概念与用法详解,python主要知识点计算一

by admin on 2019年4月1日

说到装饰器,就只可以说python自带的几个装饰器:

内容包罗:

正文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给我们供我们参考,具体如下:

一般性,访问类和实例属性的时候,将回来所蕴藏的相关值,也正是直接和类(实例的)的__dict__社交。若果要正式这个访问和设值方式的话,

一 、@property  
将某函数,做为属性使用

  • 元类
  • python 对象和类的绑定以及类措施,静态方法
  • python 子类调用父类方法总计
  • python 方法分析顺序MOdysseyQ
  • python定制类和魔法方法
  • 至于用法__slots__
  • @property使用
  • 修饰器

什么是装饰器(decorator)

一种艺术是数额描述符,另一种正是python内置的多少描述符协议函数Property()。property是一种相当的值,访问它时会总计它的值。

 @property 修饰,便是将艺术,变成3个性质来利用。

0、元类

概念与用法详解,python主要知识点计算一。元类正是类的类,所反映的顶点思想正是成套皆对象。

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有关深层次,待使用到在总结。

粗略来说,能够把装饰器掌握为一个卷入函数的函数,它一般将盛传的函数恐怕是类做肯定的拍卖,再次回到修改今后的对象.所以,大家能够在不改动原函数的功底上,在履行原函数前后执行其余代码.比较常用的光景有日记插入,事务处理等.

特点的原型函数是property(getf=None,setf=None,delf=None,doc=None),函数的前五个参数分别对应描述符的__get__、__set__、__delete__方法。

class A():


    @property
    def pfunc(self):
        return self.value

    @pfunc.setter
    def pfunc(self,value):
        self.value = value

    @property
    def pfunc1(self):
        print('this is property')

if __name__=="__main__":

    A.pfunc = 9
    print A.pfunc
    A.pfunc1

壹 、python 对象和类的绑定以及类形式,静态方法

平凡大家要动用1个类中的方法时,都亟待实例化该类,再拓展调用,那类中
self 和 cls
有啥样意义,能或不能够不开端化1个实例而一向调用类方法,对象方法和类措施,静态方法又有如何关联。是本篇文章思考的题材。

类的调用有以下三种艺术:

>>>class Test:
...    def func(self, message):
...        print message
...
>>>object1=Test()
>>>x=object1.func
>>>x('abc')
abc
>>>t=Test.func
>>>t(object1,'abc')
abc

可是对于 t=Test.func 来说,变量名 t 是事关到了类 Test 的func
方法的位置上,t是非绑定的,所以在调用t(object1, ‘abc’)
时,必须显式的将实例名与 self 关联,不然将会报出”TypeError: unbound
method func() must be called with Test instance as first argument (got
str instance instead)” 的错误。

装饰器

class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    def getname(self):
        return self._name
    def setname(self,value):
        self._name=value
    def delname(self):
        del self._name
    name=property(getname,setname,delname)

 

参考学习

知情以下几点:
壹 、类暗中认可的章程都以绑定对象的,而self参数也是指向该目的,没有实例化对象时,类中方法调用会出错,也提到到python自动传送self参数。
二 、若想不实例化而直白通过 类名.方法
来调用,须求钦点该措施绑定到类,如下,一要使用@classmethod
装饰器,二方法中率先个参数为cls,而不是self。

>>> class Foo(object):          
...     @classmethod                #定义类方法要点1
...     def foo(cls):               #定义类方法要点2
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

类也是指标,因此和下边包车型地铁静态方法还是有不一致。类中平昔定义的习性如下,在类措施中也是能够间接选取的。

class pizza(object):
    radius = 42
    @classmethod
    def get_radius(cls):
        return cls.radius
print pizza.get_radius()

类方式对于开创工厂函数最有用,如下

class pizza(object):
    def __init__(self,ingre):
        self.ingre = ingre

    @classmethod
    def from_other(cls,fridge):
        return cls(fridge.juice()+fridge.cheese())  
    def get_ingre(self):
        return self.ingre

cls代表此类,cls()也是用来创立对象,和pizza(fridge.juice()+fridge.cheese())效果一样。待驾驭,工厂方法是哪些?
③ 、若只想当成三个不乏先例函数,定义不包括self和cls,则能够应用静态方法,如下:

>>> class Foo(object):
...     @staticmethod
...     def foo():
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

作者:_Zhao_
链接:http://www.jianshu.com/p/4b871019ef96
來源:简书

最不难易行的函数,重回四个数的和

如此那般就能够对质量举行读取、设置和删除了:

② 、@classmethod
 修饰类的法子

贰 、python 子类调用父类方法总计

参照来源

talk is weak,从程序初阶:

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

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上面只是说贝拉米(Bellamy)(Beingmate)个常用的子类调用父类场景,即调用父类的开始化函数。
一向运营以上代码会出错,因为即使Student类继承了Person类,可是并没有调用父类的init()方法,因为子类中对init函数举办了重写,若没有重写会一直接轨父类的init函数自动运营。有以下三种艺术:

参考
1、super方法

class Base:
    def __init__(self):
        print('Base.__init__')

class A(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(A,self).__init__()
        print('A.__init__')

class B(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(B,self).__init__()
        print('B.__init__')

class C(A,B):
    def __init__(self):
        # super().__init__()  # Only one call to super() here  python3
        super(C,self).__init__()
        print('C.__init__')

运作结果

>>> c = C()
Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>>

二 、调用未绑定的父类构造方法

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        Person.__init__(self)
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

非绑定方法不平日利用,上述场景却接纳的可比多(即子类覆盖父类的法门)。运转时并未父类person的实例,供给显示地开始展览传递,但有Student的实例,能够用来拓展代替。
那种艺术叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用一个实例的办法时,该情势的self参数会被自动绑定到实例上(称为绑定方法)。但要是一直调用类的主意(比如Person.__init),那么就平素不实例会被绑定。那样就足以专擅的提供应和要求要的self参数,那种办法称为未绑定unbound方法。
透过将近日的实例作为self参数提须求未绑定方法,Student类就能应用其父类构造方法的拥有完毕,从而name变量被安装。

def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)
>>> f=Foo('hello')
>>> f.name
'hello'
>>> f.name='world'
>>> f.name
'world'
>>> del f.name
>>> f.name
AttributeError: 'Foo' object has no attribute '_name'

带修饰类方法:cls做为方法的率先个参数,隐式的将类做为对象,传递给艺术,调用时不要实例化。

③ 、python 方法分析顺序

唯独今后又有新的供给,总结求和操作耗费时间,非常粗大略,求和前赢得一下年华,求和后再拿走一次,求差即可

python2.6新增添了三个property装饰器,写起来尤其的雅致。

一般函数方法:self做为第四个参数,隐式的将类实例传递给艺术,调用方法时,类必须实例化。

参考

上述博文具有很强的参考意义,转述如下:
在类的多继承中,方法分析顺序M奥迪Q5Q具有很关键的意思,比如对以下菱形继承,D的实例调用show方法,是调用A的依旧C的show。

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python解析顺序的规范化也是1个不断进化的进度,首要有以下多个级次:

  • 2.2在此以前的经典类。经典类中多一而再方法分析选用深度优先从左到右搜索,即D-B-A-C-A,也便是说经典类中只选择A的show方法。
  • 经文类对单层继承没有何难点,可是对上述来说,大家门到户说更乐于使用C的show方法,因为她是对A的具体化,不过经典类比并不能够兑现,于是在2.第22中学引入新式类(继承自object),它依然接纳从左至右的纵深优先遍历,不过一旦遍历中出现重复的类,只保留最终3个。并且在定义类时就总括出该类的
    MRO 并将其用作类的习性。因而最新类能够一贯通过 mro概念与用法详解,python主要知识点计算一。 属性获取类的
    MRO。
    举个例证:

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遵从深度遍历,其顺序为 [D, B, A, object, C, A,
object],重复类只保留最后2个,由此成为 [D, B, C, A, object]

这么看起来好像么有失常态,不过会有秘密的难点,比如破坏了单调性原则,因而在2.3中引入了
__ C3 算法__。

import datetime
def calc_add(a, b):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = a + b
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return result
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    @property
    def name(self):
        return self._name
    @name.setter
    def name(self,value):
        self._name=value
    @name.deleter
    def name(self):
        del self._name
class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y

    @classmethod
    def cfunc(cls,x,y):
        return x * y

if __name__=="__main__":
    print A().func(5,5)
    print A.cfunc(4,5)
C3 MRQ

咱俩把类 C 的线性化(MRO)记为 L[C] = [C1, C2,…,CN]。其中 C1 称为
L[C] 的头,其他成分 [C2,…,CN] 称为尾。借使三个类 C 继承自基类
B壹 、B② 、……、BN,那么我们得以根据以下两步总计出 L[C]:
1、L[object] = [object]
2、L[C(B1…BN)] = [C] + merge(L[B1]…L[BN], [B1]…[BN])
此间的关键在于 merge,其输入是一组列表,根据如下格局出口二个列表:
反省第三个列表的头成分(如 L[B1] 的头),记作 H。
若 H
未出现在别的列表的底部,则将其出口,并将其从具有列表中去除,然后回来步骤1;不然,取出下三个列表的头顶记作
H,继续该步骤。
再次上述手续,直至列表为空恐怕不可能再找出能够出口的成分。假若是前一种意况,则算法甘休;如果是后一种情况,表明不可能创设继承关系,Python
会抛出非凡。

举例:

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据说C3,总结进程为:

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现在呢,函数calc_diff(a, b),总括a-b,也想总结减法操作的时日差,很好办,把那段代码复制过去.可是借使大家前天想编的是三个数学函数库,种种函数都想总结其履行耗费时间,总无法1个一个复制代码,想个更好的办法.

先是接纳@property装饰器和血脉相通办法将品质name设置为可读,后边的@name.setter和@name.deleter装饰器将别的格局与name属性上的安装和

 

肆 、python定制类和魔法方法

我们知晓,在Python中函数也是被视为对象的,能够看作参数字传送递,那么一旦把总括耗费时间的独立为贰个独立的函数calc_spend_time(),然后把须要总结耗费时间的函数例如calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,那样具有的急需计算耗费时间的函数都毫不修改本身的代码了.

除去操作相关联。实际的name值存款和储蓄在质量_name中。实际存款和储蓄属性的名号无需遵从任何约定,只供给与特色名称不一样即可。

三 、@staticmethod
 修饰类的主意

参照学习

形如__xxx__的变量大概函数名要专注,那一个在Python中是有与众区别用途。常见的正是__inint__()函数了,在指标成立后用来初叶化,类似的还有__new()__
和__del__函数。用的不是成都百货上千,不做细节深远。

def calc_spend_time(func, *args, **kargs):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = func(*args, **kargs)
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_spend_time(calc_add, 1, 1)
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

性子的行使服从统一访问规格。要是没有特色,将会以简要属性的花样拜访属性,而其余质量将以艺术的款式拜访。费劲去探听什么时候添加额外的()会带动不要求的模糊。

1)是把函数嵌入到类中的一种艺术,函数就属于类,同时申明函数不要求拜访那个类

__str__ 和 __rerp__
class yuan(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'yuanqijie'
        self.age = 22
        self.ambition = 'yes'
    def __str__(self):
        return 'object name: %s'  % self.name

qijie = yuan()
print qijie

输出为:
object name: yuanqijie

若没有重写 __str__ 则输出为 <main.Student object at
0x109afb310>
但注意到,若直接出口变量而不是用print在升迁符下依然上述音信,因为直接呈现变量调用的不是str(),而是repr(),两者的界别是str()重临用户看到的字符串,而repr()再次来到程序开发者看到的字符串,也正是说,repr()是为调试服务的。能够接近上述方式开始展览重写,作为理解即可。

看起来也情有可原,负责总计的函数不用更改,只需调用的时候作为参数传给计算时间差的函数.但正是那,调用的时候情势变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1,
2),万一calc_add大规模被调用,那么还得一处一处找,然后修改回复,依然很麻烦.要是想不修改代码,就得使clac()calc_spend_time(clac)功能等同,那么能够在calc_spend_time()里把传播的clac包装一下,然后重临包装后的新的函数,再把再次来到的包装好的函数赋给clac,那么calc()的效率就和上例calc_spend_time(calc())职能一样.

实质上,方法自身是当做一类特色被隐式处理的。

 2)使用修饰服,修饰方法,不须要实例化

5、__slots__

当定义3个类时,能够动态的给该类绑定1天性质和艺术,比如:

>>> class Student(object):
...     pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

只顾的是,上面是给1个实例绑定的照应的艺术,也正是说当在扭转二个实例时,上述增加的本性和艺术就不起作用了。能够给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

只需将MethodType第2个参数改为None就行。

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def spam(self,x):
        print '%s.%s'%(self.name,x)

 

__slots__ 用来界定属性
>>> class people(object):
...     __slots__ = ('age','name') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
... 
>>> p = people()
>>> p.age = 20
>>> p.na = yuan
>>> p.na = 'yuan'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'people' object has no attribute 'na'
>>> p.name = 'yuan'
>>> 

语法糖

用户创制f=Foo(‘hello’)那样的实例然后访问f.spam时,不会回到原始函数对象spam,相反会获得绑定方法。绑定方法某些类似于部分总括的函数,

class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y


    @staticmethod
    def sfunc(x,y):
        return x * y


if __name__=="__main__":

    print A.sfunc(6,5)

6、@property使用

参考
http://python.jobbole.com/80955/
由地点一节能够清楚,绑定属性时,能够肆意改动属性值,比如

s = Student()
s.score = 9999

很多时候都亟需对属性值实行判定,比如正负,大小范围等,一般的话就须要写三个函数实行逻辑检查,比如:

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

诸如此类就能确定保证能对传播的值举办逻辑约束,但是每一次设置供给调用相应函数,比如s.set_score( 99 ),又突显不是很简单,能还是不可能像
s.score = 99一如既往简单又能开展逻辑检查吗。正是@property。
@property装饰器能够将五个method变为属性,可以像属性一样简单调用,如student.get_score
,若没有装饰器,则赶回的是函数地址。关于setter用法见下。

