前言
python的class有很多高级特性，除了OOP的三大特性，还在设计模式，自定制类和内存优化等都下了很多功夫。记载一些常用的类特性。
给实例动态绑定方法
不是一定要在定义的时候就要给class写出所有的方法，可以在程序中动态的为实例绑定新的方法。
def func():
print('hahaha')
class A(object):
pass
a = A()
a.value = 1
from types import MethodType
a.hahaha = MethodType(func,a)
给类绑定方法的话比较简单，直接绑定就可以，没必要使MethodType去绑定
slots
我们知道，创建一个类时，为这个类创建了一个对象，这个类在实例化后会产生一个 __dict__，这个字典的目的是为了存储实例中的各种属性，你为实例添加变量或者函数都会记录在这个字典中。但是如果在类中，声明了__slots__ ，实例化时不会去创建字典，只会创建一个给定大小的数组用来存储__slots__中指定的属性。
class Person(object):
__slots__ = ('name','age')
p = Person()
p.name = "Allenware"
p.age = 22
p.country = 'China' #报错
__slots__ 只对当前类有效，对继承的子类没有作用。子类也做此声明，则父类和子类本身的__slot__中声明的名称同时有效。
当然，__slots__ 虽然有着访问限制的作用，但是python中的访问限制全靠自觉，这个特性最主要的用法是在为一个类创建大量实例时，事先知道属性范围，使用__slots__可以节省大量的内存。原因就是开始的原因，定长数组是要比字典省内存的多的。
@property
这个语法糖，设计出来是为了让封装更加的间接。面向对象基础中有这个例子
class Student(object):
kind = 'school'
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def output(self):
print(self.name)
print(self.age)
def getage(self):
return self.age
def setage(self,age):
if age is int:
self.age = age
else:
raise ValueError('Not int')
Allen = Student('Allen','22')
Peter = Student('Peter','23')
print(Allen.kind)
print(Peter.kind)
print(Allen.name,Allen.age)
print(Peter.name,Peter.age)
在这个例子中，想要给实例设置年龄的话，必须使用 instance.setage()，虽然可以通过这个方法来检查参数或者添加其他功能，但是不如 instance.age = age 直接绑定来的简单粗暴。而且有时候会导致代码可读性降低。
这时候可以利用@property来改善代码。
class Student(object):
kind = 'school'
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age #这里使用self._age会避开装饰器的作用
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self,age):
if type(age) is int:
self._age = age
else:
raise ValueError('Not int')
Allen = Student('Allen',22)
Peter = Student('Peter',23)
Allen.age = 23
print(Allen.age)
Allen.age = 'a'
最后一句的绑定是会报错的，这就是@property 的作用，给属性绑定值的时候自动调用了age的set函数。在你原来的setage()函数上加上@age.setter语法糖，初次之外，还有@age.deleter这个用于删除时的语法糖。不过这三个语法糖紧跟的函数必须是同名的。默认的@property其实就起着get的作用。
上面的例子可以换一种写法
class Student(object):
kind = 'school'
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.set_age(age)
def get_age(self):
return self._age
def set_age(self,age):
if type(age) is int:
self._age = age
else:
raise ValueError('Not int')
def del_age(self):
raise AttributeError('Cannot delete age!')
age = property(get_age,set_age,del_age)
这个作用是跟之前的写法一样的，通过这个写法就能看出一点@property的原理了。property相当于一个类，为你指定的attribute实例化一个property对象，为get、set、del绑定好对应的三个方法，在你对attribute进行这三个操作时，会触发事先绑定好的方法，这牵扯到了装饰器的原理用法。所以用第一种写法可读性更高。
在用@property 要注意使用时的情景，并不是所有情况都适用，如果你有想要管理的属性，那就是使用 @property 的时机。
__str__
class Person(object):
def __str__(self):
return 'Person Object'
__repr__ = __str__
pan = Person()
print(pan)
这样，print(instance) 的输出就是和 __str__ 函数中指定的输出了。看起来很简单的小功能，其实是很实用的。可以在 __str__ 中加入你想要的属性信息，很方便调试。
上下文管理
之前提到过with语句，让一个类支持with特性的话，需要自定义__enter__()和__exit__()方法
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM
class LazyConnection:
def __init__(self, address, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM):
self.address = address
self.family = family
self.type = type
self.sock = None
def __enter__(self):
if self.sock is not None:
raise RuntimeError('Already connected')
self.sock = socket(self.family, self.type)
self.sock.connect(self.address)
return self.sock
def __exit__(self, exc_ty, exc_val, tb): #异常值、异常类型、回溯信息
self.sock.close()
self.sock = None
这个类在实例化的时候并不会去创建连接，只有在使用with时，连接的连接和关闭都是自动完成的，所以调用完with之后，可以直接send或者recv进行数据交互了。
上下文管理在资源管理中用的非常广，比较文件、网络socket，还有上次说的线程锁。可以在 __exit__ 中release来保证锁的释放。
枚举类
from eunm import Enum
Animal = Enum('Animal','cat dog ant')
class Animal(Enum):
cat = 1
dog = 2
ant = 3
__type__
type() 不仅仅用于检测对象的类型，也可以用于创建class对象，接收三个参数
- class的名称
- 继承的父类，用元组
- 属性，字典形式
拥有了type() ，我们可以动态的去创建类，让一个函数返回新建的类。结合上面的枚举类，自己用type()实现一个枚举类
def enum(**enums):
return type('Enum', (), enums)
Numbers = enum(ONE=1, TWO=2, THREE='three')
#人性化一点，可以接受列表的输入
def enum(*sequential, **named):
enums = dict(zip(sequential, range(len(sequential))), **named)
return type('Enum', (), enums)
Numbers = enum('ZERO', 'ONE', 'TWO')
super()
super用来调用父类的方法，一般是用来保证在本身初始化的时候，父类也被正确的初始化。
class A:
def __init__(self):
self.x = 0
class B(A):
def __init__(self):
super().__init__()
self.y = 1
这个可以结合访问限制的 __ 来使用，因为之前说过，双下划线的命名方式的目的就是为了防止父类的属性被子类不小心覆盖了。我们可以在子类中找不到对应属性的时候，使用super()去父类中寻找。
class Test(Father):
def __init__(self, obj):
self._obj = obj
def __getattr__(self, name):
return getattr(self._obj, name)
def __setattr__(self, name, value):
if name.startswith('__'):
super().__setattr__(name, value)
else:
setattr(self._obj, name, value)
super() 用于多继承时，会避免重复调用某一个父类的初始化方法。而如果直接使用父类的类名来调用初始化方法，则会重复调用。当然super是需要慎用的。
