当前位置:

首页 > 编程开发 > Python中下划线的含义有哪些

Python中下划线的含义有哪些

1.单前导下划线:_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。“2.单末尾下划线va

本文目录

    1.单前导下划线:_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PEP 8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。“

    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

    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__', '__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:

    >>> dir(t2)
    ['_ExtendedTest__baz', '_Test__baz', '__class__', '__delattr__',
    '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__',
    '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__',
    '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__',
    '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__',
    '__subclasshook__', '__weakref__', '_bar', 'foo', 'get_vars']

    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]
    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
    作者最新文章
    编程开发 Python
    相关文章 更多
    python删除一个列表里的重复元素的方法与代码示例
    python删除一个列表里的重复元素的方法与代码示例

    学习如何使用Python高效删除列表中的重复元素。本文提供5种常见方法的代码示例,涵盖保持顺序与不保持顺序的场景,适合初学者和进阶开发者参考。

    Python写接口的步骤及完整代码示例
    Python写接口的步骤及完整代码示例

    详细讲解使用Python编写Web接口的核心步骤与完整代码示例,涵盖环境准备、路由定义、数据校验、服务启动及调试测试方法。

    codex怎么读取word文档及docx文件操作教程
    codex怎么读取word文档及docx文件操作教程

    介绍如何利用编程工具读取和解析Word文档(docx格式),涵盖基础文本提取代码示例、结构化数据处理逻辑,以及处理复杂排版时的技术局限与替代方案。

    怎么在Python中调用C语言代码提升性能
    怎么在Python中调用C语言代码提升性能

    详细讲解在Python中调用C语言代码提升性能的完整实践指南,包含原理分析、编译步骤、ctypes与CFFI具体实现、性能对比及常见陷阱。

    Python与C语言的性能差异及底层原理
    Python与C语言的性能差异及底层原理

    深入解析Python与C语言在执行效率上的数量级差异,从编译机制、变量内存布局、动态类型推断到GIL锁,系统阐明底层核心原理。

    Python和C语言哪个更适合编程入门
    Python和C语言哪个更适合编程入门

    客观对比Python与C语言在心智负担、底层机制与学习反馈上的核心差异,提供清晰有据的选择标准与切实的入门学习路径。

    selenium上传文件教程本地文件路径设置方法
    selenium上传文件教程本地文件路径设置方法

    深入解析Selenium处理文件上传的技术细节,涵盖标准HTML控件的路径直接注入法与非标准控件的系统级模拟方案,提供Windows与Linux环境下的路径设置最佳实践及常见异常排查。

    大数据开发语言选型:Java对比Scala与Python的优缺点及适用场景
    大数据开发语言选型:Java对比Scala与Python的优缺点及适用场景

    针对大数据工程场景,系统对比Java、Scala与Python在执行性能、生态结合、开发效率和维护成本上的核心差异,给出清晰的架构选型依据与落地方案。

    langgraph python guide中文入门教程详解
    langgraph python guide中文入门教程详解

    本篇LangGraph Python中文入门教程详解,系统梳理StateGraph状态机定义、节点编写、边与条件路由、检查点持久化(MemorySaver)等核心机制,提供从环境安装到完整循环智能体构建的代码示例与实操指导。

    Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践
    Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践

    面向后端开发者,基于 Python 官方文档说明如何在 Windows 上安装 Python、创建 venv 虚拟环境及使用 pip 管理依赖。包含可复制命令、验证方法及工具选择边界,避免常见配置误区。

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    PDF教程
    PDF教程

    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

    Mac软件 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    Aperty macOS版
    Aperty macOS版
    macOS

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    WINDOWS 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    PixTV 网页版
    PixTV 网页版
    Windows

    PixTV 是一款在浏览器中使用的 AI 视觉内容创作平台,提供图片、视频、音频、文字生成、AI 分镜、局部重绘、提示词反推和无限画布等工具,适合短剧、漫剧、广告及社交媒体内容制作。