改了之后就无法通过类去访问了，只能通过实例去访问。

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，当使用str()时，实际调用的是__str__()方法，而直接输入变量，调用的是__repr__()方法。

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender):
        self.name = name
        self.gender = gender
    def __str__(self):
        return 'name: {}, gender: {}'.format(self.name, self.gender)
    def __repr__(self):
        return 'name: {}, gender: {}'.format(self.name, self.gender)

bob = Person('Bob', 'Male')
str(bob) # ==> 'name: Bob, gender: Male'
>>> bob
'name: Bob, gender: Male'

要获取或者设置对象的属性，就需要用 getattr() 和 setattr( )函数了。

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。

isinstance也可以用于Python自有数据类型的判断。

通过函数isinstance()可以判断一个变量的类型。

私有属性以双下划线__开头，私有属性只能在当前函数中被调用，不能被外部的函数调用。

不要通过实例来修改类属性

学了大半天，把__init__(self)写成了__int__(self)，运行了大半天，始终报错，唉~~~

class Peple(object): pass

xiaoming = Peple()

xiaomai = Peple()

类，这是区别于其它的运算符，如果没有定义类的前提下，xiaoming == xiaomai ，这个等式是相等的；当创建了类以后，我们进行实例化后，xiaoming != xiaomai，这个等式就不成立了。这是类的最大区别；每创建一个实例，它们都归属于这个类的不同实例，不相等；

定义类属性可以直接在 class 中定义，比如在前面的Animal类中，加入地域的类属性：

class Animal(object):
    localtion = 'Asia'
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

类属性也是可以动态添加和修改的，需要注意的是，因为类属性只有一份，所以改变了，所有实例可以访问到的类属性都会变更：

Animal.localtion = 'Africa'
print(cat.localtion) # ==>Africa
print(dog.localtion) # ==>Africa

@log('DEBUG')
def my_func():
    pass

把上面的定义翻译成高阶函数的调用，就是：

my_func = log('DEBUG')(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log('DEBUG')
@log_decorator
def my_func():
    pass

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
考察一个@log的定义：

def log(f):
    def fn(x):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(x)
    return fn

对于阶乘函数，@log工作得很好：

@log
def factorial(n):
    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

print(factorial(10))

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

def log(f):
    def fn(*args, **kwargs):
        print('call ' + f.__name__ + '()...')
        return f(*args, **kwargs)
    return fn