Python3学习笔记（OOP）

3.面向对象编程

处理学生成绩可以通过函数实现，比如打印学生的成绩：

def print_score(std):
    print('%s: %s' % (std['name'], std['score']))

如果采用面向对象的程序设计思想，我们首选思考的不是程序的执行流程，而是Student这种数据类型应该被视为一个对象，这个对象拥有name和score这两个属性（Property）。如果要打印一个学生的成绩，首先必须创建出这个学生对应的对象，然后，给对象发一个print_score消息，让对象自己把自己的数据打印出来。

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数，我们称之为对象的方法（Method）。面向对象的程序写出来就像这样：

bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

面向对象的设计思想是从自然界中来的，因为在自然界中，类（Class）和实例（Instance）的概念是很自然的。Class是一种抽象概念，比如我们定义的Class——Student，是指学生这个概念，而实例（Instance）则是一个个具体的Student，比如，Bart Simpson和Lisa Simpson是两个具体的Student。

类和实例

面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。

仍以Student类为例，在Python中，定义类是通过class关键字：

class Student(object):
    pass

class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，继承的概念我们后面再讲，通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。

定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：

>>> bart = Student()
>>> bart
<__main__.Student object at 0x10a67a590>
>>> Student
<class '__main__.Student'>

可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。

可以自由地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：

>>> bart.name = 'Bart Simpson'
>>> bart.name
'Bart Simpson'

由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

⚠️ 注意：特殊方法“init”前后有两个下划线！！！

注意到__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定到self，因为self就指向创建的实例本身。

有了__init__方法，在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量传进去：(相当于 java 中的 this)

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.name
'Bart Simpson'
>>> bart.score
59

和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你仍然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。

数据封装

面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中，每个实例就拥有各自的name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：

>>> def print_score(std):
...     print('%s: %s' % (std.name, std.score))
...
>>> print_score(bart)
Bart Simpson: 59

但是，既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把“数据”给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的，我们称之为类的方法：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

要定义一个方法，除了第一个参数是self外，其他和普通函数一样。要调用一个方法，只需要在实例变量上直接调用，除了self不用传递，其他参数正常传入：

>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59

这样一来，我们从外部看Student类，就只需要知道，创建实例需要给出name和score，而如何打印，都是在Student类的内部定义的，这些数据和逻辑被“封装”起来了，调用很容易，但却不用知道内部实现的细节。

封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法，比如get_grade：

class Student(object):
    ...

    def get_grade(self):
        if self.score >= 90:
            return 'A'
        elif self.score >= 60:
            return 'B'
        else:
            return 'C'

同样的，get_grade方法可以直接在实例变量上调用，不需要知道内部实现细节：

>>> bart.get_grade()
'C'

和静态语言不同，Python允许对实例变量绑定任何数据，也就是说，对于两个实例变量，虽然它们都是同一个类的不同实例，但拥有的变量名称都可能不同：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
>>> bart.age = 8
>>> bart.age
8
>>> lisa.age
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'age'

访问限制

在Class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。

但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的name、score属性：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.score
98
>>> bart.score = 59
>>> bart.score
59

如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.__name = name
        self.__score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))

改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'

这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。

但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法：

class Student(object):
    ...

    def get_name(self):
        return self.__name

    def get_score(self):
        return self.__score

如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        self.__score = score

你也许会问，原先那种直接通过bart.score = 59也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：

class Student(object):
    ...

    def set_score(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self.__score = score
        else:
            raise ValueError('bad score')

需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。

有些时候，你会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。

双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：

>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'

但是强烈建议你不要这么干，因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。

总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。

最后注意下面的这种错误写法：

>>> bart = Student('Bart Simpson', 98)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量！
>>> bart.__name
'New Name'

表面上看，外部代码“成功”地设置了__name变量，但实际上这个__name变量和class内部的__name变量不是一个变量！内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name，而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试：

>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'

继承和多态

在OOP程序设计中，当我们定义一个class的时候，可以从某个现有的class继承，新的class称为子类（Subclass），而被继承的class称为基类、父类或超类（Base class、Super class）。

比如，我们已经编写了一个名为Animal的class，有一个run()方法可以直接打印：

class Animal(object):
    def run(self):
        print('Animal is running...')

