使用slots
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, Student) # 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 "
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 = MethodType(set_score, None, Student)
使用slots
但是，如果我们想要限制class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
…
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：
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：
定制类
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](http://self.name) = name
def __str__(self):
return 'Student object (name=%s)' % [self.name](http://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
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 "
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：
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？类似instance()？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](http://self.name) = name
def __call__(self):
print('My name is %s.' % [self.name](http://self.name))
使用枚举类
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'))
使用元类
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：
断言
凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。
如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
$ python3 err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：