10 . Python之面向对象

# 面向过程编程 测量对象的元素个个数。
s1 = 'fjdsklafsjda'
count = 0
for i in s1:
    count += 1

l1 = [1,2,3,4]
count = 0
for i in l1:
    count += 1

# 1. 减少代码的重用性
# 2. 增强代码的可读性

# 函数式编程

# auth 认证相关
def login():
    pass

def regisgter():
    pass

# account 账户相关
def func1():
    pass

def func2():
    pass


# 购物车相关
def shopping(username,money):
    pass
def check_paidgoods(username,money):
    pass
def check_unpaidgoods(username,money):
    pass
def save(username,money):
    pass

# 面向对象编程
class LoginHandler:
    def login(self):
        pass

    def regisgter(self):
        pass

class Account:
    def func1(self):
        pass

    def func2(self):
        pass

class ShoppingCar:
    def shopping(username,money):
        pass
    def check_paidgoods(username,money):
        pass
    def check_unpaidgoods(username,money):
        pass
    def save(username,money):
        pass

# 面向对象编程：是一类相似功能函数的集合,使你的代码更清晰化，更合理化。

# 说第二个优点之前，先看看什么是面向对象。

# 面向对象的程序设计的核心是对象（上帝式思维），要理解对象为何物，必须把自己当成上帝，上帝眼里世间存在的万物皆为对象，不存在的也可以创造出来。

# 那什么是类？什么是对象？

# 类：就是具有相同属性和功能的一类事物。

# 对象：就是类的具体表现。

# 具体一些：先解释解释什么是⻋? 有轱辘, 有⽅向盘, 有发动机, 会跑的是⻋. 好. 在解释⼀个. 什么是⼈. 有名字, 年龄, 爱好, 会唱歌跳舞思考的是⼈.那么广义上 车，人就是类：但是具体的我的车，你这个人这是一个对象。

# 猫，是一类，你们家养的 大橘。

# 狗，是一类，隔壁家养的那只二哈就是对象。

# ⾯向对象思维, 要⾃⼰建立对象. ⾃⼰建立场景. 你是就是⾯向对象世界中的上帝. 你想让⻋⼲嘛就⼲嘛. 你想让⼈⼲嘛⼈就能⼲嘛。

再说第二个优点：面向对象，要拥有上帝的视角看问题，类其实就是一个公共模板（厂房），对象就从具体的模板实例化出来（慢慢体会）。

def func(s):
    count = 0
    for i in s:
        count += 1
    return count
func('fdsafdsa')
func([1,2,3,4])

# 类：对象的类型 => 数字
#    具有相同特征与行为集合的

# 对象：类的具体表现 => 数字10
#    类的实例化，就是具有特征与行为实际存在的个体（每一个对象都是唯一的)

# Example1
# 你吃鱼
# 你，就是对象; 鱼，也是对象；吃就是动作
# 你是具体的人，是具体的对象。你属于人类，人类是一个抽象的概念，
# 是无数具体的个体的抽象.与，也是具体的对象，就是你吃的这一条具体的鱼。
# 这条鱼属于鱼类，是无数的鱼抽象出来的概念.

# 吃,是动作，也是操作，也是方法，这个吃是你的动作，也就是人类具有的方法，
# 如果反过来，鱼吃人，吃就是鱼类的动作了.
# 吃，这个动作，很多动物都具有的动作，人类和鱼类都属于动物类，而动物类是抽象的概念,
# 是动物都有吃的动作，但是吃法不同而已.
# 你驾驶车，这个车也是车类的具体的对象（实例），驾驶这个动作是鱼类不具有的，是人类具有的方法.

# 属性,他是对象状态的抽象，用数据结构来描述.
# 操作，他是对象行为的抽象，用操作名和实现该操作的方法来描述.

# 每个人都有名字，身高，体重等信息，这些信息是个人的属性，但是，这些信息不能保存在人类中，
# 因为它是抽象的概念，不能保留具体的值.
# 而人类的实例，是具体的人，也可以存储这些具体的属性，而且可以不同人有不同的属性.

# 哲学
# 一切皆对象
# 对象是数据和操作的封装
# 对象是独立的，但是对象之间可以相互作用.
# 目前OOP是最接近人类认知的编程范式.

class ClassName:
	语句块
# 1. 必须使用class关键字
# 2. 类名必须使用驼峰命名
# 3. 类定义完成后，就产生了一个类对象，绑定到了ClassName上.

class Student:
    """YouMen"""
    age = 21 # 第一部分: 静态属性  属性  静态变量 静态字段
    def foo(self):
        print(self.age)
        return self.age

print(Student)              # 打印类
print(Student.__name__)     # 打印类名
print(Student.foo)          # 打印对象里面的函数
print(Student.age)          # 打印类里面的静态属性
print(Student.__doc__)      # 打印类里面的注释
print(type(Student))