当我们需要编写Dog和Cat类时，就可以直接从Animal类继承：

class Dog(Animal):
    pass

class Cat(Animal):
    pass

对于Dog来说，Animal就是它的父类，对于Animal来说，Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。

继承有什么好处？最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法，因此，Dog和Cat作为它的子类，什么事也没干，就自动拥有了run()方法：

dog = Dog()
dog.run()

cat = Cat()
cat.run()

运行结果如下：

Animal is running...
Animal is running...

当然，也可以对子类增加一些方法，比如Dog类：

class Dog(Animal):

    def run(self):
        print('Dog is running...')

    def eat(self):
        print('Eating meat...')

继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了，无论是Dog还是Cat，它们run()的时候，显示的都是Animal is running...，符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和Cat is running...，因此，对Dog和Cat类改进如下：

class Dog(Animal):

    def run(self):
        print('Dog is running...')

class Cat(Animal):

    def run(self):
        print('Cat is running...')

再次运行，结果如下：

Dog is running...
Cat is running...

当子类和父类都存在相同的run()方法时，我们说，子类的run()覆盖了父类的run()，在代码运行的时候，总是会调用子类的run()。这样，我们就获得了继承的另一个好处：多态。

要理解什么是多态，我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候，我们实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型，比如str、list、dict没什么两样：

a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型

判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断：

>>> isinstance(a, list)
True
>>> isinstance(b, Animal)
True
>>> isinstance(c, Dog)
True

看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。

但是等等，试试：

>>> isinstance(c, Animal)
True

看来c不仅仅是Dog，c还是Animal！

不过仔细想想，这是有道理的，因为Dog是从Animal继承下来的，当我们创建了一个Dog的实例c时，我们认为c的数据类型是Dog没错，但c同时也是Animal也没错，Dog本来就是Animal的一种！

所以，在继承关系中，如果一个实例的数据类型是某个子类，那它的数据类型也可以被看做是父类。但是，反过来就不行：

>>> b = Animal()
>>> isinstance(b, Dog)
False

Dog可以看成Animal，但Animal不可以看成Dog。

多态

要理解多态的好处，我们还需要再编写一个函数，这个函数接受一个Animal类型的变量：

def run_twice(animal):
    animal.run()
    animal.run()

当我们传入Animal的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Animal())
Animal is running...
Animal is running...

当我们传入Dog的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Dog())
Dog is running...
Dog is running...

当我们传入Cat的实例时，run_twice()就打印出：

>>> run_twice(Cat())
Cat is running...
Cat is running...

看上去没啥意思，但是仔细想想，现在，如果我们再定义一个Tortoise类型，也从Animal派生：

class Tortoise(Animal):
    def run(self):
        print('Tortoise is running slowly...')

当我们调用run_twice()时，传入Tortoise的实例：

>>> run_twice(Tortoise())
Tortoise is running slowly...
Tortoise is running slowly...

你会发现，新增一个Animal的子类，不必对run_twice()做任何修改，实际上，任何依赖Animal作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行，原因就在于多态。

多态的好处就是，当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时，我们只需要接收Animal类型就可以了，因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型，然后，按照Animal类型进行操作即可。由于Animal类型有run()方法，因此，传入的任意类型，只要是Animal类或者子类，就会自动调用实际类型的run()方法，这就是多态的意思：

对于一个变量，我们只需要知道它是Animal类型，无需确切地知道它的子类型，就可以放心地调用run()方法，而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上，由运行时该对象的确切类型决定，这就是多态真正的威力：调用方只管调用，不管细节，而当我们新增一种Animal的子类时，只要确保run()方法编写正确，不用管原来的代码是如何调用的。这就是著名的“开闭”原则：

对扩展开放：允许新增Animal子类；

对修改封闭：不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。

继承还可以一级一级地继承下来，就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类，最终都可以追溯到根类object，这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树：

静态语言 vs 动态语言

对于静态语言（例如Java）来说，如果需要传入Animal类型，则传入的对象必须是Animal类型或者它的子类，否则，将无法调用run()方法。

对于Python这样的动态语言来说，则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象有一个run()方法就可以了：

class Timer(object):
    def run(self):
        print('Start...')

