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首先来看一个函数间的调用
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类方法：
执行结果：
metaclass能有什么用处，先来个感性的认识：
1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance。我是这么理解的：
metaclass是类似创建类的模板，所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程，实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式（下文会讲）
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs，
name: 类的名字
bases: 基类，通常是tuple类型
attrs: dict类型，就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等）。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类，类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class
name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法）。
所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases，attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr（just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果：
先来介绍内部类与外部类是什么？
看源码解析：
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1
参考文献2
参考文献3
1、 lru_cache
这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即时编译的缩写。通常每当我们在Python中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名，使用即时编译，我们在执行时才进行编译。
在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中Python解释器同时处理两件事以节省时间。Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。
3、do_twice
do_twice装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数，对调试特别有用。它可以用于测量两个不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。与do_twice一样，对调试也特别有用。
5、dataclass
为了节省编写类的时间，推荐使用dataclass装饰器。这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。
6、singleton
singleton是一个单例装饰器。通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。
7、use_unit
在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是use_unit装饰器。此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。这个装饰器可不是在任何模块中真正有用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
你指的是在Python解释器里面定义函数吗？
对于这个情况可以通过键盘上下键翻出刚才写的类或函数，在需要修改的地方改好后回车就可以了。
对于类比较大的情况还是建议在脚本内写，可以持久保存嘛。
在python中的数据类型转换函数共有五类:
1.float(x) 将x转换为一个浮点数,x如果是一个字符串, 必须是数字类型的字符串
2.int(x) 将x转换为一个整数, x如果是一个字符串,必须是数字类型的字符串
3.str(x) 把x转换为字符串类型, 任意数据类型都可以转换为字符串
4.list(x) 把序列数据x转为列表（注意：字典没有顺序，不是序列数据）
5.tuple(x) 把序列数据x转为元组（字典没有顺序，不是序列数据）
你可以多去黑马程序员视频库看看，里面这样的知识点特别多
1. Int()整数
2. Float()浮点数
3. Str()字符串
4. Ord()返回对应的ASCII值或Unicode值
5. Chr()通过ASCII返回对应的值
6. Bool()布尔运算
7. bin()转换为二进制
8. hex()转换为十六进制
9. oct()转换为八进制
10. list()将元组转换为列表
11. tuple()转换为元组
12. dict()创建字典
13. bytes()转换为字节
Python 函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：
函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始，并且缩进。
return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。
语法
def functionname( parameters ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
默认情况下，参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。
实例
以下为一个简单的Python函数，它将一个字符串作为传入参数，再打印到标准显示设备上。
实例(Python 2.0+)
def printme( str ): "打印传入的字符串到标准显示设备上"
print str
return
函数调用
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，你可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。
如下实例调用了printme（）函数：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定义函数def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
# 调用函数printme("我要调用用户自定义函数!")printme("再次调用同一函数")
以上实例输出结果：
我要调用用户自定义函数!再次调用同一函数
参数传递
在 python 中，类型属于对象，变量是没有类型的：
a=[1,2,3]
a="Runoob"
以上代码中，[1,2,3] 是 List 类型，"Runoob" 是 String 类型，而变量 a 是没有类型，她仅仅是一个对象的引用（一个指针），可以是 List 类型对象，也可以指向 String 类型对象。
可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象
在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象，而 list,dict 等则是可以修改的对象。
不可变类型：变量赋值 a=5 后再赋值 a=10，这里实际是新生成一个 int 值对象 10，再让 a 指向它，而 5 被丢弃，不是改变a的值，相当于新生成了a。
可变类型：变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改，本身la没有动，只是其内部的一部分值被修改了。
python 函数的参数传递：
不可变类型：类似 c++ 的值传递，如 整数、字符串、元组。如fun（a），传递的只是a的值，没有影响a对象本身。比如在 fun（a）内部修改 a 的值，只是修改另一个复制的对象，不会影响 a 本身。
可变类型：类似 c++ 的引用传递，如 列表，字典。如 fun（la），则是将 la 真正的传过去，修改后fun外部的la也会受影响
python 中一切都是对象，严格意义我们不能说值传递还是引用传递，我们应该说传不可变对象和传可变对象。
python 传不可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 结果是 2
实例中有 int 对象 2，指向它的变量是 b，在传递给 ChangeInt 函数时，按传值的方式复制了变量 b，a 和 b 都指向了同一个 Int 对象，在 a=10 时，则新生成一个 int 值对象 10，并让 a 指向它。
传可变对象实例
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def changeme( mylist ): "修改传入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函数内取值: ", mylist
return
# 调用changeme函数mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函数外取值: ", mylist
实例中传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用，故输出结果如下：
函数内取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函数外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
参数
以下是调用函数时可使用的正式参数类型：
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。
调用printme()函数，你必须传入一个参数，不然会出现语法错误：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme()
以上实例输出结果：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 11, in module
printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)
关键字参数
关键字参数和函数调用关系紧密，函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。
使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。
以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printme( str ): "打印任何传入的字符串"
print str
return
#调用printme函数printme( str = "My string")
以上实例输出结果：
My string
下例能将关键字参数顺序不重要展示得更清楚：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )
以上实例输出结果：
Name: mikiAge 50
默认参数
调用函数时，默认参数的值如果没有传入，则被认为是默认值。下例会打印默认的age，如果age没有被传入：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可写函数说明def printinfo( name, age = 35 ): "打印任何传入的字符串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#调用printinfo函数printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )
以上实例输出结果：
Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35
不定长参数
你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数，和上述2种参数不同，声明时不会命名。基本语法如下：
def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函数_文档字符串"
function_suite
return [expression]
加了星号（*）的变量名会存放所有未命名的变量参数。不定长参数实例如下：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def printinfo( arg1, *vartuple ): "打印任何传入的参数"
print "输出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 调用printinfo 函数printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )
以上实例输出结果：
输出:10输出:706050
匿名函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然lambda函数看起来只能写一行，却不等同于C或C++的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句，如下：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如下实例：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 调用sum函数print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 )print "相加后的值为 : ", sum( 20, 20 )
以上实例输出结果：
相加后的值为 : 30相加后的值为 : 40
return 语句
return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。之前的例子都没有示范如何返回数值，下例便告诉你怎么做：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2
print "函数内 : ", total
return total
# 调用sum函数total = sum( 10, 20 )
以上实例输出结果：
函数内 : 30
变量作用域
一个程序的所有的变量并不是在哪个位置都可以访问的。访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
变量的作用域决定了在哪一部分程序你可以访问哪个特定的变量名称。两种最基本的变量作用域如下：
全局变量
局部变量
全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。
局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中。如下实例：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 这是一个全局变量# 可写函数说明def sum( arg1, arg2 ): #返回2个参数的和."
total = arg1 + arg2 # total在这里是局部变量.
print "函数内是局部变量 : ", total
return total
#调用sum函数sum( 10, 20 )print "函数外是全局变量 : ", total
以上实例输出结果：
函数内是局部变量 : 30函数外是全局变量 : 0