self.__dict__.update(kw)

访问 p1.address 时，优先查找实例属性，返回'China'。

访问 p2.address 时，p2没有实例属性address，但是有类属性address，因此返回'Earth'。

可见，当实例属性和类属性重名时，实例属性优先级高，它将屏蔽掉对类属性的访问。

实例属性每个实例各自拥有，互相独立，而类属性有且只有一份。

class Person(object):
    count = 0
    def __init__(self, name):
        Person.count = Person.count + 1
        self.name = name

Python对属性权限的控制是通过属性名来实现的，如果一个属性由双下划线开头(__)，该属性就无法被外部访问。

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

但是，如果一个属性以"__xxx__"的形式定义，那它又可以被外部访问了，以"__xxx__"定义的属性在Python的类中被称为特殊属性，有很多预定义的特殊属性可以使用，通常我们不要把普通属性用"__xxx__"定义。

以单下划线开头的属性"_xxx"虽然也可以被外部访问，但是，按照习惯，他们不应该被外部访问。

要定义关键字参数，使用 **kw；

除了可以直接使用self.name = 'xxx'设置一个属性外，还可以通过 setattr(self, 'name', 'xxx') 设置属性。

参考代码:

class Person(object):
    def __init__(self, name, gender, birth, **kw):
        self.name = name
        self.gender = gender
        self.birth = birth
        for k, v in kw.iteritems():
            setattr(self, k, v)

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

数据输入方式有多样，python就定义了两种方法。open()这个主要是读文件，read()什么都能读

*args和**kw都代表不确定的函数变量，即在函数调用时可以选择传入或者不传入参数，都不影响函数运行。

其中*args将传入对象当成是元组对待；**kw将传入对象当成字典对待。**kw的作用是在函数调用时，可变参数的key,value值打包成dic，传给kw。因此是kw.iterable()。

class Person(object):

    __count = 0
    @classmethod
    def how_many(cls):
        return cls.__count
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        Person.__count=Person.__count+1
        
p1 = Person('Bob')
p2 = Person('Alice')
print Person.how_many()
print Person.__count

按照 Python 的编程习惯，类名以大写字母开头，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的。

class Person(object):
    pass

创建实例使用 类名+()

xiaoming = Person()
xiaohong = Person()

当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到__future__中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。

eg:

from __future__ import division

from __future__ import unicode_literals

Map()是python中内置的高阶函数，接收一个函数f和一个list，通过f作用在list的每个元素上，得到一个新的list并且返回。Map函数不会改变原来的list，是得到一个新的list。

由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map()不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

def f(x):

    return x*x

print map(f,(1,2,3,4,5,6))

输出结果：[1,4,9,16,25,36]

sqrt()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。

所以，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。

>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('1000000')
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直接把 lambda 函数赋值给 self.get_grade 和绑定方法有所不同，函数调用不需要传入 self，但是方法调用需要传入 self。

def performance(unit):#创建带参数的decorator,其中unit为参数的形参    def perf_decorator(f):#定义装饰器函数         @functools.wraps(f)#将原函数f的所有属性复制到新函数wrapper              def wrapper(*args, **kw):#定义装饰函数             t1 = time.time()#记录函数开始时间                      r = f(*args, **kw)#运行函数f                         t2 = time.time()#记录函数结束时间                         t = (t2 - t1) * 1000 if unit=='ms' else (t2 - t1)#计算函数f的运行时间                         print 'call %s() in %f %s' % (f.__name__, t, unit)#打印函数f的名称，运行时间以及所带参数的实参                         return r#调用原函数f         return wrapper#返回装饰函数    return perf_decorator#返回装饰器函数