# 将类对象化
mycls = Student()           # 实例化，初始化
print(type(Student))
mycls.foo()
print(mycls.foo())

<class '__main__.Student'>
Student
<function Student.foo at 0x000001C1E9FE1EA0>
21
YouMen
<class 'type'>
<class 'type'>
21
21
21

# 类对象及类属性
# 类对象，类的定义就会生成一个类对象
# 类的属性, 类定义中的变量和类中定义的方法都是类的属性.
# 类变量, x是Student的属性,__doc__也是类的属性
# foo方法是类的属性，如果吃是人类的方法，但是每一个具体的人才能吃东西,
# 就也就是说人的实例才能调用的方法.
# foo是method方法对象，不是普通的函数对象function了，他必须至少有一个参数
# 且第一个参数必须是self(self可以换个名字),这个参数位置就留给了self。
# 此处的self指代当前实例本身.

# 1. 在内存中开辟了一个对象空间.
# 2. 自动执行类中的__init__方法,并将这个对象空间(内存地址)传给了__init__方法的第一个位置参数self.
# 3. 在__init__方法中通过self给对象空间添加属性

# __init__方法
# MyClass()实际上调用的是__init(self)方法，可以不定义，如果没有定义会在实例化后隐式调用.
# 作用: 对实例进行初始化.

class Student:
    """this is a class"""
    mind = '有思想'
    language = '使用语言'
    def __init__(self,name,sex,age,hobby):
        # self 和obj 指向的是同一个内存地址同一个空间，下面就是通过self给这个对象空间封装四个属性
        self.n = name
        self.s = sex
        self.a = age
        self.h = hobby

obj = Student('youmen','男','18','运动')
print(obj.__dict__)
{'n': 'youmen', 's': '男', 'a': '18', 'h': '运动'}

obj = Student('youmen','男','18','运动')
obj.job = 'python'      # 增加属性job
del obj.n               # 删除Obj的name属性
obj.s = '女'            # 改
print(obj.s)
print(obj.__dict__)     # 查

# 女
# {'s': '女', 'a': '18', 'h': '运动', 'job': 'python'}

obj = Student('youmen','男','18','运动')
print(obj.mind)
print(obj.language)
obj.a = 88
print(obj.a)

# 有思想
# 使用语言
# 88

class Student:
    """this is a class"""
    mind = '有思想'
    language = '使用语言'
    def __init__(self,name,sex,age,hobby):
        # self 和obj 指向的是同一个内存地址同一个空间，下面就是通过self给这个对象空间封装四个属性
        self.n = name
        self.s = sex
        self.a = age
        self.h = hobby

    def work(self):
        print(self)
        print('人类会工作')

    def tools(self):
        print('人类会使用工具')
obj = Student('youmen','男','18','深度思考')
obj.work()
obj.tools()

# <__main__.Student object at 0x0000021E46230588>
# 人类会工作
# 人类会使用工具

# self其实就是类中方法(函数)的第一个位置参数,只不过解释器会自动调用这个函数的对象传给self，所以咱们把类中的方法第一个参数约定俗称设置为self,代表这个就是对象.

# 一个类可以实例化成多个对象

class A:
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    def func(self,sex):
        self.sex = sex

    def func1(self):
        A.bbb = 'ccc'

# 类外面添加对象属性
obj = A('youmen')
obj.age = 18
print(obj.__dict__)

# 类外面添加静态属性
A.aaa = 'zhou'
print(A.__dict__)

# 类里面添加对象属性
obj = A('flying')   # __inif__方法可以
obj.func('男')
print(obj.__dict__)

# 类的内部也可以添加
A.func1(123)
print(A.__dict__)


# {'name': 'youmen', 'age': 18}
# {'__module__': '__main__', '__init__': <function A.__init__ at 0x0000019395441EA0>, 'func': <function A.func at 0x0000019395441D90>, 'func1': <function A.func1 at 0x0000019395441F28>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None, 'aaa': 'zhou'}

# {'name': 'flying', 'sex': '男'}
# {'__module__': '__main__', '__init__': <function A.__init__ at 0x0000019395441EA0>, 'func': <function A.func at 0x0000019395441D90>, 'func1': <function A.func1 at 0x0000019395441F28>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None, 'aaa': 'zhou', 'bbb': 'ccc'}

# 对象查找属性的顺序: 先从对象空间找  --->  类空间找  --->  父类空间找
# 类名查找属性的顺序: 先从本类空间找  --->  父类空间找 

# 1. 依赖关系
# 2. 关联关系
# 3. 组合关系
# 4. 聚合关系
# 5. 实现关系
# 6. 继承关系

class Person:
    def __init__(self,name,sex,age):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

class Cat:
    def __init__(self,name,sex,age):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

class Dog:
    def __init__(self,name,sex,age):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

