在Python程序中按照下面的步骤使用Traits库：
通常第2、3步是放在一起的，也就是说定义traits的同时定义trait属性，在本手册中的大部分例子都是采用这种方式：
from enthought.traits.api import HasTraits, Float
class Person(HasTraits):
weight = Float(50.0)
这段程序定义了一个从HasTraits类继承的Person类，在其内部声明了一个名为weight的trait属性，其类型为浮点数，初始值为50.0。trait属性像类的属性一样定义，像实例的属性一样使用。下面我们来看看如何使用trait属性：
>>> joe = Person()
>>> joe.weight
50.0
>>> joe.weight = 70.5
>>> joe.weight = 70
>>> joe.weight = "89"
Traceback (most recent call last):
File "...trait_handlers.py", line 175, in error value )
TraitError: The 'weight' trait of a Person instance must be a float,
but a value of '89' <type 'str'> was specified.
由于joe是Person类的实例，因此它有一个名为weight的trait属性，并且初始值为50.0。由于weight是使用Float声明的，我们能将浮点数赋值给它，由于整数可以不丢失精度的转换为浮点数，因此整数也可以赋值给它。然而，把浮点数赋值给整数trait属性将会产生错误。由于字符串无法转换为浮点数，因此赋值为字符串产生错误，错误的提示信息告诉我们它需要浮点数。
有时候我们希望trait属性能够自动的进行强制类型转换，这样我们就可以将字符串赋值给类型为float的trait属性，省去了手工转换的麻烦。这种强制类型转换的trait属性都用Casting trait声明，所有的Casting trait都是以 C 开头的：
from enthought.traits.api import HasTraits, CFloat
class Person(HasTraits):
cweight = CFloat(50.0)
>>> bill = Person()
>>> bill.cweight = "90"
>>> bill.cweight
90.0
>>> bill.cweight = "abc"
Traceback (most recent call last)
...
这段程序用CFloat声明了一个强制类型转换的trait属性cweight。我们可以将能转换为浮点数的字符串"90"赋值给它，但是 "abc" 这样的字符串赋值仍然会抛出异常。 我们可以想象CFloat的内部处理：它先将传入的值用内部函数float()进行强制类型转换，然后把结果赋值给trait属性。
我们也可以先单独定义一个traits，然后用它来声明多个类的多个trait属性，下面是一个例子：
from enthought.traits.api import HasTraits, Range
coefficient = Range(-1.0, 1.0, 0.0)
class quadratic(HasTraits):
c2 = coefficient
c1 = coefficient
c0 = coefficient
x = Range(-100.0, 100.0, 0.0)
在这个例子中，我们需要定义多个trait属性，其类型都为Range(具有取值范围的浮点值)，并且范围都是-1.0到1.0，初始值为0.0。为了体现代码重用，我们先用coefficient = Range(-1.0, 1.0, 0.0)定义了一个traits，然后在quadratic类中使用它定义三个trait属性：c0, c1, c2。
Traits库为Python的许多数据类型提供了预定义的trait类型。HasTraits派生的类中用trait类型名直接定义trait属性，这个类的所有实例都将拥有一个初始化为缺省值的属性，例如：
class Person(HasTraits):
age = Float
上面的例子为Person类定义了一个age属性，其类型为浮点数，并且被初始化为0.0(Float的缺省值)。如果你希望用别的值初始化trait属性的话，可以把这个值当作参数传递给trait类型：
age = Float(10.0)
几乎所有的trait类型都是可以带括号调用的，它可以接受缺省值或者其它的参数；还可以通过关键字参数接受元数据。 .. TODO:: 插入元数据链接
对于每个Python的简单数据类型都对应两种trait类型：强制类型和自动转换类型。它们的区别在于：
| 强制型Trait | 自动型Trait | Python对应的数据类型 | 内置缺省值 | 自动转换函数 |
|---|---|---|---|---|
| Bool | CBool | Boolean | False | bool() |
| Complex | CComplex | Complex number | 0+0j | complex() |
| Float | CFloat | Floating point number | 0.0 | float() |
| Int | CInt | Plain integer | 0 | int() |
| Long | CLong | Long integer | 0L | int() |
| Str | CStr | String | '' | str() |
| Unicode | CUnicode | Unicode | u'' | unicode() |
下面的例子演示了强制型Trait和自动型Trait之间的区别：
