A. python中的几种特殊数据类型小结
下面介绍了Python中的6种特殊数据类型：
1.list:列表
是一种有序的数据集合，在列表数据结构中的类型并不唯一
定义形式：L=['Micha',100,True]
输出整个列表的时候显示为['Micha',100,True]
输出单个的数值则为：Micha
a.访问，直接使用L[0]表示第一个元素或者使用L[-1]表示最后一个数据，以此类推，但是注意访问不能越界（访问的序号不能超过元素的总数）。
b.添加新元素：使用L.append(100)直接将100加入列表末尾，或者使用L.insert(0,'paul')将paul插入任意位置。
c.删除元素：L.pop（）删除最后一个元素，或者L.pop(2)删除第2个位置的元素。
d.替换元素：直接赋值就可以了L[2]=100
2.tuple:元组
是一种有序的列表，但是其一旦创立完毕就不能够更改，即不能插入，删除里面的元素，访问的方式跟List结构一致。
a.t=（）其打印后输出的形式是（）
若t中的数据为一个数字则需要在后面加逗号，以区分普通数字，如t=(1,)，打印出（1，）而非1，多元素的话则没有这个要求。
b.可以在不变的tuple中加入可变的List如t=（‘a’,'b',['A','B']）
3.dict:字典
d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59
}
len()函数可以计算任意集合的大小
其中可以简单地使用d[key]的形式来查找对应的value，这和list很像，不同之处是，list必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key,当key不存在的时候，使用该key可能出现错误，因此：要避免KeyError发生，有两个办法：
一是先判断一下key是否存在，用in操作符：
if'Paul' in d:
print d['Paul']
如果'Paul'不存在，if语句判断为False，自然不会执行print d['Paul']，从而避免了错误。
二是使用dict本身提供的一个get方法，在Key不存在的时候，返回None：
>>>print d.get('Bart')
59
a.dict中的key不能重复，且dict中的存储的对应值没有顺序，打印出的东西可能是无序的
b.dict的更新：使用d[‘paul']=72求解
c.dict遍历：
d = {'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }
>>>for key in d:
...print key
遍历只能获得key的值，需要通过key值获得对应的value
4.set：集合
无序但是所有元素唯一，不重复
a.定义：s = set(['A', 'B', 'C']),查看set的内容：
>>>print s
set(['A','C', 'B'])
可以用in来判断是否存在于集合中
b.遍历
s =set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
for xin s:
print x[0]+':',x[1]
c.添加元素到集合中
s.add(4)
d.删除元素
s.remove(4)若该元素不在集合中将会报错
5.Unicode编码
Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示，比如：
printu'中文'
注意:不加u，中文就不能正常显示中文。
a.转义形式：u'中文 日文 韩文'
b.输出多行：
u'''第一行
第二行'''
c.raw+多行的形式：
ur'''Python的Unicode字符串支持"中文",
"日文",
"韩文"等多种语言'''
如果中文字符串在Python环境下遇到UnicodeDecodeError，这是因为.py文件保存的格式有问题。可以在第一行添加注释
# -*-coding: utf-8 -*-
目的是告诉Python解释器，用UTF-8编码读取源代码。然后用Notepad++另存为， 并选择UTF-8格式保存。
6.raw的作用
如果一个字符串包含很多需要转义的字符，对每一个字符都进行转义会很麻烦。为了避免这种情况，我们可以在字符串前面加个前缀r，表示这是一个“raw”字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：
r'(~_~)//'
但是r'...'表示法不能表示多行字符串，也不能表示包含'和"的字符串，如果要表示多行字符串。
B. Python变形
1.长宽表的变形
什么是长表?什么是宽表?这个概念是对于某一个特征而言的。例如:一个表中把性别存储在某一个列中， 那么它就是关于性别的长表;如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是 关于性别的宽表。
1.1 pivot
pivot 是一种典型的长表变宽表的函数。对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列， 以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了 pivot 方法中的 index, columns, values 参数。新生成表的 列索引是 columns 对应列的 unique 值，而新表的行索引是 index 对应列的 unique 值，而 values 对应了想 要展示的数值列。
利用 pivot 进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的 value ，因此原 表中的 index 和 columns 对应两个列的行组合必须唯一。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就 会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (”San Zhang”, ”Chinese”) ，从而最后不能够确定到 底变形后应该是填写 80 分还是 75 分。
pandas 从 1.1.0 开始，pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一 个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成 绩、排名。
根据唯一性原则，新表的行索引等价于对 index 中的多列使用 drop_plicates ，而列索引的长度为 values 中的元素个数乘以 columns 的唯一组合数量(与 index 类似)。
1.2 pivot_table
pivot 的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应 的多个值变为一个值。例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是 两次考试分数的平均值，此时就无法通过 pivot 函数来完成。
1.3 melt
长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表，那 么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt 函数就起到了这样的作用。
1.4 wide_to_long
melt 方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即 values_name 。现在 如果列中包含了交叉类别，比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用 wide_to_long 函数来完成。
2 索引的变形
