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重新学习python系列(二)？ WTF？
判断class的类型，可以使用isinstance()函数。
isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身，或者位于该类型的父继承链上。
>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()
>>> isinstance(h, Husky) True>>> isinstance(h, Dog) True
能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：
并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种，比如下面的代码就可以判断是否是str或者unicode：
>>> isinstance(‘a‘, (str, unicode)) True >>> isinstance(u‘a‘, (str, unicode)) True
dir()
获得一个对象的所有属性和方法
返回一个包含字符串的list
如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：
>>> class MyObject(object): ... def __len__(self): ... return 100 ... >>> obj = MyObject() >>> len(obj) 100
获取对象信息:
配合getattr()、setattr()以及hasattr()，我们可以直接操作一个对象的状态：
>>> class MyObject(object): ... def __init__(self): ... self.x = 9 ... def power(self): ... return self.x * self.x ... >>> obj = MyObject()
>>> hasattr(obj, ‘x‘) # 有属性‘x‘吗？ True >>> obj.x 9 >>> hasattr(obj, ‘y‘) # 有属性‘y‘吗？ False >>> setattr(obj, ‘y‘, 19) # 设置一个属性‘y‘ >>> hasattr(obj, ‘y‘) # 有属性‘y‘吗？ True >>> getattr(obj, ‘y‘) # 获取属性‘y‘ 19 >>> obj.y # 获取属性‘y‘ 19
可以传入一个default参数，如果属性不存在，就返回默认值：
>>> getattr(obj, ‘z‘, 404) # 获取属性‘z‘，如果不存在，返回默认值404 404
也可以获得对象的方法：
>>> hasattr(obj, ‘power‘) # 有属性‘power‘吗？ True >>> getattr(obj, ‘power‘) # 获取属性‘power‘ <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>> >>> fn = getattr(obj, ‘power‘) # 获取属性‘power‘并赋值到变量fn >>> fn # fn指向obj.power <bound method MyObject.power of <__main__.MyObject object at 0x108ca35d0>> >>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的 81
绑定：
http://www.cnblogs.com/yhl664123701/p/6051448.html
# -*-coding:utf-8-*-
from types import MethodType
def set_age(self, arg):
self.age = arg
class Student(object):
pass
s = Student()
#给student 创建一个方法 但这里不是在class中创建而是创建了一个链接把外部的set_age 方法用链接知道Student内
s.set_age = MethodType(set_age,s,Student)
s.set_age(213) #调用实例方法
print s.age
# -*-coding:utf-8-*-
from types import MethodType
def set_age(self, arg):
self.age = arg
class Student(object):
pass
#直接用类来创建一个方法 不过此时还是用链接的方式在类外的内存中创建
Student.set_age = MethodType(set_age,Student)
#此时在创建实例的时候外部方法 set_age 也会复制 这些实例和Student类都指向同一个set_age方法
new1 = Student()
new1.set_age(132)
print new1.age
__slots__变量，来限制该class能添加的属性：
使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类起作用，对继承的子类是不起作用的：
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定义允许绑定的属性名称 ...
Mixin继承
为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为 RunnableMixin 和 FlyableMixin
定制类
__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __str__(self):
return ‘Student object (name=%s)‘ % self.name
__repr__ = __str__
__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。
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
__getitem__
Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行，比如，取第5个元素：
class Fib(object):
def __getitem__(self, n):
a, b = 1, 1
for x in range(n):
a, b = b, a + b
return a
__getattr__
正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。
class Student(object):
def __init__(self):
self.name = ‘Michael‘
def __getattr__(self, attr):
if attr==‘score‘:
return 99
>> s.score
99
__call__
还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __call__(self):
print(‘My name is %s.‘ % self.name)
>>> s = Student(‘Michael‘)
>>> s()
My name is Michael.
动态创建类
>>> def fn(self, name=‘world‘): # 先定义函数 ... print(‘Hello, %s.‘ % name) ... >>> Hello = type(‘Hello‘, (object,), dict(hello=fn)) # 创建Hello class >>> h = Hello() >>> h.hello() Hello, world. >>> print(type(Hello)) <type ‘type‘> >>> print(type(h)) <class ‘__main__.Hello‘>
错误处理
当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，
如果执行出错，则后续代码不会继续执行，
而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，
执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块（是否有错误都会执行），至此，执行完毕
try:
print ‘try...‘
r = 10 / 0
print ‘result:‘, r
except ZeroDivisionError, e:
print ‘except:‘, e
finally:
print ‘finally...‘
print ‘END‘
Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”
try:
foo()
except StandardError, e:
print ‘StandardError‘
except ValueError, e:
print ‘ValueError‘
第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。
常见的错误类型和继承关系：https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy
记录错误
如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。
Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar(‘0‘)
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
print ‘END‘
通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。
抛出错误： raise
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError(‘invalid value: %s‘ % s)
return 10 / n
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