Python 3 初探，第 2 部分: 高级主题

Python 3 是 Guido van Rossum 功能强大的通用编程语言的最新版本。它虽然打破了与 2.x 版本的向后兼容性，但却清理了某些语法方面的问题。本文是这个由两部分组成的系列文章中的第二篇，本文构建在此系列 前一期文章 的基础之上，内容涵盖了 Python 更多的新特性和更高深的一些主题，比如在抽象基类、元类和修饰符等方面的变化。
有关 Python 版本 3—，也即 Python 3000 或 Py3K— 的前一篇文章讨论了 Python 内打破向后兼容性的一些基本变化，比如新的 print() 函数、 bytes 数据类型以及 string 类型的变化。本文是该系列文章的第 2 部分，探究了更为高深的一些主题，比如抽象基类（ABC）、元类、函数注释和修饰符（decorator）、整型数（integer literal）支持、数值类型层次结构以及抛出和捕获异常，其中的大多数特性仍然会打破与版本 2x 产品线的向后兼容性。
类修饰符
在 Python 之前的版本中，对方法的转换必须在方法定义之后进行。对于较长的方法，此要求将定义的重要组成部分与 Python Enhancement Proposal (PEP) 318（有关链接，请参见 参考资料）给出的外部接口定义分离。下面的代码片段演示了这一转换要求：
清单 1. Python 3 之前版本中的方法转化

def myMethod(self):
# do something
myMethod = transformMethod(myMethod)
为了让此类情景更易于读懂，也为了避免必须多次重用相同的方法名，在 Python 版本 2.4 中引入了方法修饰符。
修饰符 是一些方法，这些方法可以修改其他方法并返回一个方法或另外一个可调用对象。对它们的注释是在修饰符的名称前冠以 “at” 符号（@）— 类似 Java™ 注释的语法。清单 2 显示了实际应用中的修饰符。
清单 2. 一个修饰符方法

@transformMethod
def myMethod(self):
# do something
修饰符是一些纯粹的语法糖（syntactic sugar）— 或者（如 Wikipedia 所言）“对计算机语言语法的补充，这些补充并不影响语言的功能，而是会让语言变得更易于被人使用。”修饰符的一种常见用法是注释静态方法。比如，清单 1 和清单 2 相当，但清单 2 更容易被人读懂。
定义修饰符与定义其他方法无异：
def mod(method):
method.__name__ = "John"
return method
@mod
def modMe():
pass
print(modMe.__name__)
更棒的是 Python 3 现在不仅支持针对方法的修饰符，并且支持针对类的修饰符，所以，取代如下的