使用type创建类如下

def init(self, name):self.name = name
def eat(self):pass
def go_to_vet(self):print "go_to_vet"
return type('Animal', (object,), {'__doc__': 'A class representing an arbitrary animal.','__init__': init,'eat': eat,'go_to_vet': go_to_vet,
})

这种方式的缺点：

• 这种写法会将类Animal的函数置于和Animal同一层命名空间下，不利于层次化。因此一般不使用type之间创建。
• 如果真需要使用type，则可以将其封装放入一个函数中。如下：

2.2 将类的“内脏”封装到函数中

下列示例表示

def create_animal_class():def init(self, name):self.name = namedef eat(self):passdef go_to_vet(self):print(self.name)return type('Animal', (object,), {'__doc__': 'A class representing an arbitrary animal.','__init__': init,'eat': eat,'go_to_vet': go_to_vet,})Animal1 = create_animal_class( )
dog = Animal1("my dog")
dog.go_to_vet()
cat = Animal1("my cat")
cat.go_to_vet()

2.3  封装到函数内的class关键词

        通过函数调用即可获得一个自定义创建的Animal类。使用class关键字创建效果相同：

    def create_animal_class():class Animal(object):def init(self, name):self.name = namedef eat(self):passdef go_to_vet(self):print "go_to_vet"return AnimalAnimal = create_animal_class()print Animal   #<class '__main__.Animal'>

五、编写类工厂的时机

• 在需要基于运行时的信息(如用户输入)创建类时需要编写类工厂
  • 如果在编码时并不知道需要赋值给类的属性时
  • 类工厂示例：（创建类工厂的原因：假如说是为大量不同的第三方网站提供凭据的服务，则需要有多重不同的验证方式。该工厂可以根据数据库查询结果生成属性） 

#-*- coding:utf-8 -*-
def get_credential_class(use_proxy=False, tfa=False):if use_proxy:keys = ['service_name', 'email_address']  # 通过代理身份验证所要的密匙else:keys = ['username', 'password']if tfa:keys.append('tfa_token')class Credential(object):expected_keys = set(keys)def __init__(self, **kwargs):if self.expected_keys != set(kwargs.keys()):raise ValueError('Keys do not match')for k, v in kwargs.items():setattr(self, k, v)return Credentialcred = get_credential_class(0,0)
print（cred）

运行结果：
<class ‘main.Credential’>

• 避免类属性一致性问题：处理类与实例之间属性不同的问题

class C(object):foo = 'bar'class I(object):def __init__(self):self.foo = 'bar'
print C.foo()
print I.foo()   # AttributeErrorc1 = C()   
c2 = C()  c1.foo = 'baz'
print c1.foo   #baz
print c2.foo   # barC.foo = 'bacon'
print c1.foo   #baz
print c2.foo   #baconprint c1.__dict__    # {'foo': 'baz'}
print c2.__dict__    #{}

 print I.foo() # AttributeError原因：
foo作为C的一个实例被实例化，但并不作为I的属性被实例化。
由于直接访问I而不是I的实例，因此__init__函数还没有被允许。
一个对象的属性查找顺序遵循首先查找实例对象自己，然后是类，接着是类的父类。
本质：__dict__属性存储着对象的所有属性(和值)
注意：一些内置的数据类型是没有__dict__属性的：
int,list,dict等这些常用的数据类型是没有__dict__属性的，其实这是可预料的，就算给了它们dict属性也没啥用，毕竟它们只是用来做数据容器的。

属性：指一个对象的数据或者函数
    - 属性的访问：通过句话（.）访问属性
    - 支持运行中添加和修改属性
字段：类的数据变量，例如：name='scolia'
方法：类里面的函数。可分为：
    - 实例方法：第一个参数需要是self，它表示一个具体的实例本身。
    - 类方法：用classmethod，它的第一个参数不是self，是cls，它表示这个类本身。类方法是那些并不需要类的实例就可以执行的方法
    - 静态方法：用staticmethod，可以无视self，而将这个方法当成一个普通的函数使用
 

