本篇内容主要讲解“Python中有哪些下划线的潜规则”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python中有哪些下划线的潜规则”吧!

创新互联建站一直秉承“诚信做人，踏实做事”的原则，不欺瞒客户，是我们最起码的底线！ 以服务为基础，以质量求生存，以技术求发展，成交一个客户多一个朋友！为您提供成都网站建设、网站建设、成都网页设计、微信小程序开发、成都网站开发、成都网站制作、成都软件开发、重庆App定制开发是成都本地专业的网站建设和网站设计公司，等你一起来见证！

1. 单前导下划线  _var

当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。它是对程序员的一个提示：意味着Python社区一致认为它应该是什么意思，但程序的行为不受影响。

下划线前缀的含义是告知其他程序员：以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用。该约定在PEP 8中有定义。

这不是Python强制规定的。Python不像Java那样在“私有”和“公共”变量之间有很强的区别。这就像有人提出了一个小小的下划线警告标志，说：

“嘿，这不是真的要成为类的公共接口的一部分。不去管它就好。“

看看下面的例子：

class Test:    def __init__(self):        self.foo = 11        self._bar = 23

如果你实例化此类，并尝试访问在__init__构造函数中定义的foo和_bar属性，会发生什么情况?让我们来看看：

>>> t = Test() >>> t.foo 11 >>> t._bar 23

你会看到_bar中的单个下划线并没有阻止我们“进入”类并访问该变量的值。

这是因为Python中的单个下划线前缀仅仅是一个约定 - 至少相对于变量和方法名而言。

但是，前导下划线的确会影响从模块中导入名称的方式。

假设你在一个名为my_module的模块中有以下代码：

# This is my_module.py:  def external_func():    return 23  def _internal_func():    return 42

现在，如果使用通配符从模块中导入所有名称，则Python不会导入带有前导下划线的名称(除非模块定义了覆盖此行为的__all__列表)：

>>> from my_module import * >>> external_func() 23 >>> _internal_func() NameError: "name '_internal_func' is not defined"

顺便说一下，应该避免通配符导入，因为它们使名称空间中存在哪些名称不清楚。为了清楚起见，坚持常规导入更好。

与通配符导入不同，常规导入不受前导单个下划线命名约定的影响：

>>> import my_module >>> my_module.external_func() 23 >>> my_module._internal_func() 42

我知道这一点可能有点令人困惑。如果你遵循PEP 8推荐，避免通配符导入，那么你真正需要记住的只有这个：

单个下划线是一个Python命名约定，表示这个名称是供内部使用的。它通常不由Python解释器强制执行，仅仅作为一种对程序员的提示。

2. 单末尾下划线  var_

有时候，一个变量的最合适的名称已经被一个关键字所占用。因此，像class或def这样的名称不能用作Python中的变量名称。在这种情况下，你可以附加一个下划线来解决命名冲突：

>>> def make_object(name, class): SyntaxError: "invalid syntax"  >>> def make_object(name, class_): ...    pass

总之，单个末尾下划线(后缀)是一个约定，用来避免与Python关键字产生命名冲突。PEP 8解释了这个约定。

3. 双前导下划线  __var

到目前为止，我们所涉及的所有命名模式的含义，来自于已达成共识的约定。而对于以双下划线开头的Python类的属性(包括变量和方法)，情况就有点不同了。

双下划线前缀会导致Python解释器重写属性名称，以避免子类中的命名冲突。

这也叫做名称修饰(name mangling) - 解释器更改变量的名称，以便在类被扩展的时候不容易产生冲突。

我知道这听起来很抽象。因此，我组合了一个小小的代码示例来予以说明：

class Test:    def __init__(self):        self.foo = 11        self._bar = 23        self.__baz = 23

让我们用内置的dir()函数来看看这个对象的属性：

>>> t = Test() >>> dir(t) ['_Test__baz', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_bar', 'foo']

以上是这个对象属性的列表。让我们来看看这个列表，并寻找我们的原始变量名称foo，_bar和__baz ,我保证你会注意到一些有趣的变化。

• self.foo变量在属性列表中显示为未修改为foo。

• self._bar的行为方式相同 -  它以_bar的形式显示在类上。就像我之前说过的，在这种情况下，前导下划线仅仅是一个约定。给程序员一个提示而已。

• 然而，对于self.__baz而言，情况看起来有点不同。当你在该列表中搜索__baz时，你会看不到有这个名字的变量。

__baz出什么情况了?

如果你仔细观察，你会看到此对象上有一个名为_Test__baz的属性。这就是Python解释器所做的名称修饰。它这样做是为了防止变量在子类中被重写。

让我们创建另一个扩展Test类的类，并尝试重写构造函数中添加的现有属性：

class ExtendedTest(Test):    def __init__(self):        super().__init__()        self.foo = 'overridden'        self._bar = 'overridden'        self.__baz = 'overridden'

现在，你认为foo，_bar和__baz的值会出现在这个ExtendedTest类的实例上吗?我们来看一看：

>>> t2 = ExtendedTest() >>> t2.foo 'overridden' >>> t2._bar 'overridden' >>> t2.__baz AttributeError: "'ExtendedTest' object has no attribute '__baz'"

