基于AI的流行，所有主流的AI框架只认Python，那么学习Python这个语言就势在必行了，TensorFlow（谷歌）、Pytorch（Meta）、Hugging Face（大模型）、Scikit-learn（传统机器学习）python都是第一语言没有之一正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：s = Student()s.score = 9999
这显然不符合逻辑，为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，在通过一个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
但是感觉上面的方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？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：
继承是面向对象编程的一个重要的方式，因为通过继承，子类就可以扩展父类的功能。
class Animal(object): pass# 大类:class Mammal(Animal): passclass Bird(Animal): pass# 各种动物:class Dog(Mammal): passclass Bat(Mammal): passclass Parrot(Bird): passclass Ostrich(Bird): pass
现在，我们要给动物再加上Runnable和Flyable的功能，只需要先定义好Runnable和Flyable的类：
class Runnable(object): def run(self): print('Running...')class Flyable(object): def fly(self): print('Flying...')
对于需要Runnable功能的动物，就多继承一个Runnable，例如Dog：class Dog(Mammal, Runnable): pass
我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1FEB = 2MAR = 3...NOV = 11DEC = 12
好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量。
更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：
from enum import EnumMonth = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：Python内置的try...except...finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。今天就先讲到这里吧 感觉就是一些基础的东西 后续基于AI用到相关python代码 我们继续学习
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