1、Python 中的类（上）

1.1 数据属性

• 类数据属性和实例数据属性

• 特殊的类属性

• 属性隐藏

1.2 方法

• 实例方法

• 类方法

• 静态方法

1.3 访问控制

• 单下划线”_”

• 双下划线”__”

1.4 总结：

本文介绍了Python中class的一些基本点：

• 实例数据属性和类数据属性的区别，以及属性隐藏

• 实例方法，类方法和静态方法直接的区别

• Python中通过”_”和”__”实现的访问控制

Refer：http://python.jobbole.com/82297/

2、Python 中的类（中）

2.1 继承

• 继承中的__init__

• super

• MRO

• __slots__

• 子类没有__slots__属性

• 子类拥有__slots__属性

2.2 总结：

• 本文介绍了Python中的继承，当使用多继承的时候，可以使用super关键字去访问父类中被子类覆盖的方法；对于方法的调用，需要参照MRO。

• 另外介绍了Python类的__slots__属性，通过这个属性可以限制类实例的可用属性。

Refer：http://python.jobbole.com/82308/

3、Python 中的类（下）

3.1 类构造和初始化

• __new__特性

• 重写__new__

• __init__的调用

• 派生不可变类型

3.2 定制一个类

• 调用魔术方法

3.3 总结：

• 文中介绍了类的构造和初始化方法：”__new__”和”__init__”。

• “__new__”方法是新式类特有的方法，通常情况下，__new__方法会创建返回cls（cls指代当前类）的实例，然后调用该类的”__init__”方法作为初始化方法，该方法接收这个实例（即self）作为自己的第一个参数，然后依次传入”__new__”方法中接收的位置参数和命名参数；但是，如果”__new__”没有返回cls（即当前类）的实例，那么当前类的”__init__”方法是不会被调用的。

• 通过”魔术方法”，可以对自定义类进行定制、扩展，使得自定义类变得强大、易用。

Refer：http://python.jobbole.com/82312/

4、Python 中 self 的含义

• self代表类的实例，而非类

• self不必非写成self

• self可以不写吗

• 在继承时，传入的是哪个实例，就是那个传入的实例，而不是指定义了self的类的实例

• 在描述符类中，self指的是描述符类的实例

总结：

• self在定义时需要定义，但是在调用时会自动传入。

• self的名字并不是规定死的，但是最好还是按照约定是用self

• self总是指调用时的类的实例。

Refer：http://python.jobbole.com/81921/

5、Python 描述符

• 描述符协议中定义了“__get__”、“__set__”、”__delete__” 这些特殊方法

Refer：http://python.jobbole.com/81211/

6、Python 元类(metaclass)

• 类也是对象

• 动态地创建类

• 到底什么是元类

• __metaclass__属性

• 自定义元类

• 为什么要用metaclass类而不是函数?

• 究竟为什么要使用元类？

结语：

• 首先，你知道了类其实是能够创建出类实例的对象。好吧，事实上，类本身也是实例，当然，它们是元类的实例。

>>>class Foo(object): pass
>>> id(Foo)
142630324

• Python中的一切都是对象，它们要么是类的实例，要么是元类的实例，除了type。type实际上是它自己的元类，在纯Python环境中这可不是你能够做到的，这是通过在实现层面耍一些小手段做到的。其次，元类是很复杂的。对于非常简单的类，你可能不希望通过使用元类来对类做修改。你可以通过其他两种技术来修改类：

1） Monkey patching

2)   class decorators

• 当你需要动态修改类时，99%的时间里你最好使用上面这两种技术。当然了，其实在99%的时间里你根本就不需要动态修改类 :D

Refer：http://python.jobbole.com/21351/

7、Python 函数相关

• 可变长度参数（*args 和 **kwargs）

• 非关键字变长参数（元组）

• 关键字变长参数（字典）

• 匿名函数（lambda）

• 几个内建函数：filter()，map()，reduce()

Refer：http://python.jobbole.com/82300/

8、Python 迭代器和生成器

8.1 迭代器

• __iter__()和next()方法

• 自定义迭代器

• 迭代器和可迭代对象

8.2 生成器

• 生成器执行流程

• 生成器表达式

• 递归生成器

• 生成器的send()和close()方法

8.3 总结

本文介绍了Python迭代器和生成器的相关内容。

• 通过实现迭代器协议对应的__iter__()和next()方法，可以自定义迭代器类型。对于可迭代对象，for语句可以通过iter()方法获取迭代器，并且通过next()方法获得容器的下一个元素。

• 像列表这种序列类型的对象，可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的，在迭代的过程中各个迭代器相互独立；但是，有的可迭代对象本身又是迭代器对象，那么迭代器就没法独立使用。

• itertools模块提供了一系列迭代器，能够帮助用户轻松地使用排列、组合、笛卡尔积或其他组合结构。

• 生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。

• 生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。

Refer：http://python.jobbole.com/82320/

Python 基础：类与函数

原文：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/515659