目录
一、__slots__：为什么对象可以随便增加属性？
1.1 __slots__ 怎么使用？
1.2 用生活中的例子理解 __slots__
1.3 __slots__ 还能节省内存
1.4 __slots__ 有没有缺点？
1.5 __slots__ 需要注意的一点
本节小结
二、@property：为什么别人家的属性既安全，用起来还像普通变量？
2.1 为什么不能让别人直接修改属性？
2.2 第一种解决方案：使用 get 和 set 方法
2.3 @property 到底是什么？
2.4 @property 到底做了什么？
2.5 @property 可以理解成"门卫"
2.6 为什么还要写 @score.setter？
2.7 实际开发中为什么喜欢用 @property？
本节小结
本章节篇幅较多，后续‘枚举类、元类’等内容可在 六.2 章节进行阅读学习，感谢您的点赞，关注和收藏！！
前面的几篇文章，我们已经学习了 Python 面向对象编程的基础知识，例如：
类（Class）
对象（Object）
属性和方法
继承
多态
相信大家已经能够写出一个简单的类了，例如：
class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def introduce(self): print(f"大家好，我叫{self.name}，今年{self.age}岁。")创建对象：
s = Student("张三",18) s.introduce()输出：
大家好，我叫张三，今年18岁。是不是已经有点像那么回事了？但是，如果你真正开始写项目，很快就会发现新的问题。
例如：
为什么对象可以随便增加属性？
怎样才能保证数据不会被别人乱改？
为什么别人写的对象还能直接使用
len()、print()？为什么有些类还能同时继承多个父类？
元类到底是什么？网上教程为什么越看越迷糊？
别着急，今天这篇文章，我们继续学习 Python 面向对象编程中的几个进阶知识。虽然名字看起来有点高深，但实际上，每一个知识点都是为了解决实际开发中的问题。理解了它们，你写出来的代码会更加规范，也更接近真正的 Python 开发方式。
一、__slots__：为什么对象可以随便增加属性？
先来看一个非常神奇的现象，上一篇文章，我们创建过一个学生类：
class Student: pass注意，这个类里面什么都没有。现在创建对象：
s = Student()接下来，我们给它添加一个属性：
s.name = "张三"打印一下：
print(s.name)输出：
张三没有任何问题，继续添加：
s.age = 18 s.score = 98 s.address = "北京" s.phone = "123456789"再次运行，依然没有报错。很多小白第一次看到这里都会觉得：
Python 这么随意的吗？
没错，Python 的对象就是这么自由。你想什么时候增加属性，就什么时候增加。甚至：
s.game = "王者荣耀" s.favorite_food = "火锅"都没有问题。自由虽然爽，但问题也来了，来看下面这段代码：
class Student: pass s = Student() s.name = "张三" print(s.name)没有问题，但是如果哪天手滑了写成：
s.nmae = "张三"注意！这里不是：
name而是：
nmae很多语言会直接报错，但是 Python 不会，因为 Python 认为：
哦，你不是写错了。
你只是新增了一个叫nmae的属性。
于是，对象里面真的多了一个：
nmae程序还能继续运行，结果等你调试两个小时以后才发现，原来只是拼错了一个字母……
相信很多 Python 程序员都经历过这种"社死现场"。那怎么办？
如果一个对象只能拥有固定几个属性，是不是就不会出现这种问题了？答案就是：
__slots__它的作用只有一句话：
限制对象能够拥有哪些属性。
1.1 __slots__怎么使用？
例如：
class Student: __slots__ = ("name", "age")这里只有两个属性：
name
age
创建对象：
s = Student()赋值：
s.name = "张三" s.age = 18都没有问题，但是如果继续：
s.score = 100程序会直接报错：
AttributeError意思就是：
对不起。
score 不允许存在。
为什么会报错？因为：
__slots__ = ("name","age")已经提前告诉 Python，这个类以后只能拥有：
name age除此之外任何新的属性统统不允许，这样一来，如果你再写：
