关于python:Python-里最具代表性的符号竟如此强大

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Python 有很多中央应用下划线。在不同场合下，有不同含意：比方_var 示意外部变量；__var 示意公有属性；__var__示意魔术办法；这些含意有的是程序员群体的约定，如_var；有的是 Python 解释器规定的模式，如__var。

本文总结 Python 语言编程中罕用下划线的中央，力求一次搞懂_用法。目前常见的用法有五种：

_用于长期变量
var_用于解决命名抵触问题
_var 用于爱护变量
__var 用于公有变量
__var__用于魔术办法

上面咱们具体看看这些下划线利用场景。

一、_用于长期变量
单下划线个别用于示意长期变量，在 REPL、for 循环和元组拆包等场景中比拟常见。

1.1 REPL
单下划线在 REPL 中关联的是上一次计算的非 None 后果。

>>> 1+1
2
>>> _
2
>>> a=2+2
>>> _
2

1+1，后果为 2，赋值给_；而赋值表达式 a =2+2a 为 4，但整个表达式后果为 None，故不会关联到_。这有点相似日常大家应用的计算器中的 ANS 按键，间接保留了上次的计算结果。

1.2 for 循环中的_
for 循环中_作为长期变量用。下划线来指代没什么意义的变量。例如在如下函数中，当咱们只关怀函数执行次数，而不关怀具体秩序的状况下，能够应用_作为参数。

nums = 13
for _ in range(nums):
    fun_oper()

1.3 元组拆包中的_
第三个用法是元组拆包，赋值的时候能够用_来示意略过的内容。如下代码疏忽北京市人口数，只获得名字和区号。

>>> city,_,code = ('Beijing',21536000,'010')
>>> print(city,code)
Beijing 010

如果须要略过的内容多于一个的话，能够应用 * 结尾的参数，示意疏忽多个内容。如下代码疏忽面积和人口数，只获得名字和区号

city,*_,code = ('Beijing',21536000,16410.54,'010')

1.4 国际化函数
在一些国际化编程中，_罕用来示意翻译函数名。例如 gettext 包应用时：

import gettext
zh = gettext.tranlation('dict','locale',languages=['zh_CN'])
zh.install()
_('hello world')

根据设定的字典文件，其返回相应的汉字“你好世界”。

1.5 大数字示意模式
_也可用于数字的宰割，这在数字比拟长的时候罕用。

>>> a = 9_999_999_999
>>> a
9999999999

a 的值主动疏忽了下划线。这样用_宰割数字，有利于便捷读取比拟大的数。

二、var_用于解决命名抵触问题
变量前面加一个下划线。次要用于解决命名抵触问题，元编程中遇时 Python 保留的关键字时，须要长期创立一个变量的正本时，都能够应用这种机制。

def type_obj_class(name,class_):
    pass

def tag(name,*content,class_):
    pass

以上代码中呈现的 class 是 Python 的保留关键字，间接应用会报错，应用下划线后缀的形式解决了这个问题。

三、_var 用于爱护变量
后面一个下划线，前面加上变量，这是仅供外部应用的“爱护变量”。比方函数、办法或者属性。

这种爱护不是强制规定，而是一种程序员的约定，解释器不做访问控制。一般来讲这些属性都作为实现细节而不须要调用者关怀，随时都可能扭转，咱们编程时尽管能拜访，然而不倡议拜访。

这种属性，只有在导入时，能力施展爱护作用。而且必须是 from XXX import * 这种导入模式能力施展爱护作用。

应用 from XXX import * 是一种通配导入（wildcard import），这是 Python 社区不举荐的形式，因为你基本搞不清你到底导入了什么属性、办法，很可能搞乱你本人的命名空间。PEP8 举荐的导入形式是 from XXX import aVar , b_func , c_func 这种模式。

比方在下例汽车库函数 tools.py 里定义的“爱护属性”：发动机型号和轮胎型号，这属于实现细节，没必要裸露给用户。当咱们应用 from tools import * 语句调用时，其理论并没有导入所有_结尾的属性，只导入了一般 drive 办法。


_moto_type = 'L15b2'
_wheel_type = 'michelin'

def drive():
    _start_engine()
    _drive_wheel()

def _start_engine():
    print('start engine %s'%_moto_type)
    
def _drive_wheel():
    print('drive wheel %s'%_wheel_type)