>>> from enthought.traits.api import HasTraits, Float, CFloat
>>> class Person ( HasTraits ):
... weight = Float
... cweight = CFloat
>>> bill = Person()
>>> bill.weight = 180 # OK, 整数和浮点数匹配(转换为浮点数而不丢失信息)
>>> bill.cweight = 180 # OK,
>>> bill.weight = '180' # Error, 字符串和浮点数不匹配
>>> bill.cweight = '180' # OK, 调用float('180')转换为浮点
>>> print bill.cweight
180.0
除了简单类型以外，Traits库还定义了许多其他的常用的数据类型。几乎所有的Trait类型都可以直接使用其名称或者当作函数调用，并且可以接受多种参数。
Any : 任何对象；
Any( [value = None, **metadata] )
Array : numpy的数组；
Array( [dtype = None, shape = None, value = None, typecode = None, **metadata] )
Button : 按钮类型，通常用来触发事件，参数都是用来描述界面中的按钮的样式；
Button( [label ="", image = None, style = "button", orientation = "vertical", width_padding = 7, height_padding = 5, **metadata] )
Callable : 可调用对象；
Callable( [value = None, **metadata] )
CArray : 可自动转换类型的numpy数组； 调用的参数和Array相同
Class : Python老式类；
Class( [value, **metadata] )
Code : 某种编程语言的字符串；
Code( [value = "", minlen = 0, maxlen = sys.maxint, regex = "", **metadata] )
Color : 界面库中所采用的颜色对象；
Color( [*args, **metadata] )
CSet : 自动转换类型的集合对象；
CSet( [trait = None, value = None, items = True, **metadata] )
Constant : 常量对象，其值不能改变，必须指定初始值；
Constant( value*[, ***metadata] )
Dict : 字典对象，系统还定义了一系列关键字为字符串的字典trait类型：DictStrAny, DictStrBool, ...；
Dict( [key_trait = None, value_trait = None, value = None, items = True, **metadata] )
Directory : 表示某个目录的路径的字符串；
Directory( [value ="", auto_set = False, entries = 10, exists = False, **metadata] )
Disallow : 表示不容许任何值，在带有通配符的trait属性定义中使用
Either : 多个trait类型的复合对象，例如 Either(Str, Float) 表示其定义的属性类型可以是字符串或者浮点数；
Either( val1*[, *val2, ..., valN, **metadata] )
Enum : 枚举数据，其值可以是候选值中的一个；
Enum( values*[, ***metadata] )
Event : 触发事件用的对象；
Event( [trait = None, **metadata] )
Expression : Python的表达式对象；
Expression( [value ="0", **metadata] )
File : 表示包括路径的文件名的字符串；
File( [value = "", filter = None, auto_set = False, entries = 10, exists = False, **metadata ] )
Font : 界面库中表示字体的对象；
Font( [*args, **metadata] )
在预定义的traits中，This和self需要单独说明一下。它们所定义的属性必须是包含此属性的类(或派生类)的对象。This的缺省值为None，而self的缺省值则是包含属性的对象本身。
下面来看一个例子：
class Employee(HasTraits):
manager = self
定义了一个Employee类，它有一个manager属性，其类型为Employee，缺省值为对象本身：
>>> e = Employee()
>>> e.manager
<__main__.Employee object at 0x05DB72A0>
>>> e
<__main__.Employee object at 0x05DB72A0>
如果用This定义的话，那么缺省值为None。
一般来说，属性为某个类的实例时可以这样定义：
manager = Instance(Empolyee)
但是对于这个例子中，在定义manager属性时，Empolyee还不存在，因此无法如此定义。如果你喜欢这种方式的话，可以用Instance("Empolyee")来定义，当两个类的属性交叉引用时，可以使用这种字符串的方式来定义。
This和self不但可以表示类本身，还可以表示派生的类：
>>> from enthought.traits.api import HasTraits, This
>>> class Employee(HasTraits):
... manager = This
...