# 继承的用法：
class Aniaml(object):
    def __init__(self,name,sex,age):
            self.name = name
            self.age = age
            self.sex = sex


class Person(Aniaml):
    pass

class Cat(Aniaml):
    pass

class Dog(Aniaml):
    pass

# 继承可以分为单继承，多继承

# 在Python2x版本中存在两种类
# 		一个叫经典类,在Python2.2之前，一直使用的是经典类，经典类在基类的根如果什么都不写.
# 		一个叫新式类,在Python2.2之后出现了新式类，特点是基类的根是Object类.

# Python3x版本中只有一种类
# Python3中使用的都是新式类，如果基类谁都不继承，那么这个类会继承Object

class Aniaml(object):
    type_name = '动物类'

    def __init__(self,name,sex,age):
            self.name = name
            self.age = age
            self.sex = sex

    def eat(self):
        print(self)
        print('吃东西')


class Person(Aniaml):
    pass


class Cat(Aniaml):
    pass


class Dog(Aniaml):
    pass

# 类名：
print(Person.type_name)  # 可以调用父类的属性，方法。
Person.eat(111)
print(Person.type_name)

# 对象：
# 实例化对象
p1 = Person('春哥','男',18)
print(p1.__dict__)
# # 对象执行类的父类的属性，方法。
print(p1.type_name)
p1.type_name = '666'
print(p1)
p1.eat()

# 类名，对象分别调用父类方法

class Aniaml(object):
    type_name = '动物类'
    def __init__(self,name,sex,age):
            self.name = name
            self.age = age
            self.sex = sex

    def eat(self):
        print(self)
        print('吃东西')

class Person(Aniaml):
    
    def eat(self):
        print('%s 吃饭'%self.name)
        
class Cat(Aniaml):
    pass

class Dog(Aniaml):
    pass

p1 = Person('barry','男',18)
# 实例化对象时必须执行__init__方法,类中没有，从父类找，父类没有，从object类中找。
p1.eat()
# 先要执行自己类中的eat方法，自己类没有才能执行父类中的方法。

# 执行顺序

class Aniaml(object):
    type_name = '动物类'
    def __init__(self,name,sex,age):
            self.name = name
            self.age = age
            self.sex = sex

    def eat(self):
        print('吃东西')

class Person(Aniaml):
    def __init__(self,name,sex,age,mind):
        '''
        self = p1
        name = '春哥'
        sex = 'laddboy'
        age = 18
        mind = '有思想'
        '''
        # Aniaml.__init__(self,name,sex,age)  # 方法一
        self.mind = mind

    def eat(self):
        super().eat()
        print('%s 吃饭'%self.name)
class Cat(Aniaml):
    pass

class Dog(Aniaml):
    pass

# 方法一： Aniaml.__init__(self,name,sex,age)
# p1 = Person('春哥','laddboy',18,'有思想')
# print(p1.__dict__)

# 对于方法一如果不理解：
# def func(self):
#     print(self)
# self = 3
# func(self)

class ShenXian: # 神仙
    def fei(self):
        print("神仙都会⻜")
class Monkey: # 猴
    def chitao(self):
        print("猴⼦喜欢吃桃⼦")
class SunWukong(ShenXian, Monkey): # 孙悟空是神仙, 同时也是⼀只猴
    pass
sxz = SunWukong() # 孙悟空
sxz.chitao() # 会吃桃⼦
sxz.fei() # 会⻜

# Example3
# 多参
class Person:
    x = 'flying'
    def __init__(self,name,age=19):
        self.name = name
        self.y = age
    """this is a Person class"""

    def show(self,x,y):
        print(self.name,self.x,x,y)
        self.y = x
        
a = Person('tom')
b = Person('alice',18)
print(a.name,a.y,b.name,b.y)
print(a.x,b.x)
a.show(a.y,b.y)
print(a.y)
#  __init__()方法不能有返回值，只会返回Nove
# 类实例化后一定会获得一个对象，就是实例对象.
# 上例中的tom,alice就是Person的实例.
# __init__方法的第一参数self就是指某一个实例.

# Example4
class Student:
    def __init__(self):
        print('self in init = {}'.format(id(self)))

c = Student()   # 会调用__init__
print('c = {}'.format(id(c)))

# 输出结果为：
self in init = 46710672
c = 46710672

# 上例说明，self就是调用者,就是c对应的实例对象.
# self这个名字只是一个惯例，他可以修改,但是请不要修改，否则影响代码可读性.

# Example6
class People:
    name = '人'

p1 = People()
p2 = People()

# 结论1: 类与每一个对象的名称空间都是独立的
print(p1.__dict__)
print(p2.__dict__)
print(People.__dict__)

# 结论2: 类与每一个对象都可以使用类中的名字
print(People.name)
print(p1.name)
print(p2.name)

# 结论3: 对象访问名字，优先访问自己的，自己没有再访问类的
p1.name = '张三'
p2.user = '李四'
print(People.name)
print(p1.name)
print(p2.user)
print(p2.name)

# 重点
# 对象操作名字，操作的是对象的，类操作名字是类的，之间相互不干预
# 类只能访问类的名字
# 对象访问名字，优先访问自身的，但是没有再访问类的

{}
{}
{'__module__': '__main__', 'name': '人', '__dict__':  '__weakref__'of 'People' objects>, '__doc__': None}
人
人
人
人
张三
李四
人

# 可以快速为类实例化每一个对象，产生的对象名称空间的多个名字

class NewTeacher:
    def __init__(self,name,sex,age):
        # print(id(self))    # self就是实例化产生的对象(nt1)
        # print('init被调用了')
        self.name = name
        self.sex = sex
        self.age = age
    pass

# 类（）就是在调用类的__init__方法
nt1 = NewTeacher('YouMen','Man',30)
print(nt1.name,nt1.sex,nt1.age)

nt2 = NewTeacher('flying','Man',40)
print(nt2.name,nt2.sex,nt1.age)

class 类名
	def fn(self,*args,**kwargs):pass

class 类名:
    @classmethod
    def fn(cls,*args,**kwargs): pass

@staticmethod
def fn(*args,**kwargs): pass

class Book:
    name = '书'
    def __init__(self,name,price):
        self.name = name
        self.price = price
    # 书的详细信息 => 一定需要知道那本书
    # @classmethod 类调用cls就是类，对象调用就是处理成对象.__class__
    def detail(self):
        # print(cls.name)
        print('%s的价格为:%s元' % (self.name,self.price))

book1 = Book('西游记',29.8)
book2 = Book('水浒传',98.9)
book1.detail()
book2.detail()
# print(book1.__class__)

# 静态方法: 方法的内部不需要对象及类的参与，所以定义为静态方法,但是方法必须由调用者，建议用类就可以了.
class NumTool:  # 工具类 => 模块
    def max_two(self,n1,n2):
        max_num = n1 if n1 > n2 else n2
        print('大数是%s' % max_num)
    @staticmethod
    def new_max_two(n1,n2):
        max_num = n1 if n1 > n2 else n2
        print('大数是%s' % max_num)

n1 = NumTool()
n2 = NumTool()
n1.max_two(10,20)
n2.max_two(10,20)

NumTool.new_max_two(10,20)
n1.new_max_two(10,20)

# 类方法: 方法的内部需要类的参与，所以定义为类方法，第一个参数默认传参
class NewNumTool:
    PI = 3.14
    @classmethod
    def new_max_two(cls,n1,n2):
        max_num = n1 if n1 > n2 else n2
        return max_num
    
    @classmethod
    def new_max_three(cls, n1, n2, n3):
        # max_num = "想去复用new_max_two"
        max_num = cls.new_max_two(n1, n2)
        max_num = cls.new_max_two(max_num, n3)
        return max_num

    @classmethod
    def is_PI(cls,num):
        if num == cls.PI:
            return True
        return False

reslt = NewNumTool.new_max_three(1,5,3)
print('大数是%s' % reslt)
print(NewNumTool.is_PI(3.14))

大数是5
True

# “装”的意思就是往一个容器放入一系列属性
# "封"的意思就是藏起来，在内部可以看到，但对外部是隐藏的.

# 封装: 把很多数据封装到⼀个对象中. 把固定功能的代码封装到⼀个代码块, 函数, 对象, 打包成模块. 这都属于封装的思想. 具体的情况具体分析. 比如. 你写了⼀个很⽜B的函数. 那这个也可以被称为封装. 在⾯向对象思想中. 是把⼀些看似⽆关紧要的内容组合到⼀起统⼀进⾏存储和使⽤. 这就是封装.

# 将复杂的操作封装成简单的接口，并严格控制接口的调用过程

# 但凡是双下划线开头（不能是双下划线结尾）的属性会被隐藏起来，类内部可以直接使用
# 而类外部无法直接使用，即封装对外不对内的

# 这种隐藏的特点:
# 1. 只是一种语法上的变形，会将开头的属性变形为: 自己的类名属性名(n=1 # __Foon=1)
# 2. 该变形只在类定义阶段发生一次，在类定义阶段之后新增的__开头的属性并不会变形.
# 3. 隐藏是对外不对内的
# 4. 在继承中，父类如果不想让子类覆盖自己的同名方法，可以将方法定为私有的.

class Teacher:
    def __init__(self,name,age):
        # self.__name=name
        # self.__age=age
        self.set_info(name,age)

    def tell_info(self):
        print('姓名:%s,年龄:%s' %(self.__name,self.__age))
    def set_info(self,name,age):
        if not isinstance(name,str):
            raise TypeError('姓名必须是字符串类型')
        if not isinstance(age,int):
            raise TypeError('年龄必须是整型')
        self.__name=name
        self.__age=age

t=Teacher('tom',18)
t.tell_info()

t.set_info('flying',19)
t.tell_info()

class Student(object):
    def __init__(self,name,score):
        self.name=name
        self.score=score
    def get_grade(self):
        if self.score >= 90:
            return 'A'
        elif self.score>= 60:
            return 'B'
        else:
            return 'C'

Tom = Student('Tom',99)
Alice = Student('Alice',57)
print(Tom.name,Tom.get_grade())
print(Alice.name,Alice.get_grade())

# 什么是封装: 把类的一下属性和方法对外隐藏，对内可见，变成了私有变量。
# 为什么封装: 为属性和方法的操作添加权限，具体权限都是通过自定义逻辑来处理

# 封装的手段: 在类属性方法，对象属性方法，静态方法名字前添加__
# 只要是通过__名字，这种命名规范，就是对外隐藏
# 本质: __名字 封装隐藏白能量的本质是 将名字修饰成_类名__名字

# 对外解决封装的方式
# 1. 如果真的不想让外界访问，就不对外提供访问数据的方法.
# 2. 如果想让外界访问，可以对外提供访问数据的方法，方法具有逻辑，使用可以添加操作权限.

class Test:
    def __init__(self,name):
        # __name只是对外隐藏，对内可见
        self.__name = name

    def get_name(self):
        return self.__name

    def set_name(self,name):
        if 'sh' not in name:    # 对数据的修改可能会产生数据的安全性问题，可以添加限制条件
            self.__name = name

# 重点: 封装的对外访问语法的优化
class User:
    def __init__(self,name):
        self.__name = name

    @property # 将方法伪装成属性
    def name(self):
        return self.__name

    @name.setter # 能为有伪装get方法的（方法）属性，再伪装set方法
    def name(self, value):
        self.__name = value
    
    @name.deleter
    def name(self):
        del self.__name

# 总结
# 1. 对象没了，对象的属性也就没了，所以不需要属性 @名字.deleter
# 2. 对外提供get方法是基础. @property,如果没有，外界不可读不可写
# 3. 如果有@property,则可以@名字.setter,有set,为可读可写，无set为只读.

@property # 伪装的属性方法，不需要一定有__开头的名字预支对应
def pwd(self):
    return '123456'

u1 = User('Ower')
print(u1.name)
# del u1.name
print(u1.name)

Owen

# 1. 什么是继承？
# 继承就是一种新建类的方式，新建的类称为子类或者派生类，被继承的类称之为父类或者基类或者超类
# 子类会继承所有父类的属性和方法，既可以直接使用这些属性和方法
# ⼦类可以⾃动拥有⽗类中除了私有属性外的其他所有内容. 说⽩了, ⼉⼦可以随便⽤爹的东⻄. 但是朋友们, ⼀定要认清楚⼀个事情. 必须先有爹, 后有⼉⼦. 顺序不能乱, 在python中实现继承非常简单. 在声明类的时候, 在类名后⾯添加⼀个⼩括号,就可以完成继承关系. 那么什么情况可以使⽤继承呢? 单纯的从代码层⾯上来看. 两个类具有相同的功能或者特征的时候. 可以采⽤继承的形式. 提取⼀个⽗类, 这个⽗类中编写着两个类相同的部分. 然后两个类分别取继承这个类就可以了. 这样写的好处是我们可以避免写很多重复的功能和代码. 如果从语义中去分析的话. 会简单很多. 如果语境中出现了x是⼀种y. 这时, y是⼀种泛化的概念. x比y更加具体. 那这时x就是y的⼦类. 比如. 猫是⼀种动物. 猫继承动物. 动物能动. 猫也能动. 这时猫在创建的时候就有了动物的"动"这个属性. 再比如, ⽩骨精是⼀个妖怪. 妖怪天⽣就有⼀个比较不好的功能叫"吃⼈", ⽩骨精⼀出⽣就知道如何"吃⼈". 此时 ⽩骨精继承妖精.

# 2. 为什么要用继承
# 减少代码冗余
# 让子类获得父类的全部功能.

# Dog - 狗狗
# Bat - 蝙蝠
# Parrot - 鹦鹉
# Ostrich - 鸵鸟

* 哺乳类:  能跑的哺乳类，能飞的哺乳类
* 鸟类:  能跑的鸟类，能飞的鸟类.
# 这样一来，类的层次就复杂了.

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

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

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

class Dog(Mammal, Runnable):
    pass

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.

# 3.如何使用
**Example1**

class Parent1:
    pass
class Parent2:
    pass
class Son1(Parent1):
    pass
# Python支持多继承，一个类可以有多个父类，但java只有一个
class Son2(Parent2):
    pass
print(Son1.__bases__)
print(Son2.__bases__)

(<class '__main__.Parent1'>,)
(<class '__main__.Parent2'>,)

# 切换python解释器3.x >>> 2.x得出一个结论
"""
在python3中，如果没有显示地继承任何类，那默认继承object类
在python2中，如果没有显示地继承任何类，也不会继承object类


在python中类分为两种：
        新式类:
            但凡继承object的类，或者该类的子类都是新式类
            >>>:在python3中所有的类都是新式类
        经典类
            没有继承object类，以及该类的子类都是经典类
            也就意味着经典类和新式类这对儿概念只在python2中有
            python3中只有新式类
"""

import pickle

class OldboyStudent:
    school = 'oldboy'

    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

    def choice_course(sel):
        print('%s is choosing course' %self.name)

    def save(self):
        with open(self.name,'wb') as f:
            pickle.dump(self,f)

class OldboyTeacher:
    school = 'oldboy'

    def __init__(self,name,age,sex,level):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex
        self.level = level

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

    def save(self):
        with open(self.name,'wb') as f:
            pickle.dump(self,f)
stu = OldboyStudent('alice',22,'male')
stu.save()

tea = OldboyTeacher('Tom',32,'male',10)
tea.save()

# 我们回过头看，上面代码是否存在相似的部分，我们刚好学过解决类之间解决代码冗余的方式

class OldboyPeople:
    school = 'oldboy'

    def save(self):
        with open(self.name, 'wb') as f:
            pickle.dump(self, f)
# 初步继承类抽取，思考继承之后对象查找属性和方法的顺序
stu.save()
stu.school

# 刚刚只是讲属性和方法抽成了父类，但是init里面也有重复的代码，应该也可以抽取
class OldboyPeople:
    school = 'oldboy'
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

    def save(self):
        with open(self.name, 'wb') as f:
            pickle.dump(self, f)
# 先不考虑老师和学生init中不同的，先全部继承这个父类统一的init，发现也可以使用到父类的init

# 派生概念
# 在子类能够使用父类所有的属性和方法的同时，自身还有一些额外的属性和方法
# 小思考:如果派生的属性和方法恰巧和父类的一样，那在查找属性和方法的时候先找到谁呢？ >>> 还是按查找顺序来

# 再回过头来看老师的init中有额外的level参数，不应该在父类中添加默认参数，
# 只能自己重写init方法，但是又有重复的代码出现
    def __init__(self,name,age,sex,level):
        OldboyPeople.__init__(self,name,age,sex)
        self.level = level
"""
在子类派生出的新方法中重用父类的方法
方式1:指名道姓访问，与继承没有任何关系
OldboyPeople.__init__(self,name,age,sex)
言外之意还有一种跟继承有关系的能够重用父类的方法的方式，先不着急说

class Foo:
    def f1(self):
        print('Foo.f1')
    
    def f2(self):
        print('Foo.f2')
        self.f1() # obj.f1()

class Bar(Foo):
    def f1(self):
        print('Bar.f1')

obj=Bar()
obj.f2()

Foo.f2
Bar.f1

# F(A,B,C) 无论是新式类还是经典类，都是从左往右挨个走到底 画图 切换python版本演示，
# 记得加文件头coding:utf-8
# 2、多继承的属性查找“：对象自己-》对象的类-》从左往右一个一个的分支找下去

class D:
    # def test(self):
    #   print('D')
    pass

class E:
    def test(self):
        print('E')

class F:
    def test(self):
        print('F')

class A(D):
    # def test(self):
    #   print('A')
    pass

class B(E):
    def test(self):
        print('B')

class C(F):
    def test(self):
        print('C')

class G(A,B,C):
    # def test(self):
    #   print('G')
    pass

obj=G()
obj.test()

B

# 方式二：super(自己的类名,self).父类中的方法名()
# 调用super会得到一个特殊的对象，该对象是专门用来引用父类中的方法的，
# 具体的：该对象会严格按照当前类的MRO列表从当前类的父类中依次查找属性，即这种方式是严格依赖于继承的
# ps:在python3中可以简写为super()

class OldboyPeople:
    def __init__(self,name,age,sex):
        self.name = name
        self.age = age
        self.sex = sex

class OldboyTeacher(OldboyPeople):
    def __init__(self,name,age,sex,level):
        # OLdboyPeople.__init__(self,name,age,sex)
        super(OldboyTeacher,self).__init__(name,age,sex)
        self.level=level
tea1=OldboyTeacher('alice',18,'male',10)
print(tea1.name,tea1.level)

class A:
    def f1(self):
        print('A')
        super().f2()    # super () 会基于当前和所在的查找位置继续往后查找

    def f2(self):
        print('A')

class B:
    def f2(self):
        print('B')

class C(A,B):
    def f2(self):
        print('C')
obj=C()
print(C.mro())
obj.f1()

alice 10
[<class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class '__main__.B'>, <class 'object'>]
A
B
# 实际工作中要谨慎使用多继承，编程是解耦合，而继承是强耦合.

class Dog(Mammal, RunnableMixIn, CarnivorousMixIn):
    pass

class MyTCPServer(TCPServer, ForkingMixIn):
    pass

class MyUDPServer(UDPServer, ThreadingMixIn):
    pass

class MyTCPServer(TCPServer, CoroutineMixIn):
    pass

# 同一种事物的多种形态（动物: 人，猫，狗）
# 同⼀个对象, 多种形态. 这个在python中其实是很不容易说明⽩的. 因为我们⼀直在⽤. 只是没有具体的说. 比如. 我们创建⼀个变量a = 10 , 我们知道此时a是整数类型. 但是我们可以通过程序让a = "alex", 这时, a⼜变成了字符串类型. 这是我们都知道的. 但是, 我要告诉你的是. 这个就是多态性. 同⼀个变量a可以是多种形态。

# 多态性: 指的是可以在不用考虑对象具体类型的前提下，直接调用对象的方法

class Animal:
    def talk(self):
        pass

class People(Animal):
    def talk(self):
        print('say hello')

class Dog(Animal):
    def talk(self):
        print('汪汪汪')

class cat(Animal):
    def talk(self):
        print('喵喵喵')
peo1=People()
dog1=Dog()
cat1=cat()

# 不用考虑具体类型的前提下，直接调用对象的方法
peo1.talk()
dog1.talk()
cat1.talk()

"""
再来想 车是不是有很多牌子，你去学车需要说专门学那个牌子的车的驾驶方式吗？
"""

# 之前一直在用多态性，不用考虑对象具体类型前提下，直接调用对象的方法
l = list([1,2,3])
s = str('hello')
t = tuple((4,5,6))

l.__len__()
s.__len__()
t.__len__() # 我不需要考虑这三个具体什么类型，只要是容器类型就能调用len这个方法

class Animal:
    def talk(self):
        pass

class People(Animal)
    def jian(self):
        print('say hello')
    
class Dog(Animal):
    def han(self):
        print('汪汪汪')

class Cat(Animal):
    def hou(self):
        print('喵喵喵')
# 多态性能实现的条件就是父类给子类定义了一个标准，动物都必须会叫，并且叫的方法都必须是talk
# 但是你现在能约束我说子类必须叫这个方法吗？

# 那有没有一种情况能够做到说子类必须按照父类定义的标准

import abc
class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): # 父类存在的意义就是用来定义规范
    @abc.abstractmethod
    def talk(self):
        pass
# Aoimal() 抽象基类不能被实例化()
class People(Animal):
    def jian(self):
        print('say hello')

class Dog(Animal):
    def han(self):
        print('汪汪汪')

class Cat(Animal);
    def hou(self):
        print('喵喵喵')
# 上卖弄三个类，一实例化就会报错
# 但是Python推崇的是自由，简约并不希望限制程序员开发
class People:
    def talk(self):
        print('say hello')
class Dog:
    def talk(self):
        print('汪汪汪')
class Cat:
    def talk(self):
        print('喵喵喵')

# 再来看Linux中，一切皆文件！
class Disk:
    def read(self):
        print('disk read')
    def write(self):
        print('disk write')

class Process:
    def read(self):
        print('processes')
    def write(self):
        print('processes write')

class Memory:
    def read(self):
        print('memory read')
    def write(self):
        print('memory write')

# 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'>

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

# Object --> Animal  --> Dog  --> Husky
# 那么,isinstance()就可以告诉我们，一个对象是否具有某种类型,先创建三种类型的对象:
# 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.
# type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断.

# 如果要获得一个对象的所有属性和方法，可以使用dir()函数，他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.
str = 'ABC'
print(type(str))
print(dir(str))

# 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()
print(len(dog))

# 还有一些普通属性或方法,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的,配合getattr(), setattr()以及hasattr(),我们可以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()
print(obj.power())
# 紧接着我们可以测试对象的属性
print(hasattr(obj,'x'))
print(obj.x)

setattr(obj,'y',19)
print(hasattr(obj,'y'))
print(obj.y)
# 如果获取不存在的属性，会抛出AttributeError的错误.
# 可以传入一个default的参数，如果属性不存在，就返回默认值
print(getattr(obj,'z',404))

# 也可以获得对象的方法
print(hasattr(obj,'power')) # 有属性'power'吗
print(getattr(obj,'power')) # 获取属性'power'
fn = getattr(obj,'power')   # 获取属性'power'并赋值到变量fn
print(fn())
print(fn)

sum = obj.x + obj.y
# 就不要写
sum = getattr(obj,'x') + getattr(obj,'y')
# 一个正确的例子如下
def readImage(fp):
    if hasattr(fp,'read'):
        return  readData(fp)
    return  None
# 假设我们希望从文件流fp中读取图像，我们首先要判断该fp对象是否存在read方法，如果存在，则该对象是一个流，
# 如果不存在，则无法读取。hasattr()就派上了用场。

# 请注意，在Python这类动态语言中，根据鸭子类型，有read()方法，不代表该fp对象就是一个文件流，
# 它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()方法返回的是有效的图像数据,就不影响读取图像的功能

