isinstance(object, classinfo)
其中，object 是变量，classinfo 是类型即 (tuple,dict,int,float,list,bool等) 和 class类。

若参数 object 是 classinfo 类的实例，或者 object 是 classinfo 类的子类的一个实例， 返回 True。
若 object 不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False。

对于decorator的使用的总结：

1. 作用：decorator，就跟它的名称一样：修饰，包装。简单说就是给原来的函数添加一些新功能。这种可以是批量级的处理，能减少我们的工作量。

2. 无参数的decorator：在里面封装一个函数即可；

   如def performance(): 内部定义一个，一个，一个函数就可以了

3. 有参数的decorator()：在里面封装两个函数！！

1. import time  

2. 
   

3. def performance(unit): #用来接收装饰函数的参数 unit

4.     def performance_decorator(f): #接收需要装饰的函数 f

5.         def wrapper(*args, **kw): #接收实际函数所需要的参数 (*args, **kw)

6.             t1 = time.time()  

7.             f(*args, **kw) #运行实际的函数 f

估计很多人没懂这个吧（self.p * r.q + self.q * r.p,  self.q * r.q）

在这里p是分子，q是分母

（self.p * r.q + self.q * r.p）这是有理化计算后的分子

（self.q * r.q）这是有理化计算后的分母

r.q是令一个加数的分子，r.p是另一个加数的分母

例如：1/3+3/2  第一个分数的分子乘第二个分数的分母+第一个分数的分母乘第二个分数的分子（也就是交叉相乘再相加）最后得11（这是经过计算后得到的结果的分子）

第一个分数的分母乘第二个分数的分母（ self.q * r.q）得到结果是6 

-------摘自评论区某位大神的平路，醍醐灌顶

def calc_prod(lst): def lazy_calc(): prod=1.0 for i in lst: prod*=i return prod return lazy_calc f = calc_prod([1, 2, 3, 4]) print f()

kw.iteritems() 是Python2的写法，Python3不支持

Python3的写法为 kw.items(),两个版本互不支持

setattr(x,y,z)  意思是：x.y = z

1.面向对象编程

是一种程序设计范式

把程序看做不同对象的相互调用

对现实世界建立对象模型

基本思想：

类：用于定义抽象类型

实例：根据类的定义被创建出来

2.

在Python中，类通过 class 关键字定义

Python 的编程习惯，类名以大写字母开头，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的

xiaoming = Person()

sorted(L1,lambda p1,p2:cmp(p1.name,p2.name))排序

self.__dict__.update(kw) 任意关键字参数

def __init__(self, name):

        self.name = name

        self._title = 'Mr'

        self.__job = 'Student'

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。

3.

类是模板，而实例则是根据类创建的对象

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。

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 可以修改

当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。

实例的方法就是在类中定义的函数，它的第一个参数永远是 self

方法也是一个属性，所以，它也可以动态地添加到实例上，只是需要用 types.MethodType() 把一个函数变为一个方法

p1.get_grade = types.MethodType(fn_get_grade, p1, Person)

 @classmethod，该方法将绑定到 Person 类上，而非类的实例。类方法的第一个参数将传入类本身，通常将参数名命名为 cls

因为是在类上调用，而非实例上调用，因此类方法无法获得任何实例变量，只能获得类的引用

capitalize() 首字母大写，其余全部小写
upper() 全转换成大写
lower() 全转换成小写
title()  标题首字大写，如"i love python".title()  "I love python"

装饰器学习：

http://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/77170585###;
http://python.jobbole.com/82344/

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。 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。 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。

* 用来传递任意个无名字参数，这些参数会一个Tuple的形式访问；**用来处理传递任意个有名字的参数，这些参数用dict来访问。

定义decorator def log(f): #定义装饰器高阶函数，以要装饰的函数f作为参数 def fn(x): #内部相当于重构要装饰的函数f，重命名为fn print 'call ' + f.__name__ + '()...' #加特技print return f(x) #为了不重写原来的函数f的代码，所以用return f(x)代替原来的代码。 return fn 将被装饰过的新的函数fn返

python3 sorted取消了对cmp的支持。 python3 帮助文档： sorted(iterable，key=None,reverse=False) key接受一个函数，这个函数只接受一个元素，默认为None reverse是一个布尔值。如果设置为True，列表元素将被倒序排列，默认为False 着重介绍key的作用原理： key指定一个接收一个参数的函数，这个函数用于从每个元素中提取一个用于比较的关键字。默认值为None 。

Python设计语言中的pass语句是一种占位语句，不做任何作用，主要用来保持代码格式的完整性。

带参数的decorator需要三层嵌套，是因为： 最里一层，必然是一个参数列表为(*args,**kw)的wrapper，执行自身逻辑与运行目标函数，返回的是目标函数的执行结果； 倒数第二层，必然是一个参数列表为(f)的函数，用来接受目标函数，以供wrapper调用（闭包），并返回wrapper； 如果是无参数decorator，这时已经够了，python解释器会自动把@decorator转换成 f=decorator(f)； 但如果是有参数decorator，还需要最后一层，因为还有一个decorator自身的参数要传递以供内部闭包使用。因此，最外一层就是decorator，参数列表为decorator自身需要的参数列表，返回的其实还是内部的wrapper。（因为外两层只为传递参数，并没有自身逻辑实现）

区分包和普通目录：包下面必须有一__init.__.py文件，即使它是个空文件