1 >>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法 2 ... self.age = age 3 ... 4 >>> from types import MethodType 5 >>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法 6 >>> s.set_age(25) # 调用实例方法 7 >>> s.age # 测试结果 8 25
2、四点需要注意： 1、类和实例都可以动态绑定属性和方法。类绑定的属性和方法可以作用于 实例，反之则不可以； 2、类动态绑定方法和实例绑定不同，绑定属性时两者相同 类绑定属性：Student.sex = ‘M‘ 实例绑定属性：s.sex = ‘M‘ 类绑定方法：from types import MethodType def set_sex(self, sex): self.sex = sex Student.set_sex = set_sex 实例绑定方法：from types import MethodType def set_sex(self, sex): self.sex = sex s.set_sex = MethodType(set_sex, s) 3、slots可以限制类和实例的属性。使用slots限制后，类和对应的实例不能随意动态绑定属性 4、slots不可继承。也就是说父类的限制不会继承给子类。
3、动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。
4、
有的错误是程序编写有问题造成的，比如本来应该输出整数结果输出了字符串，这种错误我们通常称之为bug，bug是必须修复的。
有的错误是用户输入造成的，比如让用户输入email地址，结果得到一个空字符串，这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理。
还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的，比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然断掉了。这类错误也称为异常，在程序中通常是必须处理的，否则，程序会因为各种问题终止并退出。
5、
1 try: 2 foo() 3 except ValueError as e: 4 print(‘ValueError‘) 5 except UnicodeError as e: 6 print(‘UnicodeError‘)
第二个except永远也捕获不到UnicodeError，因为UnicodeError是ValueError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。
6、使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理
1 def foo(s): 2 return 10 / int(s) 3 4 def bar(s): 5 return foo(s) * 2 6 7 def main(): 8 try: 9 bar(‘0‘) 10 except Exception as e: 11 print(‘Error:‘, e) 12 finally: 13 print(‘finally...‘)
也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。
7、
当程序出现错误，python会自动引发异常，也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句，raise后面的语句将不能执行。
这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
8、读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。
很多时候，数据读写不一定是文件，也可以在内存中读写。
StringIO顾名思义就是在内存中读写str。
要把str写入StringIO，我们需要先创建一个StringIO，然后，像文件一样写入即可：
1 >>> from io import StringIO 2 >>> f = StringIO() 3 >>> f.write(‘hello‘) 4 5 5 >>> f.write(‘ ‘) 6 1 7 >>> f.write(‘world!‘) 8 6 9 >>> print(f.getvalue()) 10 hello world!
TypeError: initial_value must be unicode or None, not str 错误处理》》》
response.read() returns an instance of bytes while StringIO is an in-memory stream for text only. Use BytesIO instead.
From What‘s new in Python 3.0 - Text Vs. Data Instead Of Unicode Vs. 8-bit
9、
BytesIO
StringIO操作的只能是str，如果要操作二进制数据，就需要使用BytesIO。
BytesIO实现了在内存中读写bytes，我们创建一个BytesIO，然后写入一些bytes：
10、
Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。
json模块的dumps()和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。
11、
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象
12、正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字
.可以匹配任意字符
要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符
\d{3}\s+\d{3,8}。
我们来从左到右解读一下：
\d{3}表示匹配3个数字，例如‘010‘；\s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配‘ ‘，‘ ‘等；\d{3,8}表示3-8个数字，例如‘1234567‘。
要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：
[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如‘a100‘，‘0_Z‘，‘Py3000‘等等；[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。
A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配‘Python‘或者‘python‘。
^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。
$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。
你可能注意到了，py也可以匹配‘python‘，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配‘py‘了。
我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：
