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這篇文章主要為大家展示了“Python中下劃線有什么含義”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python中下劃線有什么含義”這篇文章吧。
本文介紹了Python中單下劃線和雙下劃線("dunder")的各種含義和命名約定,名稱修飾(name mangling)的工作原理,以及它如何影響你自己的Python類。
單下劃線和雙下劃線在 Python 變量和方法名稱中都各有其含義。有一些含義僅僅是依照約定,被視作是對程序員的提示,而有一些含義是由 Python 解釋器嚴格執行的。
如果你想知道“Python 變量和方法名稱中單下劃線和雙下劃線的含義是什么?”,我會盡我所能在這里為你解答。
在本文中,我將討論以下五種下劃線模式和命名約定,以及它們如何影響 Python 程序的行為:
單前導下劃線:_var
單末尾下劃線:var_
雙前導下劃線:__var
雙前導和末尾下劃線:_var_
單下劃線:_
在文章結尾處,你可以找到一個簡短的“速查表”,總結了五種不同的下劃線命名約定及其含義,以及一個簡短的視頻教程,可讓你親身體驗它們的行為。
讓我們馬上開始!
當涉及到變量和方法名稱時,單個下劃線前綴有一個約定俗成的含義。 它是對程序員的一個提示,意味著 Python 社區一致認為它應該是什么意思,但程序的行為不受影響。
下劃線前綴的含義是告知其他程序員:以單個下劃線開頭的變量或方法僅供內部使用。 該約定在 PEP8 中有定義。
這不是 Python 強制規定的。 Python 不像 Java 那樣在“私有”和“公共”變量之間有很強的區別。 這就像有人提出了一個小小的下劃線警告標志,說:
“嘿,這不是真的要成為類的公共接口的一部分。不去管它就好。“
看看下面的例子:
class Test: def __init__(self): self.foo = 11 self._bar = 23
如果你實例化此類,并嘗試訪問在__init__構造函數中定義的 foo 和 _bar 屬性,會發生什么情況? 讓我們來看看:
>>> t = Test() >>> t.foo 11 >>> t._bar 23
你會看到 _bar 中的單個下劃線并沒有阻止我們“進入”類并訪問該變量的值。
這是因為 Python 中的單個下劃線前綴僅僅是一個約定,至少相對于變量和方法名而言。
但是,前導下劃線的確會影響從模塊中導入名稱的方式。
假設你在一個名為 my_module 的模塊中有以下代碼:
# This is my_module.py: def external_func(): return 23 def _internal_func(): return 42
現在,如果使用通配符從模塊中導入所有名稱,則 Python 不會導入帶有前導下劃線的名稱(除非模塊定義了覆蓋此行為的__all__列表):
>>> from my_module import * >>> external_func() 23 >>> _internal_func() NameError: "name '_internal_func' is not defined"
順便說一下,應該避免通配符導入,因為它們使名稱空間中存在哪些名稱不清楚 。 為了清楚起見,堅持常規導入更好。
與通配符導入不同,常規導入不受前導單個下劃線命名約定的影響:
>>> import my_module >>> my_module.external_func() 23 >>> my_module._internal_func() 42
我知道這一點可能有點令人困惑。 如果你遵循 PEP8 推薦,避免通配符導入,那么你真正需要記住的只有這個:
單個下劃線是一個 Python 命名約定,表示這個名稱是供內部使用的。 它通常不由 Python 解釋器強制執行,僅僅作為一種對程序員的提示。
有時候,一個變量的最合適的名稱已經被一個關鍵字所占用。 因此,像 class 或 def 這樣的名稱不能用作 Python 中的變量名稱。 在這種情況下,你可以附加一個下劃線來解決命名沖突:
>>> def make_object(name, class): SyntaxError: "invalid syntax" >>> def make_object(name, class_): ... pass
總之,單個末尾下劃線(后綴)是一個約定,用來避免與 Python 關鍵字產生命名沖突。 PEP8 解釋了這個約定。
到目前為止,我們所涉及的所有命名模式的含義,來自于已達成共識的約定。 而對于以雙下劃線開頭的 Python 類的屬性(包括變量和方法),情況就有點不同了。
雙下劃線前綴會導致 Python 解釋器重寫屬性名稱,以避免子類中的命名沖突。
這也叫做名稱修飾(name mangling),解釋器更改變量的名稱,以便在類被擴展的時候不容易產生沖突。
我知道這聽起來很抽象。 因此,我組合了一個小小的代碼示例來予以說明:
class Test: def __init__(self): self.foo = 11 self._bar = 23 self.__baz = 23
讓我們用內置的 dir() 函數來看看這個對象的屬性:
>>> t = Test() >>> dir(t) ['_Test__baz', '__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__', '_bar', 'foo']
以上是這個對象屬性的列表。 讓我們來看看這個列表,并尋找我們的原始變量名稱 foo,_bar和 __baz , 我保證你會注意到一些有趣的變化。
self.foo 變量在屬性列表中顯示為未修改為 foo。
self._bar 的行為方式相同 - 它以 _bar 的形式顯示在類上。 就像我之前說過的,在這種情況下,前導下劃線僅僅是一個約定。 給程序員一個提示而已。
然而,對于 self.__baz 而言,情況看起來有點不同。 當你在該列表中搜索 __baz 時,你會看不到有這個名字的變量。
如果你仔細觀察,你會看到此對象上有一個名為 _Test__baz 的屬性。 這就是 Python 解釋器所做的名稱修飾。 它這樣做是為了防止變量在子類中被重寫。
讓我們創建另一個擴展 Test 類的類,并嘗試重寫構造函數中添加的現有屬性:
