请修改 Student 的 __cmp__ 方法，让它按照分数从高到底排序，分数相同的按名字排序。

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):

        self.name = name

        self.score = score

    def __str__(self):

        return '(%s: %s)' % (self.name, self.score)

    __repr__ = __str__

    def __cmp__(self, s):

        if False == isinstance(s, Student):

            return -1

        return -cmp(self.score, s.score) or cmp(self.name, s.name)

L = [Student('Tim', 99), Student('Bob', 88), Student('Alice', 99)]

print sorted(L)

对于Person类的定义：

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

希望除了 name和gender 外，可以提供任意额外的关键字参数，并绑定到实例，请修改 Person 的 __init__()定 义，完成该功能。

class Person(object):

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

        self.name = name

        self.gender = gender

        for k, v in kw.items():

            setattr(self, k, v)

p = Person('Bob', 'Male', age=18, course='Python')

print p.age

print p.course

Python调用实例方法,不检查类型，只看方法是否存在

在实例方法内部，可以访问所有实例属性

1.高阶函数：函数调用函数
2.闭包        : 外层是带参数的函数，内层函数调用了外层的参数
3.装饰器   ：就是高阶函数的应用，把函数做参数调用，包装一下，再返回函数
4.带参数的装饰器:就是外面又套了一层的函数

log_decorator = log('Debug')
log = log_decorator(log)

functools.partial可以把一个参数多的函数变成一个参数少的新函数，少的参数需要在创建时指定默认值，这样，新函数调用的难度就降低了

@log('DEBUG')
def my_func():
    pass

my_func = log('DEBUG')(my_func)

log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)

log_decorator = log('DEBUG')
my_func = log_decorator(my_func)
四个等价

Python time time() 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。

Python time strftime() 函数接收以时间元组，并返回以可读字符串表示的当地时间，格式由参数format决定。

当高阶函数设置完成之后，任意函数都可以作为高阶函数后面的参数进行传递调用。只不过还需要在需要添加额外功能的函数前面加上“@高阶函数”,结合本节：@performance用来装饰factorial(）。同样其他函数也能调用。

此外，performance(f)中的f即为调用装饰器的factorial(）

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。

对于参数不是一个的函数，调用将报错

定义可变参数和定义一个list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数(可以是数，也可以是list或tuple)。在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去.

*args是可变参数，args接收的是一个tuple；

**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写f = decorate(f) 这样的代码

因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数

要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用

与类和实例无绑定关系的function都属于函数（function）
与类和实例有绑定关系的function都属于方法（method）

# 希望一次返回3个函数，分别计算1x1,2x2,3x3:
def count():
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        def f():
             return i*i
        fs.append(f)
    return fs

f1, f2, f3 = count()

认为调用f1()，f2()和f3() 结果应该是1，4，9，

但实际结果全部都是 9 

原因：

f1, f2, f3 = count()

结果为 f1=f,f2=f,f3=f  ，并没有调用f()函数；

当调用f1()，f2()和f3()时，就相当于调用了f()

但此时 i 已经变成了3 

所以 f()函数return i*i 的结果为 3*3 = 9

当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高