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

s = Student('Alice')
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()
print(s.name)
print(Student.name)

s.name = 'YouMen'
print(s.name)   # 由于实例属性优先级比类属性搞，因此他会屏蔽类的name属性

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，类的属性就显示出来了

# 实例属性属于各个实例所有，互不干扰
# 类属性属于类所有，所有实例共享一个属性
# 不要对实例属性和类属性使用相同的名字，否则产生难以发现的错误.

# 人体的BMI指数
"""
成人的BMI数值：
过轻：低于18.5
正常：18.5-23.9
过重：24-27
肥胖：28-32
非常肥胖, 高于32
　　体质指数（BMI）=体重（kg）/ 身高^2（m）
　　EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86
"""

class People:
    def __init__(self,name,height,weight):
        self.name=name
        self.height=height
        self.weight=weight
    @property
    def bmi(self):
        return self.weight / (self.height ** 2)

youmen=People('YouMen',1.78,55)
youmen.height=1.78
print(youmen.bmi)

class People:
    def __init__(self,name):
        self.__name=name

    @property
    def name(self):
        return self.__name

    @name.setter
    def name(self,va1):
        # print('====> 准备修改名字的值:',val)
        if type(va1) is not str:
            raise TypeError('名字的值必须为str类型')
        self.__name=val
    
    @name.deleter
    def name(self):
        # def self.__name
        print('不让删啊，兄呆')
# classmethod
# staticmethod

class People:
    country='China'
    def __init__(self,name):
        self.name=name
obj=People('YouMen')

# 涉及四个内置函数
# hasattr
print('country' in People.__dict__)
print(hasattr(People,'country'))

# getattr
print(People.__dict__['country'])
print(getattr(People,'country'))
print(getattr(People,'country1111',None))

# delattr
delattr(People,'country')
print(People.__dict__)

class ftp:
    def get(self):
        print('get...')

    def put(self):
        print('put...')

    def auth(self):
        print('auth...')
    
    def run(self):
        while True:
            cmd=input('>>>:').strip() # cmd='get'
            if hasattr(self,cmd):
                method = getattr(self,cmd)
                method()
            else:
                print('输出的方法不存在')
obj=ftp()
obj.run()

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)

# 还可以尝试给实例绑定一个方法:
from types import MethodType

def set_age(self,age):
    self.age = age

s.set_age = MethodType(set_age,s)   # 给实例绑定一个方法
s.set_age(25)
print(s.age)

# 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.
from types import MethodType
def set_score(self,score):
    self.score=score
    return score

Student.set_score = set_score
# 给class绑定方法后，所有实例均可调用:
print(s.set_score(34))

class Student(object):
    __slots__ = ('name','age')

# 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

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

s = Student()
s.score = 9999

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，就不能随心所欲设置score了。
s = Student()
s.set_score(60)
print(s.get_score())
# s.set_score(1000)
# print(s.get_score())

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

print(Student('YouMen'))
<__main__.Student object at 0x018EAEF0>

# 我们觉得打印这种地址值不是很好看,怎样打印好看尼,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('YouMen'))
Student object (name: YouMen)
# 这样打印的实例，不但好看，而且容易看出实例内部重要的数据.
# 但是会发现不用print，打印实例还是不好看.
# 这是因为直接显示变量调用的不是__str__(),而是__repr__()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

# 解决方法是再定义一个__repr__(),但是通常__str__()和__repr__()代码是一样的，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__

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a,self.b = 0,1 # 初始化两个对象

    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 > 10000: # 退出循环的条件
            raise StopAsyncIteration()
        return self.a       # 返回下一个值.

for i in Fib():
    print(i)

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

a=Fib()
print(a.__getitem__(324))
# 现在，就可以按下标访问数列的任意一项了.

# 但是要想和list一样能切片,但是这个Fib却报错
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
f = Fib()
print(f[0:5])

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：
# 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 = 'YouMen'

    def __getattr__(self, attr):
        if attr == 'score':
            return 404

s = Student()
print(s.name)
print(s.score)

# 返回函数也是完全可以的.
class Student(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'YouMen'

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

s = Student()
print(s.name)
print(s.score)

# 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 __init__(self):
        self.name = 'YouMen'

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

a = Student()
print(a.sttr)

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__

a = Chain()
print(a.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。

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

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

s = Student('YouMen')
s()		# self 参数不要传入

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

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

from enum import Enum  
Month = Enum('Month',('Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug'))  
  
# 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):  
 Sum = 0 # Sum的value值被设定为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)  
print(Weekday.Sat)  
print(Weekday(1))  
  
for name, member in Weekday.__members__.items():  
 print(name, '=>', member)  
# 课件，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.  

from enum import Enum,unique  
class Gender(Enum):  
 Male = 0  
 Female = 1  
  
class Student(object):  
 def __init__(self,name,gender):  
 self.name = name  
 self.gender = gender  
bart = Student('Bart',Gender.Male)  
if bart.gender == Gender.Male:  
 print("测试通过")  
else:  
 print('测试失败')  

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

cat hello.py 
#!/usr/bin/python3
class Hello(object):
	def hello(self,name='world'):
		print('Hello,%s' % name)

cat type_demo.py 
#!/usr/bin/python3
from hello import Hello
h = Hello()
h.hello()
print(type(h))

python3 type_demo.py 
Hello,world
<class 'hello.Hello'>

# tyep()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：

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。

# 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)

class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass

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

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

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()

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)

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')

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)

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))

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

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]