等一下，当我们尝试查看t2 .__  baz的值时，为什么我们会得到AttributeError?名称修饰被再次触发了!事实证明，这个对象甚至没有__baz属性：

>>> dir(t2) ['_ExtendedTest__baz', '_Test__baz', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_bar', 'foo', 'get_vars']

正如你可以看到__baz变成_ExtendedTest__baz以防止意外修改：

>>> t2._ExtendedTest__baz 'overridden'

但原来的_Test__baz还在：

>>> t2._Test__baz 42

双下划线名称修饰对程序员是完全透明的。下面的例子证实了这一点：

class ManglingTest:    def __init__(self):        self.__mangled = 'hello'     def get_mangled(self):        return self.__mangled  >>> ManglingTest().get_mangled() 'hello' >>> ManglingTest().__mangled AttributeError: "'ManglingTest' object has no attribute '__mangled'"

名称修饰是否也适用于方法名称?是的，也适用。名称修饰会影响在一个类的上下文中，以两个下划线字符("dunders")开头的所有名称：

class MangledMethod:    def __method(self):        return 42     def call_it(self):        return self.__method()  >>> MangledMethod().__method() AttributeError: "'MangledMethod' object has no attribute '__method'" >>> MangledMethod().call_it() 42

这是另一个也许令人惊讶的运用名称修饰的例子：

_MangledGlobal__mangled = 23  class MangledGlobal:    def test(self):        return __mangled  >>> MangledGlobal().test() 23

在这个例子中，我声明了一个名为_MangledGlobal__mangled的全局变量。然后我在名为MangledGlobal的类的上下文中访问变量。由于名称修饰，我能够在类的test()方法内，以__mangled来引用_MangledGlobal__mangled全局变量。

Python解释器自动将名称__mangled扩展为_MangledGlobal__mangled，因为它以两个下划线字符开头。这表明名称修饰不是专门与类属性关联的。它适用于在类上下文中使用的两个下划线字符开头的任何名称。

有很多要吸收的内容吧。

老实说，这些例子和解释不是从我脑子里蹦出来的。我作了一些研究和加工才弄出来。我一直使用Python，有很多年了，但是像这样的规则和特殊情况并不总是浮现在脑海里。

有时候程序员最重要的技能是“模式识别”，而且知道在哪里查阅信息。如果您在这一点上感到有点不知所措，请不要担心。慢慢来，试试这篇文章中的一些例子。

让这些概念完全沉浸下来，以便你能够理解名称修饰的总体思路，以及我向您展示的一些其他的行为。如果有一天你和它们不期而遇，你会知道在文档中按什么来查。

4.  双前导和双末尾下划线_var_

也许令人惊讶的是，如果一个名字同时以双下划线开始和结束，则不会应用名称修饰。由双下划线前缀和后缀包围的变量不会被Python解释器修改：

class PrefixPostfixTest:    def __init__(self):        self.__bam__ = 42  >>> PrefixPostfixTest().__bam__ 42

但是，Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。这样的例子有，init__对象构造函数，或__call ---  它使得一个对象可以被调用。

这些dunder方法通常被称为神奇方法 - 但Python社区中的许多人(包括我自己)都不喜欢这种方法。

最好避免在自己的程序中使用以双下划线(“dunders”)开头和结尾的名称，以避免与将来Python语言的变化产生冲突。

5. 单下划线 _

按照习惯，有时候单个独立下划线是用作一个名字，来表示某个变量是临时的或无关紧要的。

例如，在下面的循环中，我们不需要访问正在运行的索引，我们可以使用“_”来表示它只是一个临时值：

>>> for _ in range(32): ...    print('Hello, World.')

你也可以在拆分(unpacking)表达式中将单个下划线用作“不关心的”变量，以忽略特定的值。同样，这个含义只是“依照约定”，并不会在Python解释器中触发特殊的行为。单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。

在下面的代码示例中，我将汽车元组拆分为单独的变量，但我只对颜色和里程值感兴趣。但是，为了使拆分表达式成功运行，我需要将包含在元组中的所有值分配给变量。在这种情况下，“_”作为占位符变量可以派上用场：

>>> car = ('red', 'auto', 12, 3812.4) >>> color, _, _, mileage = car  >>> color 'red' >>> mileage 3812.4 >>> _ 12

除了用作临时变量之外，“_”是大多数Python REPL中的一个特殊变量，它表示由解释器评估的最近一个表达式的结果。

这样就很方便了，比如你可以在一个解释器会话中访问先前计算的结果，或者，你是在动态构建多个对象并与它们交互，无需事先给这些对象分配名字：

>>> 20 + 3 23 >>> _ 23 >>> print(_) 23  >>> list() [] >>> _.append(1) >>> _.append(2) >>> _.append(3) >>> _ [1, 2, 3]

到此，相信大家对“Python中有哪些下划线的潜规则”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

分享名称：Python中有哪些下划线的潜规则
地址分享：http://myzitong.com/article/ggpepe.html