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类的成员可以分为三大类：字段、方法和属性：
注：所有成员中，只有普通字段的内容保存对象中，即：根据此类创建了多少对象，在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员，则都是保存在类中，即：无论对象的多少，在内存中只创建一份。
(一)字段
字段包括：普通字段和静态字段，他们在定义和使用中有所区别，而最本质的区别是内存中保存的位置不同
1 class Province:
2 # 静态字段
3 country = "China"
4
5 def __init__(self, name):
6 # 普通字段
7 self.name = name
8
9 obj_henan = Province("HeNan")
10
11 print(obj_hunan.name) # 使用对象访问跑一趟那个字段
12 print(Province.country) # 使用类访问静态字段
由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】，在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图：
由上图可是：
- 静态字段在内存中只保存一份
- 普通字段在每个对象中都要保存一份
应用场景： 通过类创建对象时，如果每个对象都具有相同的字段，那么就使用静态字段
(二)方法
方法包括：普通方法、静态方法和类方法，三种方法在内存中都归属于类，区别在于调用方式不同。
- 普通方法：由对象调用；至少一个self参数；执行普通方法时，自动将调用该方法的对象赋值给self；
- 类方法：由类调用； 至少一个cls参数；执行类方法时，自动将调用该方法的类复制给cls；
- 静态方法：由类调用；无默认参数；
1 class Foo:
2 def __init__(self, name):
3 self.name = name
4
5 # 普通方法，由对象调用
6 def ord_fun(self):
7 print(self.name)
8
9 # 静态方法
10 # 普通方法经过两步变成静态字段，1，去掉参数self，2，加上装饰器 @staticmethod
11 # 如果类里的方法用不到对象(self)里的字段，静态方法可以有除了self的参数
12 # 静态方法其实就是面向过程里的普通函数，之所以放到类里就是表示方法和该类有关
13 @staticmethod
14 def static_func(arg1):
15 print(arg1)
16
17 # 类方法
18 # 静态方法的一种特殊形式,自带特殊参数cls,使用装饰器 @classmethod
19 @classmethod
20 def class_func(cls): # cls = class
21 print(cls)
22
23 obj_foo = Foo("foo object")
24 obj_foo.ord_fun()
25 Foo.static_func("static func")
26 Foo.class_func()
相同点：对于所有的方法而言，均属于类（非对象）中，所以，在内存中也只保存一份。
不同点：方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。
(三) 属性
为了理解Python的属性，我们先来看一个例子，
假如我们有一个学生类：
1 class Student(object): 2 def __init__(self): 3 self.score = 0 4 5 s1 = Student() 6 s1.score = 9999
这个赋值 s1.score = 9999 这显然不合逻辑，score的正常取值范围应该是0-100, 为了限制score的范围，我们可能会通过定义一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
1 class Student(object):
2 def __init__(self):
3 pass 4
5 def set_score(self, value):
6 if not isinstance(value, int):
7 raise ValueError("Score must be int type")
8 elif score < 0 or value> 100:
9 raise ValueError("Score must between 0 - 100")
10 else:
11 self.score = value
12
13 s1 = Student()
14 s1.set_score(9999)
这时 s1.set_score(9999) 就会有如下的报错：
1 raise ValueError("Score must between 0 - 100")
2 ValueError: Score must between 0 - 100
但是，上面的调用方法又略显复杂
有没有既能检查参数，又可以类似于访问字段一样设置score的方法呢？(使用score = 9999，而不用s1.set_score(9999)), 对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！
还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：
于是我们对上面的Studeng类做修改：
1 class Student(object):
2 def __init__(self):
3 pass
4
5 @property
6 def score(self, score):
7 return self.score
8
9 @score.setter
10 def score(self, value): # 函数名和@property一致
11 if not isinstance(value, int):
12 raise ValueError("Score must be int type")
13 elif value < 0 or value > 100:
14 raise ValueError("Score must between 0 - 100")
15 else:
16 self.score = value
17
18 s1 = Student()
19 s1.score = 9999 # 这里用 "="访问score
@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
1 raise ValueError("Score must between 0 - 100")
2 ValueError: Score must between 0 - 100
注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。
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：
1 @property 2 def birth(self): 3 return self._birth 4 5 @birth.setter 6 def birth(self, value): 7 self._birth = value 8 9 @property 10 def age(self): 11 return 2017 - self._birth
上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。