2.1 stack 与 unstack
unstack 函数的作用是把行索引转为列索引
unstack 的主要参数是移动的层号，默认转化最内层，移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层
类似于 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必须保证 被转为列索引的行索引层和 被保留的行索引层构成 的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性，那么就会报错
与 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。
2.2 聚合与变形的关系
在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化。在上一章讨论的分组聚合操作，由于生成了新的行列 索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此 values 的 个数产生了变化，这也是分组聚合与变形函数的最大区别。
3 其他变形函数
3.1 crosstab
crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快。 在默认状态下，crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即 count 操作。例如统计 learn_pandas 数据集中 学校和转系情况对应的频数
3.2 explode
explode 参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一种类型。
3.3 get_mmies
get_mmies 是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。例如，对年级一列转为 指示变量，属于某一个年级的对应列标记为 1，否则为 0
C. Python 数据模型
Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。
当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头，以双下划线结尾。如： obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法。
使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌：
上面的例子，使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌， namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。
我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数，查看一叠牌有多少张：
也可以像列表一样，使用位置索引， d[i] 将调用 __getitem__ 方法：
也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法，从序列中随机选取一个元素。下面，我们如随机取出一张纸牌：
现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：
因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表，所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片：
仅仅实现了 __getitem__ 方法，这一摞牌即变得可迭代：
运行结果：
也可以直接调用内置的 reversed 函数，反向迭代 FrenchDeck 实例：
运行结果：
迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法，那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。
因此， in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上，因为它是可迭代的：
FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数，实现排序：
首先定义一个排序依据的函数：
优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：
运行结果：
优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：
运行结果：
按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：
shuffle 函数要调换集合中元素的位置，而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议，可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法：
洗牌：
没有任何的返回值，可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：
运行结果：
每次洗牌，都是一个随机的序列：
首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用 obj.__len__() 这种写法，而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时，如果 obj 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。
对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路， __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性，这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。
很多时候，特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ，而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。
通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法，通常还提供额外的好处，对于内置类型来说，它们的速度更快。
下面，我们通过定义一个简单的二维向量类，再来体会一下 Python 特殊方法的美妙：
使用 Vector 类，就像使用 Python 内置的数据类型一样简单：
D. Python3 & 基本数据类型（一）
Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下：
通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。
Python 3的整型可以当做Long类型使用，所以Python 3没有
Python 2的Long类型。
Python 初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含 262个指向整数对象的指针数组，范围是 -5 到 256 。
Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。
