尝试执行以下步骤，从列表字典中创建 Stock 的实例列表。然后计算总费用：
>>> import fileparse >>> with open('Data/portfolio.csv') as lines: ... portdicts = fileparse.parse_csv(lines, select=['name','shares','price'], types=[str,int,float]) ... >>> portfolio = [ stock.Stock(d['name'], d['shares'], d['price']) for d in portdicts] >>> portfolio [<stock.Stock object at 0x10c9e2128>, <stock.Stock object at 0x10c9e2048>, <stock.Stock object at 0x10c9e2080>, <stock.Stock object at 0x10c9e25f8>, <stock.Stock object at 0x10c9e2630>, <stock.Stock object at 0x10ca6f748>, <stock.Stock object at 0x10ca6f7b8>] >>> sum([s.cost() for s in portfolio]) 44671.15 >>> 练习 4.4：使用类请修改 report.py 程序里面的 read_portfolio() 函数，以便如练习 4.3 所示那样，读取股票投资组合到 Stock 的实例列表里面。修改完后，修复（fix）report.py 和 pcost.py 里面所有的代码，以便使用 Stock 的实例进行工作，而不是使用字典。
提示：你不必对代码进行大量更改，主要是将字典访问，如 s['shares'] 更改为 s.shares。
修改完后应该能够像之前一样运行函数：
>>> import pcost >>> pcost.portfolio_cost('Data/portfolio.csv') 44671.15 >>> import report >>> report.portfolio_report('Data/portfolio.csv', 'Data/prices.csv') Name Shares Price Change ---------- ---------- ---------- ---------- AA 100 9.22 -22.98 IBM 50 106.28 15.18 CAT 150 35.46 -47.98 MSFT 200 20.89 -30.34 GE 95 13.48 -26.89 MSFT 50 20.89 -44.21 IBM 100 106.28 35.84 >>>注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh