1、对象的属性
python一切皆对象，每个对象都可能有多个属性。python的属性有一套统一的管理方案。
属性的__dict__系统
对象的属性可能来自于其类定义，叫做类属性；还可能是该对象实例自身定义的属性，叫做对象属性。类属性可能来自类定义自身，也可能根据定义继承而来。
对象的属性存储在对象的__dict__属性中，__dict__是一个词典，键为属性名，值为属性本身。例如：
class Bird(object):
feather = True
class Chicken(Bird):
fly = False
def __init__(self, age):
self.age = age
summer = chicken(2)
print Bird.__dict__
print Chicken.__dict__
print summer.__dict__
{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Bird' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Bird' objects>, 'feather': True, '__doc__': None}
{'fly': False, '__module__': '__main__', '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x2b91db476d70>}
{'age': 2}
可以看出，对类或对象（实际类也是一类对象）调用__dict__方法，只是返回该类或对象新增的属性。如果只有一个对象，而不知道它的类以及其他信息的时候，可以利用__class__属性找到对象的类，然后调用类的__base__属性来查询父类。
可以通过__dict__来获取和设置对象的属性。
summer.__dict__['age'] = 3 print(summer.__dict__['age']) summer.age = 5 print(summer.age)
使用特殊方法__getattr__
可以使用 __getattr__(self, name) 来查询即时生成的属性，当我们查询一个属性的时候，如果通过__dict__方法无法找到该属性，那么python会调用该对象的__getattr__方法。
class bird(object):
feather = True
class chicken(bird):
fly = False
def __init__(self, age):
self.age = age
def __getattr__(self, name):
if name == 'adult':
if self.age > 1.0: return True
else: return False
else: raise AttributeError(name)
summer = chicken(2)
print(summer.adult)
summer.age = 0.5 #本身有age属性
print(summer.adult) #本省没有age属性，会调用__getattr__方法
print(summer.male) #本省没有age属性，会调用__getattr__方法，抛出异常
每个特性需要有自己的处理函数，而__getattr__可以将所有的即时生成属性放在同一个函数中处理。__getattr__可以根据函数名区别处理不同的属性。
比如上面我们查询属性名male的时候，raise AttributeError。
python中还有一个__getattribute__特殊方法，用于查询任意属性，而__getattr__只能用来查询不在__dict__系统中的属性。
2、闭包
函数对象作用域
python中函数也是对象，函数对象也有其存活的范围，就是函数对象的作用域。函数对象用def语句定义，函数对象的作用域与def所在的层级相同。比如，在函数A中定义内部函数B，内部函数B只能在定义该函数A内部使用，不能在函数A外部使用。
def line_conf():
def line(x):
return 2*x+1
print(line(5)) # within the scope
line_conf()
print(line(5)) # out of the scope
如果使用lambda定义函数，那么函数对象的作用域与lambda所在的层级相同。
闭包
函数是一个对象，所以可以作为某个函数的返回结果。
def line_conf():
b = 15
def line(x):
return 2*x+b
return line # return a function object
b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line(5))
line定义的隶属程序块中引用了高层级的变量b，但b信息存在于line的定义之外，成b为line的环境变量。line作为line_conf的返回值时，line中已经包含了b的取值（尽管b并不隶属于line).
一个函数和它的环境变量合在一起就构成了一个闭包。在python中，闭包就是一个包含有环境变量取值的函数对象，环境变量取值被保存在函数对象的__closure__属性中。比如：
def line_conf():
b = 15
def line(x):
return 2*x+b
return line # return a function object
b = 5
my_line = line_conf()
print(my_line.__closure__)
print(my_line.__closure__[0].cell_contents)
__closure__里包含了一个元组，该元组中的每个元素都是cell类型的对象。
def line_conf(a, b):
def line(x):
return ax + b
return line
line1 = line_conf(1, 1)
line2 = line_conf(4, 5)
print(line1(5), line2(5))
只需要变换参数a,b，就可以获得不同的直线表达函数。由此，我们可以看到，
闭包也具有提高代码可复用性的作用。
3、装饰器
装饰器是一种高级的python语法，装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。
（1）装饰函数和方法
装饰器经常用于对一些函数添加这些函数需要共同执行的一些操作。
#定义装饰器函数，装饰器名任意
def decorator(F):
def new_F(a, b):
print("input", a, b)
return F(a, b)
return new_F #返回一个可调用对象，该可调用对象以函数为参数
# get square sum
@decorator #使用装饰器进行装饰，在前面使用 @装饰器名
def square_sum(a, b):
return a**2 + b**2
# get square diff
@decorator
def square_diff(a, b):
return a**2 - b**2
print(square_sum(3, 4))
print(square_diff(3, 4))
#使用装饰器的效果等同于，将函数重定义
square_sum = decorator(square_sum)
square_sum(3, 4)
（2）含参的装饰器
装饰器允许我们在调用装饰器的时候提供其他参数，比如 @decorator(params..)
#a new wrapper layer
def pre_str(pre=''):
#old decorator
def decorator(F):
def newF(a, b):
print (pre + 'intput', a, b)
return F(a,b)
return newF
return decorator
@pre_str('xxxfjdflsd') #提供装饰器参数
def square_num(a, b):
return a**2 + b**2
（3）装饰类
一个装饰器可以接收一个类，并返回一个类，达到加工类的效果。
def decorator(aClass):
class newClass(object):
def __init__(self, age):
self.total_display = 0
self.wrapped = aClass(age)
def display(self):
self.total_display += 1
print('total display', self.total_display)
self.wrapped.display()
return newClass
@decorator
class Bird(object):
def __init__(self, age):
self.age = age
def display(self):
print('my age is', self.age)
eagleLord = Bird(5)
for i in range(3):
eagleLord.dislay()
参考：
http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html