class ExtendedTest(Test): def __init__(self): super().__init__() self.foo = 'overridden' self._bar = 'overridden' self.__baz = 'overridden'
現在,你認為 foo,_bar和 __baz 的值會出現在這個 ExtendedTest 類的實例上嗎? 我們來看一看:
>>> t2 = ExtendedTest() >>> t2.foo 'overridden' >>> t2._bar 'overridden' >>> t2.__baz AttributeError: "'ExtendedTest' object has no attribute '__baz'"
等一下,當我們嘗試查看 t2 .__ baz 的值時,為什么我們會得到 AttributeError? 名稱修飾被再次觸發了! 事實證明,這個對象甚至沒有 __baz 屬性:
['_ExtendedTest__baz', '_Test__baz', '__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__', '_bar', 'foo']
正如你可以看到 __baz變成 _ExtendedTest__baz 以防止意外修改:
>>> t2._ExtendedTest__baz 'overridden'
但原來的 _Test__baz 還在:
>>> t2._Test__baz 42
雙下劃線名稱修飾對程序員是完全透明的。 下面的例子證實了這一點:
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'"
名稱修飾是否也適用于方法名稱? 是的,也適用。名稱修飾會影響在一個類的上下文中,以兩個下劃線字符("dunders")開頭的所有名稱:
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
這是另一個也許令人驚訝的運用名稱修飾的例子:
_MangledGlobal__mangled = 23 class MangledGlobal: def test(self): return __mangled >>> MangledGlobal().test() 23
在這個例子中,我聲明了一個名為_MangledGlobal__mangled 的全局變量。然后我在名為 MangledGlobal 的類的上下文中訪問變量。由于名稱修飾,我能夠在類的 test() 方法內,以 __mangled 來引用_MangledGlobal__mangled全局變量。
Python 解釋器自動將名稱__mangled 擴展為 _MangledGlobal__mangled,因為它以兩個下劃線字符開頭。這表明名稱修飾不是專門與類屬性關聯的。它適用于在類上下文中使用的兩個下劃線字符開頭的任何名稱。
有很多要吸收的內容吧。
老實說,這些例子和解釋不是從我腦子里蹦出來的。我作了一些研究和加工才弄出來。我一直使用 Python,有很多年了,但是像這樣的規則和特殊情況并不總是浮現在腦海里。
有時候程序員最重要的技能是“模式識別”,而且知道在哪里查閱信息。如果您在這一點上感到有點不知所措,請不要擔心。慢慢來,試試這篇文章中的一些例子。
讓這些概念完全沉浸下來,以便你能夠理解名稱修飾的總體思路,以及我向您展示的一些其他的行為。如果有一天你和它們不期而遇,你會知道在文檔中按什么來查。
也許令人驚訝的是,如果一個名字同時以雙下劃線開始和結束,則不會應用名稱修飾。 由雙下劃線前綴和后綴包圍的變量不會被Python解釋器修改:
class PrefixPostfixTest: def __init__(self): self.__bam__ = 42 >>> PrefixPostfixTest().__bam__ 42
但是,Python保留了有雙前導和雙末尾下劃線的名稱,用于特殊用途。 這樣的例子有,_init__對象構造函數,或_call --- 它使得一個對象可以被調用。
這些dunder方法通常被稱為神奇方法 - 但Python社區中的許多人(包括我自己)都不喜歡這種方法。
最好避免在自己的程序中使用以雙下劃線(“dunders”)開頭和結尾的名稱,以避免與將來Python語言的變化產生沖突。
按照習慣,有時候單個獨立下劃線是用作一個名字,來表示某個變量是臨時的或無關緊要的。
例如,在下面的循環中,我們不需要訪問正在運行的索引,我們可以使用“_”來表示它只是一個臨時值:
>>> for _ in range(32): ... print('Hello, World.')
你也可以在拆分(unpacking)表達式中將單個下劃線用作“不關心的”變量,以忽略特定的值。 同樣,這個含義只是“依照約定”,并不會在Python解釋器中觸發特殊的行為。 單個下劃線僅僅是一個有效的變量名稱,會有這個用途而已。
在下面的代碼示例中,我將汽車元組拆分為單獨的變量,但我只對顏色和里程值感興趣。 但是,為了使拆分表達式成功運行,我需要將包含在元組中的所有值分配給變量。 在這種情況下,“_”作為占位符變量可以派上用場:
>>> car = ('red', 'auto', 12, 3812.4) >>> color, _, _, mileage = car >>> color 'red' >>> mileage 3812.4 >>> _ 12
除了用作臨時變量之外,“_”是大多數Python REPL中的一個特殊變量,它表示由解釋器評估的最近一個表達式的結果。
這樣就很方便了,比如你可以在一個解釋器會話中訪問先前計算的結果,或者,你是在動態構建多個對象并與它們交互,無需事先給這些對象分配名字:
>>> 20 + 3 23 >>> _ 23 >>> print(_) 23 >>> list() [] >>> _.append(1) >>> _.append(2) >>> _.append(3) >>> _ [1, 2, 3]
以下是一個簡短的小結,即“速查表”,羅列了我在本文中談到的五種Python下劃線模式的含義:
以上是“Python中下劃線有什么含義”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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