这就是动态语言的“鸭子类型”，它并不要求严格的继承体系，一个对象只要“看起来像鸭子，走起路来像鸭子”，那它就可以被看做是鸭子。

Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象，它有一个read()方法，返回其内容。但是，许多对象，只要有read()方法，都被视为“file-like object“。许多函数接收的参数就是“file-like object“，你不一定要传入真正的文件对象，完全可以传入任何实现了read()方法的对象。

获取对象信息

当我们拿到一个对象的引用时，如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢？

使用type()

首先，我们来判断对象类型，使用type()函数：【类似于 Java 中的 Class,但是不同】

基本类型都可以用type()判断：

>>> type(123)
<class 'int'>
>>> type('str')
<class 'str'>
>>> type(None)
<type(None) 'NoneType'>

如果一个变量指向函数或者类，也可以用type()判断：

>>> type(abs)
<class 'builtin_function_or_method'>
>>> type(a)
<class '__main__.Animal'>

但是type()函数返回的是什么类型呢？它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断，就需要比较两个变量的type类型是否相同：

>>> type(123)==type(456)
True
>>> type(123)==int
True
>>> type('abc')==type('123')
True
>>> type('abc')==str
True
>>> type('abc')==type(123)
False

判断基本数据类型可以直接写int，str等，但如果要判断一个对象是否是函数怎么办？可以使用types模块中定义的常量：

>>> import types
>>> def fn():
...     pass
...
>>> type(fn)==types.FunctionType
True
>>> type(abs)==types.BuiltinFunctionType
True
>>> type(lambda x: x)==types.LambdaType
True
>>> type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType
True

使用isinstance()【类似于 Java 中的 Class,但是不同】

对于class的继承关系来说，使用type()就很不方便。我们要判断class的类型，可以使用isinstance()函数。

我们回顾上次的例子，如果继承关系是：

object -> Animal -> Dog -> Husky

那么，isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否是某种类型。先创建3种类型的对象：

>>> a = Animal()
>>> d = Dog()
>>> h = Husky()

然后，判断：

>>> isinstance(h, Husky)
True

没有问题，因为h变量指向的就是Husky对象。

再判断：

>>> isinstance(h, Dog)
True

h虽然自身是Husky类型，但由于Husky是从Dog继承下来的，所以，h也还是Dog类型。换句话说，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。

因此，我们可以确信，h还是Animal类型：

>>> isinstance(h, Animal)
True

同理，实际类型是Dog的d也是Animal类型：

>>> isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal)
True

但是，d不是Husky类型：

>>> isinstance(d, Husky)
False

能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断：

>>> isinstance('a', str)
True
>>> isinstance(123, int)
True
>>> isinstance(b'a', bytes)
True

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list或者tuple：

>>> isinstance([1, 2, 3], (list, tuple))
True
>>> isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))
True

使用dir()

如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，它返回一个包含字符串的list，比如，获得一个str对象的所有属性和方法：

>>> dir('ABC')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isdecimal', 'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper', 'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'translate', 'upper', 'zfill']

类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的，比如__len__方法返回长度。在Python中，如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度，实际上，在len()函数内部，它自动去调用该对象的__len__()方法，所以，下面的代码是等价的：

>>> len('ABC')
3
>>> 'ABC'.__len__()
3

我们自己写的类，如果也想用len(myObj)的话，就自己写一个__len__()方法：

>>> class MyDog(object):
...     def __len__(self):
...         return 100
...
>>> dog = MyDog()
>>> len(dog)
100

剩下的都是普通属性或方法，比如lower()返回小写的字符串：

>>> 'ABC'.lower()
'abc'

仅仅把属性和方法列出来是不够的，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()

紧接着，可以测试该对象的属性：

>>> 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

如果试图获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误：

>>> getattr(obj, 'z') # 获取属性'z'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyObject' object has no attribute 'z'

