在Python中，面向对象有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。
个人理解：这些高级特性在我看来就是C++里边的运算符重载，而且python的用起来更方便简单
__str__()：输出重载 每次写完————str————语句加一句__repr__ = __str__ 因为 Python 定义了__str__()和__repr__()两种方法，__str__()用于显示给用户，而__repr__()用于显示给开发人员。
__cmp__()：重载排序 也就是sorted（）函数
__len__()：重载len（）函数 求长度 重载过之后就可以用len()函数返回类的实例的“长度”
__add__()
__sub__()
__mul__(）
__div__() //这四个为重载 + - * / 四则运算
@property 这个东西有点像前面的装饰器，虽然装饰器不怎么懂但是这个还是明白要干啥用的
@property是Python内置的装饰器，作用就是负责把一个方法变成属性调用的
神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，通过getter（读）和setter（写）方法来设置读写属性。
还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性
__slots__:用来限制类中添加的属性所以__slots__（）是指一个类允许的属性列表。可以节省内存
__call__：在Python中，函数其实是一个对象，当我们想吧类的实例也变成一个可调用的对象 就会用到__call__() 在Python中，函数也是对象，对象和函数的区别并不显著。
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
要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：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
除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。
metaclass，直译为元类，简单的解释就是：
当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。
但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。
连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。
所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。
metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。
我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：
定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：
# metaclass是创建类，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 # 指示使用ListMetaclass来定制类
当我们写下__metaclass__ = ListMetaclass语句时，魔术就生效了，它指示Python解释器在创建MyList时，要通过ListMetaclass.__new__()来创建，在此，我们可以修改类的定义，比如，加上新的方法，然后，返回修改后的定义。
__new__()方法接收到的参数依次是：
当前准备创建的类的对象；
类的名字；
类继承的父类集合；
类的方法集合。
测试一下MyList是否可以调用add()方法：
>>> L = MyList()
>>> L.add(1)
>>> L
[1]
而普通的list没有add()方法：
>>> l = list()
>>> l.add(1)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AttributeError: 'list' object has no attribute 'add'
动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。
但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。
ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。
要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。
让我们来尝试编写一个ORM框架。
编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：
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()
其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。
现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。
首先来定义Field类，它负责保存数据库表的字段名和字段类型：
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)
在Field的基础上，进一步定义各种类型的Field，比如StringField，IntegerField等等：
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')
下一步，就是编写最复杂的ModelMetaclass了：
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
mappings = dict()
for k, v in attrs.iteritems():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s==>%s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.iterkeys():
attrs.pop(k)
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
以及基类Model：
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__.iteritems():
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))
当用户定义一个class User(Model)时，Python解释器首先在当前类User的定义中查找__metaclass__，如果没有找到，就继续在父类Model中查找__metaclass__，找到了，就使用Model中定义的__metaclass__的ModelMetaclass来创建User类，也就是说，metaclass可以隐式地继承到子类，但子类自己却感觉不到。
在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：
排除掉对Model类的修改；
在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误；
把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。
在Model类中，就可以定义各种操作数据库的方法，比如save()，delete()，find()，update等等。
我们实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。
编写代码试试：
u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()
输出如下：
Found model: User
Found mapping: email ==>
Found mapping: password ==>
Found mapping: id ==>
Found mapping: name ==>
SQL: insert into User (password,email,username,uid) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]
可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。
不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架，完整的代码从这里下载：
https://github.com/michaelliao/learn-python/blob/master/metaclass/simple_orm.py
最后解释一下类属性和实例属性。直接在class中定义的是类属性：
class Student(object):
name = 'Student'
实例属性必须通过实例来绑定，比如self.name = 'xxx'。来测试一下：
>>> # 创建实例s：
>>> s = Student()
>>> # 打印name属性，因为实例并没有name属性，所以会继续查找class的name属性：
>>> print(s.name)
Student
>>> # 这和调用Student.name是一样的：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 给实例绑定name属性：
>>> s.name = 'Michael'
>>> # 由于实例属性优先级比类属性高，因此，它会屏蔽掉类的name属性：
>>> print(s.name)
Michael
>>> # 但是类属性并未消失，用Student.name仍然可以访问：
>>> print(Student.name)
Student
>>> # 如果删除实例的name属性：
>>> del s.name
>>> # 再次调用s.name，由于实例的name属性没有找到，类的name属性就显示出来了：
>>> print(s.name)
Student
因此，在编写程序的时候，千万不要把实例属性和类属性使用相同的名字。
在我们编写的ORM中，ModelMetaclass会删除掉User类的所有类属性，目的就是避免造成混淆。