1～100 中不符合 is_sqr() 函数条件的值 print(filter(is_sqr,range(1,101)))
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（1）模块的名字就是py名字的文件名；
（2）引用其他模块，如下：
（3）解决模块同名的方法，将同名的模块放入不同的包中：
（4）引用完整的模块：
（5）文件系统中：
（6）如何区分包和普通目录，即使是空包也必须包含_init_.py：
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#因为 Python 3 的版本里没有内置函数 reduce 需要导入 functools 模块里的 reduce（）函数 from functools import reduce #定义一个函数，结果是返回两个参数的乘积 def prod(x, y): return x * y #调用 reduce（）函数，在本函数中它是从第一个参数 * 第二个参数开始获取乘积<2 * 4 * 5 * 7 * 12 > #格式是 reduce(<转换方式>，[转换列表]) print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]))
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#定义一个函数，返回的结果是首字母大写，其余字母全部小写 def format_name(s): #用索引的方式调用 参数 s 的第1个值 s[0],在调用 upper()函数将 s[0] 位置的元素转换为大写，之后用运算符号 + 连接剩下的元素。再次用索引调用 参数 s 除 s[0] 之外的所有值 s[:1] ，最后再用 lower（）函数将剩下的元素全部转换为小写 s[1:].lower() return s[0].upper() + s[1:].lower() # 调用 map（）函数将原列表的元素利用 format_name(s) 函数格式化后返回一个新列表 # 格式为 map（<转换方式函数>，[<转换内容>]） print(map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT']))
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#导入 math 模块 import math #定义一个函数，计算两个数字的平方根，并返回两个值的和 def add(x, y, f): return f(x) + f(y) #调用 math（）函数的 sqry（）函数，sqrt（）函数的作用是计算平方根 print(add(25, 9, math.sqrt))
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