面向对象高级编程

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1、单下划线：开始的成员变量叫 保护变量(protected)  只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量

双下划线：开始的是 私有成员(private) 只有类对象自己能访问，连子类对象也不能访问

注：以单下划线开头（_foo）的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用“from xxx import *”而导入；以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的（__foo__）代表python里特殊方法专用的标识，如 __init__（）代表类的构造函数。

2、__slots__

正常情况下，定义一个class，创建一个class的实例后，可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性

class Student(object):

　　pass

然后，尝试给实例绑定一个属性：

s=Student()

s.name=‘zhu‘

print s.name　　　　zhu

尝试给实例绑定一个方法：

def set_age(self,age):

　　self.age=age

from types import MethodType

s.set_age=MethodType(set_age,s,Student)  给实例绑定一个方法

s.set_age(25)

s.age　　打印出25

但是给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的，为了给所有实例绑定方法，可以给类class绑定方法：

def set_score(self,score):

　　self.score=score

Student.set_score=MethodType(set_score,None,Student)　　给类绑定一个方法

所以class绑定方法后，所有实例都可以调用

s.set_score(100)　　则s.score=100

s2=set_score(99)　　则s2.score=99

思考：上面例子中，完全可以把set_score方法直接定义在class中，单动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能；这在静态语言中很难实现

如果想要限制class的属性，只允许Student实例添加name和age属性？？？

为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制class能添加的属性

注：__slots__定义的属性仅对当前类起作用，对继承的子类时不起作用的；除非在子类中也定义__slots__，这样，子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

class Student(object):

　　__slots__=(‘name‘,‘age‘)　　用tuple定义允许绑定属性名称

s=Student()

s.age=25

s.name=‘zhu‘

s.score=99　　报AttributeError错误

3、@property:python内置的，负责把一个方法变成属性调用

在绑定属性时，我们直接把属性暴露出去，虽然写起来简单，但是没有检查参数，导致成绩随便改

s=Student()

s.score=999

这显然不和逻辑，为了限制score的范围，通过set_score()方法设置成绩，set_score()来获取成绩，这样在set_score()方法中就可以检查参数了：

使用@property

@property广泛用在类的定义中，可以让调用者写出减短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样程序在运行时就减少了出错的可能性

4、多重继承；；Mixin的目的是给一个类增加多个功能；由于Python允许使用多重继承，因此，Mixin就是一种常见的设计

5、定制类：python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类

　　①__str__

class Student(object):
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...     def __str__(self):
...         return ‘Student object (name: %s)‘ % self.name

print Student(‘Michael‘)
Student object (name: Michael)

 若没有__str__()函数则打印结果是：<__main__.Student object at 0x109afb190>

若直接敲变量s还是>>>s=Student(‘Micheal’)

　　　　　　　　　>>>s　　则<__main__.Student object at 0x109afb190>，这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__()

两者区别：__str__() :返回用户看到的字符串

　　　　　__repr__() ：返回程序开发者看到的字符串，就是为调试用的

def __str__(self):
...      return ‘Student object (name: %s)‘ % self.name

__repr__=__str__

这样直接单调用实例s时，>>>s　　则Micheal

　　②__iter__

如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。

以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1 　　# 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        return self 　　# 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 　　# 计算下一个值
        if self.a > 100000: 　　# 退出循环的条件
            raise StopIteration();
        return self.a　　 # 返回下一个值

现在，试试把Fib实例作用于for循环：

>>> for n in Fib():
...     print n
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zzfighting/p/5532298.html