#-*- coding:utf-8 -*-
class cls:clsvar = 1   #普通字段def __init__(self):self.insvar = 2ins1 = cls()
ins2 = cls()ins1.clsvar = 20
print cls.clsvar     #输出结果为1
print ins1.clsvar    #输出结果为20
print ins2.clsvar    #输出结果为1#用类名为类变量重新赋值并打印
cls.clsvar = 10
print cls.clsvar     #输出结果为10
print ins1.clsvar    #输出结果为20
print ins2.clsvar    #输出结果为10#这次直接给实例1没有在类中定义的变量赋值
ins1.x = 11
print ins1.x         #输出结果为11#然后再用类名给类中没有定义的变量赋值
cls.m = 21
print cls.m          #输出结果为21#再创建一个实例ins3，然后打印一下ins3的变量
ins3 = cls()
print ins3.insvar    #输出结果为2
print ins3.clsvar    #输出结果为10
print ins3.m         #输出结果为21
print ins3.x         #报错AttributeErro

六、类方法限制 

class C(object):foo = 'bar'@classmethoddef classfoo(cls):return cls.fooprint c1.classfoo()  #bacon
print c2.classfoo()  #bacon

注意：类方法无法访问实例属性，它们并不需要一个实例，但需要类本身。因此c1.classfoo使用的是类的foo而不是实例c1的foo

        让类工厂函数难以使用的一点是类工厂返回的是类而不是类的实例。如果一个实例，则必须调用类工厂函数返回的结果才可以。单例模式是一种只允许一个实例的类模式。
        类工厂示例：

class C(object):foo = 'bar'@classmethoddef classfoo(cls):return cls.foodef CPrime(new_foo='bar'):if new_foo == 'bar':return C()class SubC(C):foo = new_fooreturn SubCEE = CPrime('bar')
FF = CPrime('bar1')
print EE  #<__main__.C object at 0x01777CB0>
print FF  #<class '__main__.SubC'>

 七、实例的工厂模式

        工厂模式是一个在软件开发中用来创建对象的设计模式。

        工厂模式包涵一个超类。这个超类提供一个抽象化的接口来创建一个特定类型的对象，而不是决定哪个对象可以被创建。

        为了实现此方法，需要创建一个工厂类并返回所需对象。

        当程序运行输入一个“类型”的时候，需要创建于此相应的对象。这就用到了工厂模式。在如此情形中，实现代码基于工厂模式，可以达到可扩展，可维护的代码。当增加一个新的类型，不在需要修改已存在的类，只增加能够产生新类型的子类。

        简短的说，当以下情形可以使用工厂模式：

• 1.不知道用户想要创建什么样的对象
• 2.当你想要创建一个可扩展的关联在创建类与支持创建对象的类之间。

"""
工厂模式：
根据需求产生对象。
"""
from typing import Anyclass Clothes:"""服装工厂类"""def __init__(self,name):self.name = namedef create(self):passclass Lovely(Clothes):def __init__(self, name):super().__init__(name)def create(self):print(f"{self.name} 生产 汉服")class Cool(Clothes):def __init__(self, name):super().__init__(name)def create(self):print(f"{self.name} 生产 酷酷的、帅")class Lipstick(Clothes):def __init__(self, name):super().__init__(name)def create(self):print(f"{self.name} 生产 死亡芭比粉")class Shoes(Clothes):def __init__(self, name):super().__init__(name)def create(self):print(f"{self.name}生产 红色高跟鞋")class Shoes2(Clothes):def __init__(self, name):super().__init__(name)def create(self):print(f"{self.name}生产 蓝色高跟鞋")class Requirement:"""定义一个需求类"""@staticmethoddef creatNeed(need):if need == "死亡芭比粉":return Lipstick("死亡芭比粉")elif need == "酷酷的、帅":return Cool("酷酷的、帅")elif need == "汉服":return Lovely("汉服")elif need == "红色高跟鞋":return Shoes("红色高跟鞋")elif need == "蓝色高跟鞋":return Shoes2("蓝色高跟鞋")# Requirement.creatNeed("死亡芭比粉").create()
# Requirement.creatNeed("红色高跟鞋").create()
# Requirement.creatNeed("汉服").create()with open("create.txt","r",encoding="utf-8")as f_r:content = f_r.read()# print(content)
Requirement.creatNeed(content).create()# class StudentNum:
#     num = 0
#
#     @classmethod
#     def add_num(cls):
#         cls.num += 1
#
#     @classmethod
#     def get_num(cls):
#         return cls.num
#
#     def __new__(cls) -> Any:
#         StudentNum.add_num()
#         return super().__new__(cls)
#
#
# class Student(StudentNum):
#     def __init__(self):
#         self.name = ""
# a = Student()
# b = Student()
# c = Student()
# print(StudentNum.get_num())