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+12>>> _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 = 13for _ 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 gettextzh = 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>>> a9999999999

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_):    passdef 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 toolstools._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

算术运算除and之外，后面再加上r，示意反运算。除dimod外，后面加上i，示意就地运算。
  • 比拟 lt le eq ne gt ge
  • 类属性 getattr getattribute setattr delattr dir get set delete
  • 格式化 bytes hash bool format
  • 类相干 init del new
  • 列表 getitem
  • 迭代器 iter next
  • 上下文管理器 enter exit

六、总结
总之，下划线在 Python 当中利用还是很宽泛的，甚至能够说 Python 对下划线有所偏爱

能够看到 _罕用于长期变量，在REPL，for循环，元组拆包和国际化中失去了广泛应用

var_用于解决命名抵触问题，应用时比较简单易懂的。_var对变量的爱护，只是一种软弱的爱护，更多依附程序员的约定。__var用于公有变量，借助改写机制反对，曾经反对了公有变量，然而依然存在破绽

对__var__用于魔术办法，进行了一个简略的介绍，魔术办法较多，然而了解并不简单。心愿当前能够进一步介绍这些魔术办法

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