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def 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

@score.setter装饰器表示能够对该属性赋值,若没有则是3个只读的习性。

地点的例子正是装饰器的定义,包装函数的函数.事实上上边的例证还足以更简短

内部的self参数已经填入,但任何参数仍旧须求在行使()调用该函数时提供。那种绑定方法是由在后台执行的特点函数静静地开创的。使用@staticmethod和

 

7、修饰器

参照学习

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)

@classmethod定义静态方法和类形式时,实际上就钦命了使用区别的特点函数,以不一样的主意处理对这么些点子的走访。

 

示例1:
class myDecorator(object):
    def __init__(self, fn):
        print "inside myDecorator.__init__()"
        self.fn = fn

    def __call__(self):
        self.fn()
        print "inside myDecorator.__call__()"


@myDecorator
def aFunction():
    print "inside aFunction()"

print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()

运营上述输出为:

inside myDecorator.__init__()
Finished decorating aFunction()
inside aFunction()
inside myDecorator.__call__()

@calc_spend_time便是语法糖,它的本色正是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)

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示例2:
def check_is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

class store(object):
    @check_is_admin
    def get_food(self,username,food):
        print food

s = store()
s.get_food(username='admin',food='noodles')
print s.get_food.__name__

上述程序定义了check_is_admin的装饰器,装饰器的根本意义是调用有些函数此前实施一类通用的操作,比如日志职责,上述是实行了权力检查。
函数棉被服装饰器修饰时,本质上函数变为
get_food = check_is_admin(get_food(self,username,food))
check_is_admin直接回到
wrapper函数地址,由此get_food也是指向wrapper函数,故print s.get_food.__name__结果是
wrapper.
从而调用s.get_food(username='admin',food='noodles')也就是
wrapper(username='admin',food='noodles')。该函数最终一定要有return f(*args, **kwargs)
,那确认保证原来函数被实施并回到结果。
因为装饰器使原函数指向了另三个函数(如下边包车型大巴wrapper),而原函数只是该函数的一有些,该格局确实对原函数举办了扩展。但还要引入了此外的题材,原函数的性质和名字没有了,如上面s.get_food.__name__并不是get_food。functools提供了名为wraps的装饰器,会复制那么些属性给装饰器函数,用法如下:

import functools
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        #return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

只需额外添加两行代码。
值得提的是,**kwargs钦点了字典情势传入数据,由此只帮衬s.get_food(username=’admin’,food=’noodles’)而不扶助s.get_food(‘admin’,’noodles’)。为了代码的通用性,考虑对其展开周密,使用inspect模块,最后为:

import functools
import inspect
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f,*args,**kwargs)
        if func_args.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        print 'test'
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

func_args会以字典方式记录对应的key和value。意味着装饰器不用检查参数是或不是是基于地方的参数照旧第1字参数,最终以同等的格式保存在回去字典中。

无参数的函数装饰器

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import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(*args, **kargs):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(*args, **kargs)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

不前进,不倒退,截至的意况是从未有过的.

注:

一块前进,与君共勉,

*args:把持有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把全体的key=value方式的参数打包成3个dict

 

带参数的函数装饰器

万一大家供给精晓函数的部分极度音信,例如函数笔者,能够经过给装饰器函数增添参数来完结.

import datetime
def calc_spend_time(author):
 def first_deco(func):
  def new_func(*args, **kargs):
   start_time = datetime.datetime.now()
   result = func(*args, **kargs)
   end_tiem = datetime.datetime.now()
   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
  return new_func
 return first_deco
@calc_spend_time('author_1')
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time('author_2')
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

Python内置装饰器

Python内置的装饰器有八个:staticmethodclassmethodproperty

bf88必发唯一官网,staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的措施能够使用类只怕类的实例对象来调用,不需求传入self

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
 @staticmethod
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 def speak(self, message):
  self.say(message)
Human.say(None)
human = Human()
human.speak('hi')

输出:

I say hello
I say hi

classmethod:把类中的方法定义为类情势,使用classmethod装饰的点子能够使用类可能类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的作为第③个参数字传送入

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
  self.message = '111'
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 @classmethod
 def speak(cls, message):
  if not message:
   message = 'hello'
  cls.say(message)
human = Human()
human.speak('hi')

输出同上例

property:把艺术成为属性

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self, value):
  super(Human, self).__init__()
  self._age = value
 @property
 def age(self):
  return self._age
human = Human(20)
print human.age

越来越多关于Python相关内容可查阅本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python
Socket编制程序技巧计算》、《Python函数使用技术总计》、《Python字符串操作技能汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

企望本文所述对大家Python程序设计有着援救。

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