s.nmae = "张三"程序会立刻报错，你马上就知道~哦，原来我拼写错了，而不是等程序运行半天以后才发现。
1.2 用生活中的例子理解__slots__
假设学校发给你一张学生信息登记表，上面只有几个栏目：
姓名： 年龄： 班级：老师说，只能填写这些。结果你在下面又写了：
游戏段位： 微博账号： 外卖地址：老师肯定会说：
同学，这不是你自由发挥的时候。
表格上没有这一栏。
__slots__就相当于这张固定格式的表格。它规定了：
哪些信息可以填写。
哪些信息不能填写。
1.3 __slots__还能节省内存
除了限制属性之外，__slots__还有一个优点。
节省内存。
为什么？因为普通对象会专门留出一块空间。记录：
我有哪些属性？
如果对象很多，如：
100万个对象这些记录也会占用不少内存，而：
__slots__提前告诉 Python：
属性只有这几个。
Python 就不用再额外记录，所以会节省一些内存。
当然，对于刚开始学习 Python 的同学来说，这一点了解即可。真正写大型项目的时候，你才会真正体会到它的优势。
1.4 __slots__有没有缺点？
当然有，最大的缺点就是：
不够灵活。
例如，以前你可以随时增加属性：
s.score = 98现在不行了，如果以后需求变化，又想增加：
score怎么办？只能修改：
__slots__ = ("name","age","score")重新定义。
所以：__slots__并不是所有类都要使用。它更适合那些：
属性固定、不会频繁变化的类。
例如：
身份证信息
商品信息
配置信息
这些数据通常比较固定，使用__slots__会更加规范。
1.5 __slots__需要注意的一点
还有一个容易踩坑的地方，来看下面的代码：
class Student: __slots__ = ("name",) class GoodStudent(Student): pass创建子类对象：
g = GoodStudent() g.name = "张三" g.score = 100很多同学会以为，这里会报错。其实不会，为什么？
因为：
__slots__默认只对当前类生效。
子类如果没有定义__slots__，依然可以动态添加新的属性。如果希望子类也受到限制，就需要在子类中继续定义__slots__。这一点初学者记住即可，真正开发中遇到再深入研究也不迟。
本节小结
今天我们学习了一个新的知识点：
__slots__它主要有两个作用：
限制对象能够拥有的属性。
节省对象占用的内存。
对于初学者来说，只需要记住一句话：
__slots__就像给对象制定了一份"属性名单"，名单之外的属性，一律不允许添加。
理解这一点，以后看到别人代码里的__slots__，就不会再觉得神秘了。
二、@property：为什么别人家的属性既安全，用起来还像普通变量？
上一篇文章，我们学过私有属性。例如：
class Student: def __init__(self): self.__score = 0这里的：
__score就是一个私有属性，外部不能直接访问：
s = Student() print(s.__score)运行后会报错：
AttributeError很多小伙伴看到这里可能会想：
那我以后怎么查看成绩？
总不能创建了一个对象，里面的数据自己都看不到吧？当然不是。
Python 给我们提供了一种更加安全的方法。
2.1 为什么不能让别人直接修改属性？
假设你正在开发一个学生管理系统，每个学生都有一个成绩。最简单的写法就是：
class Student: def __init__(self): self.score = 0创建对象：
s = Student()修改成绩：
s.score = 95没有任何问题，但是……如果有人这样写呢？
s.score = -100或者：
s.score = 999程序同样不会报错，可是现实中，考试成绩怎么可能是：
-100分或者：
999分这明显是不合理的，所以我们需要一种办法：
在修改数据之前，先检查数据是否合法。
2.2 第一种解决方案：使用 get 和 set 方法
很多编程语言都会采用这种方式，例如：
class Student: def __init__(self): self.__score = 0 def set_score(self, score): if 0 <= score <= 100: self.__score = score else: print("成绩必须在0~100之间") def get_score(self): return self.__score创建对象：
