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不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会Python!

 4 years ago
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什么是 Python? Python 之父 Guido van Rossum 说:Python是一种高级程序语言,其核心设计哲学是代码可读性和语法,能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

对于我来说,学习 Python 的首要原因是,Python 是一种可以优雅编程的语言。它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。

另一个原因是我们可以将 Python 用在很多地方:人工智能、数据科学、Web 开发和机器学习等都可以使用 Python 来开发。

国庆期间后台有小伙伴留言问我:“Python变量和方法名称中单下划线和双下划线的含义是什么?”我想一些初学者或者经验尚浅的朋友一定也会有这个疑问,所以今天我就来跟大家聊聊Python中这个很重要的“下划线”!

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单下划线和双下划线在Python变量和方法名称中都各有其含义。有一些含义仅仅是依照约定,被视作是对程序员的提示 - 而有一些含义是由Python解释器严格执行的。

那么,下面就为大家介绍一下Python中单下划线和双下划线("dunder")的各种含义和命名约定,名称修饰(name mangling)的工作原理,以及它如何影响你自己的Python类。

下面将讨论以下五种下划线模式和命名约定,以及它们如何影响Python程序的行为:

单前导下划线:_var

单末尾下划线:var_

双前导下划线:__var

双前导和末尾下划线:__var__

单下划线:_

1、单前导下划线 _var

程序员使用名称前的单下划线,用于指定该名称属性为“私有”。这有点类似于惯例,为了使其他人(或你自己)使用这些代码时将会知道以“_”开头的名称只供内部使用。正如Python文档中所述:

以下划线“_”为前缀的名称(如_spam)应该被视为API中非公开的部分(不管是函数、方法还是数据成员)。此时,应该将它们看作是一种实现细节,在修改它们时无需对外部通知。

正如上面所说,这确实类似一种惯例,因为它对解释器来说确实有一定的意义,如果你写了代码“from <模块/包名> import *”,那么以“_”开头的名称都不会被导入,除非模块或包中的“__all__”列表显式地包含了它们。

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

我们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

名称(具体为一个方法名)前双下划线(__)的用法并不是一种惯例,对解释器来说它有特定的意义。Python中的这种用法是为了避免与子类定义的名称冲突。Python文档指出,“__spam”这种形式(至少两个前导下划线,最多一个后续下划线)的任何标识符将会被“_classname__spam”这种形式原文取代,在这里“classname”是去掉前导下划线的当前类名。

例如下面的例子:

>>> class A(object):

... def _internal_use(self):

... pass

... def __method_name(self):

... pass

...

>>> dir(A())

['_A__method_name', ..., '_internal_use']

正如所预料的,“_internal_use”并未改变,而“__method_name”却被变成了“_ClassName__method_name”。此时,如果你创建A的一个子类B,那么你将不能轻易地覆写A中的方法“__method_name”。

>>> class B(A):

... def __method_name(self):

... pass

...

>>> dir(B())

['_A__method_name', '_B__method_name', ..., '_internal_use']

这里的功能几乎和Java中的final方法和C++类中标准方法(非虚方法)一样。

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 _

通常情况下,会在以下3种场景中使用:

1、在解释器中:在这种情况下,“_”代表交互式解释器会话中上一条执行的语句的结果。这种用法首先被标准CPython解释器采用,然后其他类型的解释器也先后采用。

>>> _ Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name '_' is not defined

>>> 42

>>> _

42

>>> 'alright!' if _ else ':('

'alright!'

>>> _

'alright!'

2、作为一个名称:这与上面一点稍微有些联系,此时“_”作为临时性的名称使用。这样,当其他人阅读你的代码时将会知道,你分配了一个特定的名称,但是并不会在后面再次用到该名称。例如,下面的例子中,你可能对循环计数中的实际值并不感兴趣,此时就可以使用“_”。

n = 42

for _ in range(n):

do_something()

3、国际化:也许你也曾看到”_“会被作为一个函数来使用。这种情况下,它通常用于实现国际化和本地化字符串之间翻译查找的函数名称,这似乎源自并遵循相应的C约定。

例如,在Django文档“转换”章节中,你将能看到如下代码:

from django.utils.translation import ugettext as _

from django.http import HttpResponse

def my_view(request):

output = _("Welcome to my site.")

return HttpResponse(output)

可以发现,场景二和场景三中的使用方法可能会相互冲突,所以我们需要避免在使用“_”作为国际化查找转换功能的代码块中同时使用“_”作为临时名称。

总结:

Python下划线命名模式 - 小结

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

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