浮点数 也就是小数，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是对于很大或很小的浮点数，一般用科学计数法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以写成1.2e-5 等等。
复数 由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点。
对 与 错 、 0 和 1 、 正 与 反 ，都是传统意义上的布尔类型。
但在Python语言中，布尔类型只有两个值， True 与 False 。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写。
在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，还有自定义类型，如果实现了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，则其实例也被当作False，其他对象均为True
布尔值还可以用and、or和not运算。
1)、and 运算是 与 运算，只有所有都为 True ， and 运算的结果才是 True ;
2)、or 运算是 或 运算，只要其中有一个为 True ， or 运算结果就是 True ;
3)、not 运算是 非 运算，它是单目运算符，把 True 变成 False，False 变成 True。
例如：
由以上案例可以看出，在做四则运算的时候，明显把 True 看做 1 ， False 看做 0 。
4）空值
空值不是布尔类型，只不过和布尔关系比较紧密。
空值是Python里一个特殊的值，用 None 表示（首字母大写）。None不能理解为0，因为0是整数类型，而None是一个特殊的值。None也不是布尔类型，而是NoneType。
在某些特定的情况下，需要对数字的类型进行转换。
Python提供了内置的数据类型转换函数：
int(x) 将x转换为一个整数。如果x是一个浮点数，则截取小数部分。
float(x) 将x转换成一个浮点数。
complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。
complex(x, y)： 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。
Python字符串即可以用单引号也可以用双引号括起来，甚至还可以用三引号括起来，字符串是以''或""括起来的任意文本。
例如：'abc'，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。如果'本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I'm OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。
字符串中包括特殊字符，可以用转义字符来标识
但是字符串里面如果有很多字符都需要转义，就需要加很多，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义
例如：
print r'\ \' #输出：\ \
字符串的一些常见操作
切⽚是指对操作的对象截取其中⼀部分的操作
语法：序列[开始位置下标:结束位置下标:步⻓]
a. 不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可；
b. 步⻓是选取间隔，正负整数均可，默认步⻓为1。
find()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则返回-1。
index()：检测某个⼦串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个⼦串开始的位置下标，否则则报异常。
rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向为右侧开始。
count()：返回某个⼦串在字符串中出现的次数。
replace()：替换
split()：按照指定字符分割字符串。
join()：⽤⼀个字符或⼦串合并字符串，即是将多个字符串合并为⼀个新的字符串。
capitalize()：将字符串第⼀个字符转换成⼤写。
title()：将字符串每个单词⾸字⺟转换成⼤写。
lower()：将字符串中⼤写转⼩写。
upper()：将字符串中⼩写转⼤写。
lstrip()：删除字符串左侧空⽩字符。
rstrip()：删除字符串右侧空⽩字符。
strip()：删除字符串两侧空⽩字符。
ljust()：返回⼀个原字符串左对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串。
rjust()：返回⼀个原字符串右对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语法和
ljust()相同。
center()：返回⼀个原字符串居中对⻬,并使⽤指定字符(默认空格)填充⾄对应⻓度 的新字符串，语
法和ljust()相同。
所谓判断即是判断真假，返回的结果是布尔型数据类型：True 或 False。
startswith()：检查字符串是否是以指定⼦串开头，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
endswith()：：检查字符串是否是以指定⼦串结尾，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开
始和结束位置下标，则在指定范围内检查。
isalpha()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟则返回 True, 否则返回 False。
isdigit()：如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False。
isalnum()：如果字符串⾄少有⼀个字符并且所有字符都是字⺟或数字则返 回 True,否则返回
False。
E. Python魔法函数（特殊函数）
Python中如何实现运算符的重载，即实现例如a+b这样的运算符操作呢？
在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字，所以要实现运算符的重载，就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头，双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数，它在创建类对象时被自动调用。
下面我们来看个简单的例子。
上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+，当执行a+b语句时，python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3，则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。
代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数，当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式，便于打印输出，因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。
代码中还有一个特殊的 __call__ 函数，该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。
以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。
输出结果为：
上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数，注意有些对象也是这种形式，例如__class__, __mole__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。
以上代码在Python3.6运行通过.
F. python特殊符号的更改，替换
def secname(name):
SecName = name.replace('/', '')
SecName = SecName.replace('*', '')
SecName = SecName.replace('<', '（')
SecName = SecName.replace('>', '）')
SecName = SecName.replace('"', '')
SecName = SecName.replace(':', '-')
SecName = SecName.replace('\\', '')
SecName = SecName.replace('|', '')
SecName = SecName.replace('?', '')
return SecName
G. Python编程语言有何特殊性
从理论上来说，只要有合适的硬件驱动和API，编程语言都是可以做任何开发的，只有合不合适的问题。
先说一下编程语言的老大哥C/C++，这是很多人最开始学习的两门语言，C/C++的特点就是效率高，基本上是所有编程语言里效率最高的，而且一般系统中都具备C/C++编译器;
目前，C语言主要用来开发底层模块，服务应用和嵌入式应用，比如驱动、解码器、算法实现、Web服务器等;
当然C++也可以做这些，不过由于C++的复杂性和标准问题，程序员还是更愿意使用C来做，C++更适合比较复杂但又特别需要高效率的程序，比如大型游戏、基础库、大型桌面应用等。
再来说说Java，这是一门历史悠久的编程语言，可谓是很多Web应用程序、桌面程序、操作系统的立足之本，多年来霸占着编程语言排行榜的榜首;Java具备一些很好的语言特性，以及丰富的框架，在企业应用中备受青睐，因为Java能做的东西很多，游戏、网站都不在话下，在手机领域也有一席之地;尤其是智能手机爆发之后，Java的手机主场就变成了Android，一度作为Android的标准开发编程语言而存在。
然后来说说PHP，这是一种被广泛应用的开源通用脚本语言，适用于Web开发并且可嵌入到HTML中，主要目标就是允许Web开发人员快速编写动态生成的Web页面，但PHP的用途远不只是这些，PHP还包含了命令列执行接口和产生图形使用者接口程式。
最后来说说我们的重头戏，Python语言。这对于初学者来说是一个入门级编程语言，由于具有丰富和强大的库，又被叫做胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。
关于Python编程语言有何特殊性，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
H. python字符串（特殊字符，取值，常用方法）
1.字符串
特殊字符串
\n:换行
\r:删除\r前面的字符
\t:制表符
例如：
s_1 = "人生苦短，\n我选Python！"
s_2 = "人生苦短，\r我选Python！"
s_3 = "人生苦短，\t我选Python！"
print(s_1) # 人生苦短，
print(s_2) # 我选Python
print(s_3) # 人生苦短， 我选Python！
遇到特殊字符，想去掉效果，把特殊字符转成普通字符
可以使用# r R
s_1 =r "人生苦短，\n我选Python！"
s_2 =R "人生苦短，\r我选Python！"
s_3 = "人生苦短，\t我选Python！"
2.字符串取值
特点：取头不取尾，正序从0开始，倒序从-1开始
[start:end:step] #step:表示间隔
s='hello python lemon'
print(s[6:12:1]) #正序 python 6,7,8,9,10,11
print(s[-12:-6:1]) # 倒序 python -12,-11,-10,-9,-8,-7
print(s[:])#hello python lemon 从头取到尾 [:]
print(s[6:]) #python lemon 从6取到尾 [start:]
print(s[:17])# [:end] 从开始取到16
获取s所有的偶数位的字母
print(s[0:17:2])
获取s所有的奇数位的字母
print(s[1:18:2])
倒序输出所有的字母
print(s[17::-1]) # 不可以写出是s[17:-1:-1] or s[17:0:-1]
3.常用方法
find() : 返回-1表示未找到子字符串，找到会返回对应字符的索引，子字符包含单个字符或多个字符
isdigit()：判断是否全部是数字，是返回True，否返回False
replace(要替换的内容:替换的内容:替换的次数)：指定替换内容以及被替换的字符串，并可以指定替换次数，默认是全部替换
split(指定字符,指定切割的次数)：根据指定字符对字符串进行切割，默认全部切割
strip()：去掉头和尾指定的字符
upper()：字符串的字母转成大写
lower()：字符串的字母转成小写
swapcase()：字符串的字母大小互换
例如：
s='learn python in lemon'
print(s.find('n')) #返回找到字符串的索引
print(s.find(python))#返回找到的子字符串的第一个索引值--6
print(s.find('k')) # 返回-1
print(s.find('o',11))#从索引值为11的值开始找---19
print(s.isdigit())# 返回False
s1 = "******learn python*****"
print(s.strip("*"))# learn python
I. python中特殊字符的替换
1、用字符串本身的replace方法
复制代码代码如下:
a.replace('word','python')
输出的结果是hello python
2、用正则表达式来完成替换:
复制代码代码如下:
import re
strinfo = re.compile('word')
b = strinfo.sub('python',a)
print b
输出的结果也是hello python
至于用哪个方法的话，看你自己的选择了。
J. python元编程中一些处理属性的特殊方法
在用户自己定义的类中，下述特殊方法用于获取、设置、删除和列出属性
使用点号，或者内置的的getattr,hasattr, setattr函数存取属性都会触发下述列表中的特殊方法。但是，直接通过实例的 __dict__ 属性来存取方法不会触发这些特殊方法。所以，如果需要，在一些情况下，可以使用这种方法跳过特殊方法。
示例，假设有个名为 Class 的类，obj 是 Class 类的实例，attr 是 obj 的属性。
obj.attr 和 getattr(obj, 'attr', 42)都会触发 Class.__getattribute__(obj, 'attr') 方法。尝试获取指定属性时总会调用这个方法，不过，寻找的属性时特殊属性或者特殊方法时除外。
del obj.attr 语句会触发 Class.__delattr__(obj, 'attr') 方法。
dir(obj)语句会触发 Class.__dir__(obj) 方法。
仅当获取指定的属性失败，搜索过 obj、Class 和超类之后调用 Class.__getattr__(self, name)
尝试设置指定的属性时总会调用 Class.__setattr__(obj, 'attr', value) ,点号和setattr(obj, 'attr', 42)会调用这个方法。