s = Student()修改成绩：
s.set_score(95)查看成绩：
print(s.get_score())输出：
95如果输入：
s.set_score(200)输出：
成绩必须在0~100之间是不是安全多了？因为所有的数据，都必须经过：
set_score()这个方法，只有检查通过才能真正修改。
但是，这种写法有一个缺点，大家有没有觉得：这样写有点麻烦？
以前：
s.score = 95一句话搞定。现在变成：
s.set_score(95)读取又变成：
s.get_score()每次都要：
get... set...写多了也挺累，于是 Python 想：
有没有办法既能保证安全，又能让代码看起来像普通属性？
答案就是：
@property2.3 @property 到底是什么？
一句话理解：
它可以把一个方法，伪装成一个普通属性。
是不是有点绕？没关系，直接看代码。
class Student: def __init__(self): self.__score = 0 @property def score(self): return self.__score @score.setter def score(self, value): if 0 <= value <= 100: self.__score = value else: print("成绩必须在0~100之间")创建对象：
s = Student()修改成绩：
s.score = 90读取成绩：
print(s.score)输出：
90有没有发现？代码看起来和普通属性一模一样。
但是实际上，Python 已经偷偷帮我们完成了数据检查。
2.4 @property 到底做了什么？
很多小白第一次学习这里都会觉得：
我明明写的是：
s.score = 90为什么会执行：
def score(self, value):其实执行流程是这样的：
s.score = 90 ↓ Python发现score有@property ↓ 自动调用setter方法 ↓ 检查数据是否合法 ↓ 合法才真正修改所以，你以为自己修改的是属性。实际上修改的是一个方法，是不是有点神奇？
2.5 @property 可以理解成"门卫"
假设有一个小区，居民想进入。看起来：都是直接走进去。实际上，门口一直站着一个保安。
流程是：
居民 ↓ 保安检查 ↓ 身份正常 ↓ 放行如果身份异常：
居民 ↓ 保安 ↓ 拦住@property 就像这个保安，你觉得自己是在直接访问：
score实际上，Python 已经偷偷帮你检查了一遍。
2.6 为什么还要写 @score.setter？
很多同学又有疑问，为什么不是：
@property一个就够了？原因很简单。读取和修改是两件不同的事情。例如，查看成绩：
print(s.score)Python 会调用：
@property def score(self):返回成绩。
而：
s.score = 90Python 会调用：
@score.setter修改成绩。所以，一个负责：
读取。
一个负责：
修改。
分工明确。
还能创建只读属性，有时候我们希望别人只能查看，不能修改。
例如：
学生学号。
身份证号码。
订单编号。
这些数据创建以后，一般不会修改，那么只写：
@property即可。例如：
class Student: def __init__(self): self.__id = "20250001" @property def student_id(self): return self.__id读取：
print(s.student_id)可以，但是：
s.student_id = "8888"程序会直接报错，因为没有：
@student_id.setter所以这个属性就是：
只读属性。
2.7 实际开发中为什么喜欢用 @property？
因为，它同时拥有两个优点。
第一：使用方便，代码像普通变量一样：
s.score = 95第二：数据安全，程序内部已经偷偷完成检查。
所以现在很多 Python 框架都会大量使用：
@property你以后阅读别人代码的时候，几乎天天都会遇见它。
本节小结
这一节，我们学习了 Python 中一个非常重要的知识点：
@property它最大的作用就是：
让方法拥有属性一样的使用方式。
简单来说：
@property：负责获取属性值。@xxx.setter：负责修改属性值。可以在修改数据时进行合法性检查。
如果不写
setter，属性就是只读的。
对于初学者来说，只需要记住一句话：
@property的本质并不是普通属性，而是把方法"包装"成了属性，让代码既优雅又安全。
