property() 添加钩子，向后兼容 （对外发布的客户端代码，版本兼容是个要考虑的问题，服务端改变，不需要客户端做修改）

Python式的解决方式是使用property。这里是我们已经实现了的一个版本：

class Celsius:

def __init__(self, temperature = 0):

self.temperature = temperature

def to_fahrenheit(self):

return (self.temperature * 1.8) + 32

def get_temperature(self):

print("Getting value")

return self._temperature

def set_temperature(self, value):

if value < -273:

raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")

print("Setting value")

self._temperature = value

temperature = property(get_temperature,set_temperature)

我们在get_temperature()和set_temperature()的内部增加了一个print()函数，用来清楚地观察它们是否正在执行。代码的最后一行，

创建了一个property对象temperature。简单地说，property将一些代码（get_temperature和set_temperature）附加到成员属性（temperature）的访问入口。

任何获取temperature值的代码都会自动调用get_temperature()，而不是去字典表（__dict__）中进行查找。

同样的，任何赋给temperature值的代码也会自动调用set_temperature()。

这是Python中一个很酷的功能。我们实际演示一下。

>>> c = Celsius()

Setting value

>>> c.temperature

Getting value

0

>>> c.temperature = 37

Setting value

>>> c.to_fahrenheit()

Getting value

98.60000000000001

我们可以看到，通过使用property，我们在不需要客户代码做任何修改的情况下，修改了我们的类，并实现了值约束。

因此我们的实现是向后兼容的，这样的结果，大家都很高兴。

最后需要注意的是，实际温度值存储在私有变量_temperature中。属性temperature是一个property对象，是用来为这个私有变量提供接口的。

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举个例子如下，解释器可以这么运作。首先在内存中地址为XXXX的地方存了一个变量1，然后运行到a=1时，发现整数1要赋值给变量a，

所以解释器就知道了啊哈变量a是整型，然后a其实保存的是地址XXXX。

然后运行到a=0.1，解释执行器在内存中地址为YYYY的地方存了0.1，然后知道了啊哈a是浮点类型，然后a保存的地址变为了YYYY。

a=1

a=0.1

既然解释器每次在保存变量值(指向地址)时，都要识别值得类型并关联到变量，所以效率肯定会低一点吧。

（如果解释执行器是这么运作的话，Python可是有不止一种解释执行器，所以也得看开发解释执行器的人的设计啦）。

四、id() is() 与 ==

id()函数非常好理解，就是求变量地址，例子如下，注意同样是值1，可能对应的地址是不同的，因为在内存为1分配地址时分配了不同地址。

a=1

print(id(a))#输出3543160

了解了id()，那么is()和==的区别就好理解了。==就是看值相等不，相等就返回True。而is()就是看id相等不，相等就返回True。

举个例子：

a=1

b=1.0

a==b#True，值就是相等哦

a is b#False，地址肯定不一样

c=1

a is c#True，这个应该看解释器了，如果解释器为常量1分配一样的地址就相等了，也有可能解释器特殊喜欢分配不同地址。

id(object)

Return the “identity” of an object. This is an integer which is guaranteed to be unique and constant for this object during its lifetime.

Two objects with non-overlapping lifetimes may have the same id() value.

CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.

All of Python’s immutable built-in objects are hashable; mutable containers (such as lists or dictionaries) are not.

Objects which are instances of user-defined classes are hashable by default. They all compare unequal (except with themselves),

and their hash value is derived from their id().

Set Types — set, frozenset

集合类型 —— 可变集合，不可变集合

A set object is an unordered collection of distinct hashable objects. Common uses include membership testing,

removing duplicates from a sequence, and computing mathematical operations such as intersection, union, difference,

and symmetric difference. (For other containers see the built-in dict, list, and tuple classes, and the collections module.)

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