属性
私有属性
在 Class 内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是，从前面 Student 类的定义来看，外部代码还是可以自由地修改一个实例的 name、score 属性:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.score
59
>>> bart.score = 99
>>> bart.score
99
如果要让内部属性不被外部访问，可以把属性的名称前加上两个下划线 __，在 Python 中，实例的变量名如果以 __ 开头，就变成了一个私有变量 (private) ，只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把 Student 类改一改:
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量. __name 和实例变量 __score 了:
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取 name 和 score 怎么办？可以给 Student 类增加 get_name 和 get_score 这样的方法:
class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
如果又要允许外部代码修改 score 怎么办？可以再给 Student 类增加 set_score 方法:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
您也许会问，原先那种直接通过 bart.score = 99 也可以修改啊，为什么要定义一个方法大费周折？因为在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数:
class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
需要注意的是，在 Python 中，变量名类似 __xxx__ 的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是 private 变量，所以，不能用 __name__、__score__ 这样的变量名。
有些时候，您会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如 _name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当您看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问 __name 是因为 Python 解释器对外把 __name 变量改成了 _Student__name，所以，仍然可以通过 _Student__name 来访问 __name 变量:
>>> bart._Student__name
'Bart Simpson'
但是强烈建议您不要这么干，因为不同版本的 Python 解释器可能会把 __name 改成不同的变量名。
总的来说就是，Python 本身没有任何机制阻止您干坏事，一切全靠自觉。
错误写法
>>> bart = Student('Bart Simpson', 59)
>>> bart.get_name()
'Bart Simpson'
>>> bart.__name = 'New Name' # 设置__name变量!
>>> bart.__name
'New Name'
表面上看，外部代码“成功”地设置了 __name 变量，但实际上这个 __name 变量和 class 内部的 __name 变量不是一个变量! 内部的 __name 变量已经被 Python 解释器自动改成了 _Student__name，而外部代码给 bart 新增了一个 __name 变量。
>>> bart.get_name() # get_name()内部返回self.__name
'Bart Simpson'
__slots__
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。
不受限制的属性
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。先定义 class:
class Student(object):
pass
然后，尝试给实例绑定一个属性:
>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print(s.name)
Michael
还可以尝试给实例绑定一个方法:
>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
... self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的:
>>> s2 = Student() # 创建新的实例
>>> s2.set_age(25) # 尝试调用方法
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'set_age'
为了给所有实例都绑定方法，可以给 class 绑定方法:
>>> def set_score(self, score):
... self.score = score
...
>>> Student.set_score = set_score
给 class 绑定方法后，所有实例均可调用:
>>> s.set_score(100)
>>> s.score
100
>>> s2.set_score(99)
>>> s2.score
99
通常情况下，上面的 set_score 方法可以直接定义在 class 中，但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给 class 加上功能，这在静态语言中很难实现。
使用 __slots__
想要限制实例的属性，比如只允许对 Student 实例添加 name 和 age 属性，就要使用 __slots__。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:
class Student(object):
__slots__ = ('name', 'age') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
然后，我们试试:
>>> s = Student() # 创建新的实例
>>> s.name = 'Michael' # 绑定属性'name'
>>> s.age = 25 # 绑定属性'age'
>>> s.score = 99 # 绑定属性'score'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Student' object has no attribute 'score'
由于 'score' 没有被放到 __slots__ 中，所以不能绑定 score 属性，试图绑定 score 将得到 AttributeError 的错误。
使用 __slots__ 要注意，__slots__ 定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的:
>>> class GraduateStudent(Student):
... pass
...
>>> g = GraduateStudent()
>>> g.score = 9999
除非在子类中也定义 __slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的 __slots__ 加上父类的 __slots__。
@property
@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。
在绑定属性时，若直接暴露属性，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，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:
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
现在，对任意的 Student 实例进行操作，就不能随心所欲地设置 score 了:
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是，上面的调用方法又略显复杂，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:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def 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
@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:
>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
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:
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2015 - 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。