详解Python中下划线的5种含义

1. 单引号下划线 _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 PEP8 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 PEP8 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. 单尾划线 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。 PEP8 解释了这个约定。

3. 双首下划线 __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__', '__init_subclass__', '__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：

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

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]

Python下划线命名模式 - 小结

以下是一个简短的小结，即“速查表”，罗列了我在本文中谈到的五种Python下划线模式的含义：

到此这篇关于详解Python中下划线的5种含义的文章就介绍到这了,更多相关Python 下划线内容请搜索自学编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自学编程网！

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