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现在的情况是我已经在我的系统中安装了python2.7以及ipython和其他我经常用的库。现在我需要在安装python3.5的解释器以及相应版本的ipython。

1. 安装python3.5.1

直接去官网下载后安装到默认路径下。我安装的路径为：

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C:\Users\xy\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32

在这路径下可以看到python3.5的所有，为了与之前的python2.7分开，我将python重命名为python3.exe

python中类中并没有像C++中的public、private等关键字来定义类成员的访问权限（也就是所谓的访问控制符），但是python中也是有私有和公有变量的，他们使用特殊的变量名称来实现隐藏效果的。

python通过下划线作为变量的前缀来指定特殊变量：

• _xxx：不能通过from import *导入到当前空间中
• __xxx__：python 内定的名称
• __xxx：私有变量名 相当于C++中的private关键字的作用。

于是我自己写了个小例子理解了一下python的私有变量的大概机制，先上例子：

在C++中添加SitesMap完工.
新增了些测试，所有测试全部通过。。
下面开始搞python了，希望会快一些！

　　　　　　.，——..
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　　　　ノ　　　　　　　　\
　　　ノ　　　　　　　　　　\
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这次组会之所以汇报KMCLib的原理，其中一个重要的原因是我想趁这个机会把看得东西进行总结，以免以后忘记了能够拿回来PPT快速回忆起来重要的东西。所以为了能够让下面的人听懂我在讲什么特地用python写了个绘制三维网格图的脚本，帮我节省了不少时间。不多扯了，进入主题吧。

三维网格主要是用来描述三维晶格的，因为KMCLib是一个可以模拟一维到三维的KMC模拟库，因此想要绘制三维图还是要结束matplotlib库的plot3d。同时还要配合着python的itertools提供的product和combinations函数，方便坐标的操作。
先倒入要用的库，然后创建figure对象和axes对象：

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# -*- coding: utf-8 -*-
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import product, combinations, permutations
import random

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect("equal")

首先是三维网格的框架，先上一个效果图吧：

看到KMCLib中在python中直接使用c++的函数，不禁又让我开始联想这是为什么，于是我就自己写个小测试看看swig是怎么封装函数的。

先定义两个C++函数:

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// file: temp.h

int add(int a, int b);

double showg();

为了能够将C++的类映射到目标语言，swig使用目标语言自动生成一个代理类（Proxy Class）来讲真正的C++类封装在里面，并通过使用一些accessor函数来使其看起来和用C++类一样的效果。

举个例子：
我有如下C++的类：

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class Foo
{
public:
    Foo();
    ~Foo();
    int bar(int x);
    int x;
};