查看命令空间 print(vars())可见，只有 drive 函数被导入进来，其余下划线结尾的“公有属性”都没有导入进来。

{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x005CF868>, '__spec__': None, '__annotations__':{}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': '.\\xiahuaxian.py', '__cached__': None, 'walk': <function walk at 0x01DA8C40>, 'root': '.\\__pycache__', '_': [21536000, 16410.54], 'dirs': ['tools.cpython-38.pyc'], 'city': 'Beijing', 'code': '010', 'drive': <function drive at 0x01DBC4A8>}

3.1 冲破爱护属性
之所以说是“爱护”并不是“公有”，是因为 Python 没有提供解释器机制来管制拜访权限。咱们仍然能够拜访这些属性：

import tools
tools._moto_type = 'EA211'
tools.drive()

以上代码，以越过“爱护属性”。此外，还有两种办法能冲破这个限度，一种是将“公有属性”增加到 tool.py 文件的__all__列表里，使 from tools import * 也导入这些本该暗藏的属性。

__all__ = ['drive','_moto_type','_wheel_type']

另一种是导入时指定“受爱护属性”名。

from tools import drive,_start_engine
_start_engine()

甚至是，应用 import tools 也能够轻易冲破爱护限度。所以可见，“爱护属性”是一种简略的暗藏机制，只有在 from tools import * 时，由解释器提供简略的爱护，然而能够轻易冲破。这种爱护更多地依赖程序员的共识：不拜访、批改“爱护属性”。除此之外，有没有更平安的爱护机制呢？有，就是下一部分探讨的公有变量。

四、__var 用于公有变量

公有属性解决的之前的爱护属性爱护力度不够的问题。变量后面加上两个下划线，类外面作为属性名和办法都能够。两个下划线属性由 Python 的改写机制来实现对这个属性的爱护。

看上面汽车例子中，品牌为一般属性，发动机为“爱护属性”，车轮品牌为“公有属性”。

class Car:
    def __init__(self):
        self.brand = 'Honda'
        self._moto_type = 'L15B2'
        self.__wheel_type = 'michelin'

    def drive(self):
        print('Start the engine %s,drive the wheel %s,I get a running %s car'%
        (self._moto_type,
        self.__wheel_type,
        self.brand))

咱们用 var(car1)查看下具体属性值，

['_Car__wheel_type', '__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__', '_moto_type', 'brand', 'drive']

可见，实例化 car1 中，一般属性 self.brand 和爱护属性 self._moto_type 都得以保留，两个下划线的公有属性__wheel_type 没有了。取而代之的是_Car_wheel_type 这个属性。这就是改写机制（Name mangling）。两个下划线的属性，被改写成带有类名前缀的变量，这样子类很难明明一个和如此简单名字重名的属性。保障了属性不被重载，保障了其的公有性。

4.1 冲破公有属性
这里“公有变量”的实现，是从解释器层面给与的改写，爱护了公有变量。然而这个机制并非相对平安，因为咱们仍然能够通过 obj._ClasssName__private 来拜访__private 公有属性。

car1.brand = 'Toyota'
car1._moto_type = '6AR-FSE'
car1._Car__wheel_type = 'BRIDGESTONE'
car1.drive()

后果

Start the engine 6AR-FSE,\
drive the wheel BRIDGESTONE,\
I get a running Toyota car

可见，对改写机制改写的公有变量，尽管保护性增强了，但仍然能够拜访并批改。只是这种批改，只是一种杂耍般的操作，并不可取。

五、__var__用于魔术办法

变量后面两个下划线，前面两个下划线。这是 Python 当中的魔术办法，个别是给零碎程序调用的。例如上例中的__init__就是类的初始化魔术办法，还有反对 len 函数的__len__办法，反对上下文管理器协定的__enter__和__exit__办法，反对迭代器协定的__iter__办法，反对格式化显示的__repr__和__str__办法等等。这里咱们为上例的 Car 类增加魔术办法__repr__来反对格式化显示。

    def __repr__(self):
        return '***Car %s:with %s Engine,%sWheel***'%
        (self.brand,self._moto_type,self.__wheel_type)

未增加__repr__魔术办法之前，print(car1)后果为 <__main__.Car object at 0x0047F7F0>，这个后果让人看的一头雾水，减少 repr 魔术办法之后，显示后果为 Car Toyota:with 6AR-FSE Engine,BRIDGESTONE Wheel 清晰明了，利于调试。这就是魔术办法的效用：支持系统调用，改良用户类体现，减少协定反对，使用户类体现得更像零碎类。

5.1 Python 魔术办法分类
以下所有魔术办法均须要在前后加上__，这里省略了这些双下划线。

一元运算符 neg pos abs invert
转换 complex int float round inex
算术运算 add sub mul truediv floordiv mod divmod pow lshift rshift and xor or