不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会Python！

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”！

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：

以上所述是小编给大家介绍的不知道这5种下划线的含义,你就不算真的会python！，希望对大家有所帮助