类的属性只有一个，对全体所属的实例进行拥有。

实例的属性各自独立拥有。

所属实例访问的类的同一类的属性都是一样的。

这是为类创建类的实例时，self参数是一个指向实例本身的引用，用于访问类中的属性和方法。

kw是字典，iteritems()用于遍历字典kw,而setattr(self, k, v)就等价于self.k = v

实例属性的优先级要高于类属性！

class Person(object): 

    def __init__(self, name, gender, birth, **kw): 

        self.name = name

        self.gender = gender

        self.birth = birth

        self.__dict__.update(kw)

xiaoming = Person('Xiao Ming', 'Male', '1990-1-1', job='Student') 

print xiaoming.name 

print xiaoming.job

setattr(self, 'name', 'xxx')

这句话也可以设置属性

map接收的参数第一个是函数，第二个参数是list

类的私有属性以__开头，只能从类的内部访问，如通过在类中定义的实例方法（函数)。这样，如果外部需要访问私有属性，可以通过方法调用获得，这种数据封装的形式除了能保护内部数据一致性外，还可以简化外部调用的难度。

当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高。优先查找实例属性，没有实例类属性再查找类属性。

class Person(object):

    count=0  #count在类创立时就存在，不会在实例创立时initialize

    def __init__(self,name):

        self.name = name

        Person.count = Person.count + 1

记住reduce接受函数作用到列表，然后产出一个数值

map是接受函授作用列表，产出一个新列表

Python的函数不但可以返回int、str、list、dict等数据类型，还可以返回函数！

例如，定义一个函数 f()，我们让它返回一个函数 g，可以这样写：

def f():
    print 'call f()...'    # 定义函数g:
    def g():
        print 'call g()...'    # 返回函数g:
    return g

仔细观察上面的函数定义，我们在函数 f 内部又定义了一个函数 g。由于函数 g 也是一个对象，函数名 g 就是指向函数 g 的变量，所以，最外层函数 f 可以返回变量 g，也就是函数 g 本身。

由于可以返回函数，我们在后续代码里就可以决定到底要不要调用该函数。

Python内置的 sorted()函数可对list进行排序：

>>>sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

但 sorted()也是一个高阶函数，它可以接收一个比较函数来实现自定义排序，比较函数的定义是，传入两个待比较的元素 x, y，如果 x 应该排在 y 的前面，返回 -1，如果 x 应该排在 y 的后面，返回 1。如果 x 和 y 相等，返回 0。

因此，如果我们要实现倒序排序，只需要编写一个reversed_cmp函数：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

这样，调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

调用 sorted() 并传入 reversed_cmp 就可以实现倒序排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]

filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：

a = '     123'
a.strip()

结果： '123'

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：

def f(x, y):
    return x + y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算：

先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

上述计算实际上是对 list 的所有元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，但是，利用reduce()求和也很简单。