单下划线表示内部使用约定,双下划线触发名称修饰避免命名冲突,单/双后导下划线用于避免关键字冲突或作为占位符,双前后下划线为魔术方法,单独下划线作临时变量或i18n标记。

在Python的世界里,下划线(
_
_
__
Python对下划线的使用,可以说是一种巧妙的平衡,介于严格的访问控制和灵活的开发自由之间。理解这些约定和机制,能帮助我们写出更符合Pythonic风格、更健壮的代码。这背后,其实是Python“我们都是成年人”的哲学在起作用,它相信开发者会尊重这些约定,而不是强制性的限制。
我们通常会遇到五种主要的下划线使用场景,每种都有其独特的含义和作用:
_variable
variable_
__variable
__variable__
_
当我第一次接触到
_variable
_helper_function()
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
举个例子:
# my_module.py
def public_function():
_internal_logic()
print("Public function executed.")
def _internal_logic():
print("This is an internal helper.")
class MyClass:
def __init__(self):
self.public_attribute = "I'm public"
self._private_attribute = "I'm meant for internal use"
def _internal_method(self):
print("This method is for internal use within MyClass.")
# another_script.py
from my_module import public_function, _internal_logic, MyClass
public_function()
# _internal_logic() # 虽然可以调用,但通常不建议这样做
obj = MyClass()
print(obj.public_attribute)
# print(obj._private_attribute) # 同样,不建议直接访问
# obj._internal_method() # 不建议直接调用这里最有意思的是,即使你写了
_internal_logic()
private
from module import *
双前导下划线(
__variable
__variable
_ClassName__variable
看个例子你就明白了:
class Base:
def __init__(self):
self.public_data = "base public"
self.__secret_data = "base secret" # 双下划线
def get_secret(self):
return self.__secret_data
class Derived(Base):
def __init__(self):
super().__init__()
self.public_data = "derived public"
self.__secret_data = "derived secret" # 子类也有一个同名双下划线属性
b = Base()
d = Derived()
print(b.public_data)
print(d.public_data)
# 尝试直接访问双下划线属性会报错
# print(b.__secret_data) # AttributeError: 'Base' object has no attribute '__secret_data'
# 但可以通过名称修饰后的名字访问
print(b._Base__secret_data)
print(d._Derived__secret_data) # 注意,子类的是 _Derived__secret_data
# 通过父类方法访问其自身的双下划线属性
print(b.get_secret()) # 访问的是 Base 自己的 __secret_data从上面的例子可以看出,
Base
__secret_data
_Base__secret_data
Derived
__secret_data
_Derived__secret_data
对我来说,这不仅仅是一个语法糖,它解决了多重继承或复杂类结构中潜在的命名冲突问题。它不是为了“隐藏”信息,因为你总是可以通过
_ClassName__variable
_
__dunder__
除了上面提到的,下划线还有一些非常特定的用途,这些用途往往与Python的内部机制或特定库的设计哲学紧密相关。
单独的下划线(_
这个
_
作为临时变量或占位符:当你需要解包一个元组或迭代一个序列,但只关心其中的一部分值时,
_
# 迭代时不需要索引
for _ in range(3):
print("Hello")
# 函数返回多个值,只关心其中一个
def get_user_info():
return "Alice", 30, "New York"
name, _, city = get_user_info()
print(f"Name: {name}, City: {city}")国际化(i18n)中的占位符:在一些国际化库(如
gettext
_()
# 假设 _ 是 gettext.gettext 的别名
# from gettext import gettext as _
# print(_("Hello World"))这种用法非常巧妙,它利用了
_
双前导和双后导下划线(__variable__
这些被称为“魔术方法”或“dunder methods”(来自“double underscore”的缩写)。它们是Python语言的核心组成部分,用于实现特殊的功能或行为。你几乎不会自己去定义一个像
__my_custom_attribute__
常见的例子有:
__init__
__str__
str()
print()
__repr__
__add__
+
__len__
len()
class Vector:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __str__(self):
return f"Vector({self.x}, {self.y})"
def __add__(self, other):
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
v1 = Vector(1, 2)
v2 = Vector(3, 4)
print(v1) # 调用 __str__
v3 = v1 + v2 # 调用 __add__
print(v3)这些dunder方法是Python实现其面向对象模型和各种语言特性的基石。它们允许你定制类的行为,让你的对象能够像内置类型一样与运算符、函数等进行交互。理解并正确使用它们,是掌握Python高级特性,编写出功能强大、符合Pythonic风格代码的关键。它们不是用来给你定义普通属性的,而是Python给你提供的“钩子”,让你能深入到语言的底层,定制对象的行为。对我来说,dunder方法是Python强大和灵活性的一个集中体现。
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