>>> class Executive(Employee):
... pass
...
>>> fred = Employee()
>>> mary = Executive()
>>> fred.manager = mary
>>> mary.manager = fred
使用Enum可以定义枚举类型，在Enum的定义中给出所有可能的值，这些值必须是Python的简单数据类型，例如字符串、整数、浮点数等等，各个可能的值的类型可以不一样。可以直接将可能的值作为参数，或者将其包在某个list中，第一个值为缺省值：
class Items(HasTraits):
count = Enum(None, 0, 1, 2, 3, "many")
# 或者：
# count = Enum([None, 0, 1, 2, 3, "many"])
下面是运行结果：
>>> item = Items()
>>> item.count = 2
>>> item.count = "many"
>>> item.count = 5
如果你希望候选值是可以变化的话，可以用values关键字指定定义侯选值的属性名：
class Items(HasTraits):
count_list = List([None, 0, 1, 2, 3, "many"])
count = Enum(values="count_list")
我们定义一个count_list列表，然后在Enum定义中用values关键字指定候选值为count_list属性。
>>> item = Items()
>>> item.count = 5
Traceback (most recent call last)
#... 略去错误提示，此错误提示无法显示侯选值列表
>>> item.count_list.append(5)
>>> item.count = 5
>>> item.count
5
Trait对象可以有元数据属性，这些属性保存在HasTraits对象的trait字典中，为了解释什么是trait字典和元数据，让我们先来看一个例子：
from enthought.traits.api import *
class MetadataTest(HasTraits):
i = Int(99)
s = Str("test", desc="a string trait property")
test = MetadataTest()
在IPython中运行了上面的程序之后，我们对test进行如下操作：
>>> test.traits() {'i': <enthought.traits.traits.CTrait object at 0x05D44EA0>, 'trait_added': <enthought.traits.traits.CTrait object at 0x05D17CE8>, 's': <enthought.traits.traits.CTrait object at 0x05D44EF8>, 'trait_modified': <enthought.traits.traits.CTrait object at 0x05D17C90>}>>> test.trait("i") <enthought.traits.traits.CTrait object at 0x05D44EA0>>>> test.trait("s").desc 'a string trait property'
通过调用HasTraits对象的traits方法可以得到一个包含其所有trait对象的字典。请注意，trait属性和trait对象是两个东西：
也就是说对于每一个trait属性都有一个与之对应的trait对象描述它。而元数据就是保存在trait对象中的额外的描述属性用的数据。我们看到test的trait对象除了i和s之外，还有trait_added和trait_modified，着两个在HasTraits类中定义。
元数据可以分为三类：
下面的这些元数据属性在Traits库内部使用，用户可以读取它们的值。
array : 是否是数组，不是数组的trait对象没有此属性
default : 对应的trait属性的缺省值。也就是说： trait属性的缺省值是保存在与其对应的trait对象的元数据属性default中的：
>>> test.trait("i").default
99
default_kind : 一个描述缺省值的类型的字符串，其值可以是 value, list, dict, self, factory, method等：
>>> test.trait("i").default_kind
'value'
inner_traits : 内部的trait对象，在List, Dict等中使用，表示List和Dict内部对象的类型
trait_type : 描述trait属性的数据类型的对象。下面的例子中，得到的就是定义trait属性时所用的Int类的对象：
>>> test.trait("i").trait_type
<enthought.traits.trait_types.Int object at 0x05DBD2D0>
type : trait属性的分类，可以是constant, delegate, event, property, trait
>>> test.trait("i").type
'trait'
下面的元数据属性不是预定义的，但是可以被HasTraits对象使用：