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 0x10077a6a0>>
>>> 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 0x10077a6a0>>
>>> fn() # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
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实例属性和类属性

由于Python是动态语言，根据类创建的实例可以任意绑定属性。

给实例绑定属性的方法是通过实例变量，或者通过self变量：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

s = Student('Bob')
s.score = 90

但是，如果Student类本身需要绑定一个属性呢？可以直接在class中定义属性，这种属性是类属性，归Student类所有：

class Student(object):
    name = 'Student'

当我们定义了一个类属性后，这个属性虽然归类所有，但类的所有实例都可以访问到。来测试一下：

>>> class Student(object):
...     name = 'Student'
...
>>> s = Student() # 创建实例s
>>> print(s.name) # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性
Student
>>> print(Student.name) # 打印类的name属性
Student
>>> s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
>>> print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性
Michael
>>> print(Student.name) # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问
Student
>>> del s.name # 如果删除实例的name属性
>>> print(s.name) # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了
Student

从上面的例子可以看出，在编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字，因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性，但是当你删除实例属性后，再使用相同的名称，访问到的将是类属性。

4.面向对象高级编程

使用__slots__

正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们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。先定义class：

class Student(object):
    pass

然后，尝试给实例绑定一个属性：

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael

还可以尝试给实例绑定一个方法：

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
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：

>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'

为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score

给class绑定方法后，所有实例均可调用：

>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99

通常情况下，上面的set_score方法可以直接定义在class中，但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。

使用slots

但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对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，来限制该class实例能添加的属性：

class Student(object):
    __slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称

然后，我们试试：

>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

由于'score'没有被放到__slots__中，所以不能绑定score属性，试图绑定score将得到AttributeError的错误。

使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：

>>> class GraduateStudent(Student):
...     pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999

除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__。

使用@property

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

s = Student()
s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：

class Student(object):

    def get_score(self):
         return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：

>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):

    @property
    def birth(self):
        return self._birth

    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value

    @property
    def age(self):
        return 2015 - self._birth

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

多重继承

首先，主要的类层次仍按照哺乳类和鸟类设计：

class Animal(object):
    pass

# 大类:
class Mammal(Animal):
    pass

class Bird(Animal):
    pass

# 各种动物:
class Dog(Mammal):
    pass

class Bat(Mammal):
    pass

class Parrot(Bird):
    pass

class Ostrich(Bird):
    pass

现在，我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能，只需要先定义好Runnable和Flyable的类：

class Runnable(object):
    def run(self):
        print('Running...')

class Flyable(object):
    def fly(self):
        print('Flying...')

对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：

class Dog(Mammal, Runnable):
    pass

对于需要Flyable功能的动物，就多继承一个Flyable，例如Bat：

class Bat(Mammal, Flyable):
    pass

通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。

MixIn

在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。

为了更好地看出继承关系，我们把Runnable和Flyable改为RunnableMixIn和FlyableMixIn。类似的，你还可以定义出肉食动物CarnivorousMixIn和植食动物HerbivoresMixIn，让某个动物同时拥有好几个MixIn：

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
    pass

MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，而不是设计多层次的复杂的继承关系。

Python自带的很多库也使用了MixIn。举个例子，Python自带了TCPServer和UDPServer这两类网络服务，而要同时服务多个用户就必须使用多进程或多线程模型，这两种模型由ForkingMixIn和ThreadingMixIn提供。通过组合，我们就可以创造出合适的服务来。

比如，编写一个多进程模式的TCP服务，定义如下：

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
    pass

编写一个多线程模式的UDP服务，定义如下：

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
    pass

如果你打算搞一个更先进的协程模型，可以编写一个CoroutineMixIn：

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):
    pass

这样一来，我们不需要复杂而庞大的继承链，只要选择组合不同的类的功能，就可以快速构造出所需的子类。

定制类

看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。

__slots__我们已经知道怎么用了，__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。

除此之外，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。

str

我们先定义一个Student类，打印一个实例：

>>> class Student(object):
...     def __init__(self, name):
...         self.name = name
...
>>> print(Student('Michael'))
<__main__.Student object at 0x109afb190>

打印出一堆<__main__.Student object at 0x109afb190>，不好看。

怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：

>>> 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)

这样打印出来的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据。

但是细心的朋友会发现直接敲变量不用print，打印出来的实例还是不好看：

>>> s = Student('Michael')
>>> s
<__main__.Student object at 0x109afb310>

这是因为直接显示变量调用的不是__str__()，而是__repr__()，两者的区别是__str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。

解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：

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。

我们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)
...
1
1
2
3
5
...
46368
75025

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：

>>> Fib()[5]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'Fib' object does not support indexing

要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法：

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        a, b = 1, 1
        for x in range(n):
            a, b = b, a + b
        return a

现在，就可以按下标访问数列的任意一项了：

>>> f = Fib()
>>> f[0]
1
>>> f[1]
1
>>> f[2]
2
>>> f[3]
3
>>> f[10]
89
>>> f[100]
573147844013817084101

但是list有个神奇的切片方法：

>>> list(range(100))[5:10]
[5, 6, 7, 8, 9]

对于Fib却报错。原因是__getitem__()传入的参数可能是一个int，也可能是一个切片对象slice，所以要做判断：

class Fib(object):
    def __getitem__(self, n):
        if isinstance(n, int): # n是索引
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
        if isinstance(n, slice): # n是切片
            start = n.start
            stop = n.stop
            if start is None:
                start = 0
            a, b = 1, 1
            L = []
            for x in range(stop):
                if x >= start:
                    L.append(a)
                a, b = b, a + b
            return L

现在试试Fib的切片：

>>> f = Fib()
>>> f[0:5]
[1, 1, 2, 3, 5]
>>> f[:10]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

但是没有对step参数作处理：

>>> f[:10:2]
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

也没有对负数作处理，所以，要正确实现一个__getitem__()还是有很多工作要做的。

此外，如果把对象看成dict，__getitem__()的参数也可能是一个可以作key的object，例如str。

与之对应的是__setitem__()方法，把对象视作list或dict来对集合赋值。最后，还有一个__delitem__()方法，用于删除某个元素。

总之，通过上面的方法，我们自己定义的类表现得和Python自带的list、tuple、dict没什么区别，这完全归功于动态语言的“鸭子类型”，不需要强制继承某个接口。

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。比如定义Student类：

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

调用name属性，没问题，但是，调用不存在的score属性，就有问题了：

>>> s = Student()
>>> print(s.name)
Michael
>>> print(s.score)
Traceback (most recent call last):
  ...
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'

错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。

要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。修改如下：

class Student(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

    def __getattr__(self, attr):
        if attr=='score':
            return 99

当调用不存在的属性时，比如score，Python解释器会试图调用__getattr__(self, 'score')来尝试获得属性，这样，我们就有机会返回score的值：

>>> s = Student()
>>> s.name
'Michael'
>>> s.score
99

返回函数也是完全可以的：

class Student(object):

    def __getattr__(self, attr):
        if attr=='age':
            return lambda: 25

只是调用方式要变为：

>>> s.age()
25

注意，只有在没有找到属性的情况下，才调用__getattr__，已有的属性，比如name，不会在__getattr__中查找。

此外，注意到任意调用如s.abc都会返回None，这是因为我们定义的__getattr__默认返回就是None。要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误：

class Student(object):

    def __getattr__(self, attr):
        if attr=='age':
            return lambda: 25
        raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

这实际上可以把一个类的所有属性和方法调用全部动态化处理了，不需要任何特殊手段。

这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。

举个例子：

现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：

• http://api.server/user/friends
• http://api.server/user/timeline/list

如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。

利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用：

class Chain(object):

    def __init__(self, path=''):
        self._path = path

    def __getattr__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

    def __str__(self):
        return self._path

    __repr__ = __str__

试试：

>>> Chain().status.user.timeline.list
'/status/user/timeline/list'

这样，无论API怎么变，SDK都可以根据URL实现完全动态的调用，而且，不随API的增加而改变！

还有些REST API会把参数放到URL中，比如GitHub的API：

GET /users/:user/repos

调用时，需要把:user替换为实际用户名。如果我们能写出这样的链式调用：

Chain().users('michael').repos

就可以非常方便地调用API了。有兴趣的童鞋可以试试写出来。

call

一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。

任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。请看示例：

class Student(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self):
        print('My name is %s.' % self.name)

调用方式如下：

>>> s = Student('Michael')
>>> s() # self参数不要传入
My name is Michael.