^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：
^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：
如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：
1 >>> import re
2 # 编译:
3 >>> re_telephone = re.compile(r‘^(\d{3})-(\d{3,8})$‘)
4 # 使用：
5 >>> re_telephone.match(‘010-12345‘).groups()
6 (‘010‘, ‘12345‘)
7 >>> re_telephone.match(‘010-8086‘).groups()
8 (‘010‘, ‘8086‘)
13、
因为互联网协议包含了上百种协议标准，但是最重要的两个协议是TCP和IP协议，所以，大家把互联网的协议简称TCP/IP协议。
通信的时候，双方必须知道对方的标识，好比发邮件必须知道对方的邮件地址。互联网上每个计算机的唯一标识就是IP地址，类似123.123.123.123。如果一台计算机同时接入到两个或更多的网络，比如路由器，它就会有两个或多个IP地址，所以，IP地址对应的实际上是计算机的网络接口，通常是网卡。
IP协议负责把数据从一台计算机通过网络发送到另一台计算机。数据被分割成一小块一小块，然后通过IP包发送出去。由于互联网链路复杂，两台计算机之间经常有多条线路，因此，路由器就负责决定如何把一个IP包转发出去。IP包的特点是按块发送，途径多个路由，但不保证能到达，也不保证顺序到达。
14、
一个IP包除了包含要传输的数据外，还包含源IP地址和目标IP地址，源端口和目标端口。
端口有什么作用？在两台计算机通信时，只发IP地址是不够的，因为同一台计算机上跑着多个网络程序。一个IP包来了之后，到底是交给浏览器还是QQ，就需要端口号来区分。每个网络程序都向操作系统申请唯一的端口号，这样，两个进程在两台计算机之间建立网络连接就需要各自的IP地址和各自的端口号。
一个进程也可能同时与多个计算机建立链接，因此它会申请很多端口。
创建Socket时，AF_INET指定使用IPv4协议，如果要用更先进的IPv6，就指定为AF_INET6。SOCK_STREAM指定使用面向流的TCP协议，这样，一个Socket对象就创建成功，但是还没有建立连接。建立TCP连接后，我们就可以向新浪服务器发送请求，要求返回首页的内容：
# 发送数据: s.send(b‘GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.sina.com.cn\r\nConnection: close\r\n\r\n‘)
# 接收数据:
buffer = []
while True:
# 每次最多接收1k字节:
d = s.recv(1024)
if d:
buffer.append(d)
else:
break
data = b‘‘.join(buffer)
接收数据时，调用recv(max)方法，一次最多接收指定的字节数，因此，在一个while循环中反复接收，直到recv()返回空数据，表示接收完毕，退出循环。
当我们接收完数据后，调用close()方法关闭Socket，这样，一次完整的网络通信就结束了：
用TCP协议进行Socket编程在Python中十分简单，对于客户端，要主动连接服务器的IP和指定端口，对于服务器，要首先监听指定端口，然后，对每一个新的连接，创建一个线程或进程来处理。通常，服务器程序会无限运行下去。
同一个端口，被一个Socket绑定了以后，就不能被别的Socket绑定了。
UDP的使用与TCP类似，但是不需要建立连接。此外，服务器绑定UDP端口和TCP端口互不冲突，也就是说，UDP的9999端口与TCP的9999端口可以各自绑定。
15、为了便于程序保存和读取数据，而且，能直接通过条件快速查询到指定的数据，就出现了数据库（Database）这种专门用于集中存储和查询的软件
表是数据库中存放关系数据的集合，一个数据库里面通常都包含多个表，比如学生的表，班级的表，学校的表，等等。表和表之间通过外键关联。
要操作关系数据库，首先需要连接到数据库，一个数据库连接称为Connection；
连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cursor，通过Cursor执行SQL语句，然后，获得执行结果。
Python定义了一套操作数据库的API接口，任何数据库要连接到Python，只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。
# 导入SQLite驱动: >>> import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 # 数据库文件是test.db # 如果文件不存在，会自动在当前目录创建: >>> conn = sqlite3.connect(‘test.db‘) # 创建一个Cursor: >>> cursor = conn.cursor() # 执行一条SQL语句，创建user表: >>> cursor.execute(‘create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))‘) <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260> # 继续执行一条SQL语句，插入一条记录: >>> cursor.execute(‘insert into user (id, name) values (\‘1\‘, \‘Michael\‘)‘) <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260> # 通过rowcount获得插入的行数: >>> cursor.rowcount 1 # 关闭Cursor: >>> cursor.close() # 提交事务: >>> conn.commit() # 关闭Connection: >>> conn.close()
1 >>> conn = sqlite3.connect(‘test.db‘) 2 >>> cursor = conn.cursor() 3 # 执行查询语句: 4 >>> cursor.execute(‘select * from user where id=?‘, (‘1‘,)) 5 <sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340> 6 # 获得查询结果集: 7 >>> values = cursor.fetchall() 8 >>> values 9 [(‘1‘, ‘Michael‘)] 10 >>> cursor.close() 11 >>> conn.close()
使用Python的DB-API时，只要搞清楚Connection和Cursor对象，打开后一定记得关闭，就可以放心地使用。
使用Cursor对象执行insert，update，delete语句时，执行结果由rowcount返回影响的行数，就可以拿到执行结果。
使用Cursor对象执行select语句时，通过featchall()可以拿到结果集。结果集是一个list，每个元素都是一个tuple，对应一行记录。
在Python中操作数据库时，要先导入数据库对应的驱动，然后，通过Connection对象和Cursor对象操作数据。
要确保打开的Connection对象和Cursor对象都正确地被关闭，否则，资源就会泄露。
如何才能确保出错的情况下也关闭掉Connection对象和Cursor对象呢？请回忆try:...except:...finally:...的用法。