__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。

如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。

那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象，比如函数和我们上面定义的带有__call__()的类实例：

>>> callable(Student())
True
>>> callable(max)
True
>>> callable([1, 2, 3])
False
>>> callable(None)
False
>>> callable('str')
False

通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。

使用枚举类

当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：

JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12

好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。

更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

这样我们就获得了Month类型的枚举类，可以直接使用Month.Jan来引用一个常量，或者枚举它的所有成员：

for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)

value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。

如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

from enum import Enum, unique

@unique
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6

@unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值。

访问这些枚举类型可以有若干种方法：

>>> day1 = Weekday.Mon
>>> print(day1)
Weekday.Mon
>>> print(Weekday.Tue)
Weekday.Tue
>>> print(Weekday['Tue'])
Weekday.Tue
>>> print(Weekday.Tue.value)
2
>>> print(day1 == Weekday.Mon)
True
>>> print(day1 == Weekday.Tue)
False
>>> print(Weekday(1))
Weekday.Mon
>>> print(day1 == Weekday(1))
True
>>> Weekday(7)
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: 7 is not a valid Weekday
>>> for name, member in Weekday.__members__.items():
...     print(name, '=>', member)
...
Sun => Weekday.Sun
Mon => Weekday.Mon
Tue => Weekday.Tue
Wed => Weekday.Wed
Thu => Weekday.Thu
Fri => Weekday.Fri
Sat => Weekday.Sat

可见，既可以用成员名称引用枚举常量，又可以直接根据value的值获得枚举常量。

使用元类

type()

动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。

比方说我们要定义一个Hello的class，就写一个hello.py模块：

class Hello(object):
    def hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)

当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象，测试如下：

>>> from hello import Hello
>>> h = Hello()
>>> h.hello()
Hello, world.
>>> print(type(Hello))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class 'hello.Hello'>

type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello。

我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。

type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义：

>>> 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))
<class 'type'>
>>> print(type(h))
<class '__main__.Hello'>

要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：

1. class的名称；
2. 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
3. class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。

通过type()函数创建的类和直接写class是完全一样的，因为Python解释器遇到class定义时，仅仅是扫描一下class定义的语法，然后调用type()函数创建出class。

正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。

metaclass

除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。

metaclass，直译为元类，简单的解释就是：

当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。

但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。

连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。

所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。

metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。

我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：

定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：

# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

有了ListMetaclass，我们在定义类的时候还要指示使用ListMetaclass来定制类，传入关键字参数metaclass：

class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass

当我们传入关键字参数metaclass时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。

__new__()方法接收到的参数依次是：

1. 当前准备创建的类的对象；
2. 类的名字；
3. 类继承的父类集合；
4. 类的方法集合。

测试一下MyList是否可以调用add()方法：

>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>> L
[1]

而普通的list没有add()方法：

>>> L2 = list()
>>> L2.add(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'

动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。

但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。

ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：

class User(Model):
    # 定义类的属性到列的映射：
    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password')

# 创建一个实例：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库：
u.save()

其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):
        self.name = name
        self.column_type = column_type

    def __str__(self):
        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')

class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if name=='Model':
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        print('Found model: %s' % name)
        mappings = dict()
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
        attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

以及基类Model：

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):
        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    def save(self):
        fields = []
        params = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            params.append('?')
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
        print('SQL: %s' % sql)
        print('ARGS: %s' % str(args))

当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找metaclass，如果没有找到，就继续在父类Model中查找metaclass，找到了，就使用Model中定义的metaclass的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。

在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：

1. 排除掉对Model类的修改；
2. 在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；
3. 把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。

在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。

我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试：

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

输出如下：

Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]

可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。

不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架。