Python笔记_第三篇_面向对象_4.单下划线和双下划线

　　说道这里我们需要稍微暂停一下。前面我们说到了类是作为一个对象存放容器。这个容器里面有属性和方法。最好的理解类的方式就是把类想想成一个容器。

　　然后构造了一个析构函数和构造函数，然后又对object和self进行了解释，最后又说了一下重写。我们发现类作为一个存放对象的容器，其类也是一个对象。

　　类也有自己的__main__,__init__,__class__等属性。我们发现了，越来越多的时候，在Python里面用了很多下划线来表示这些意思。下划线分双下划线和单下划线两种，一共又存在5中组合，这5中组合当中根据PEP8和Python社区当中一些约定俗称的规定。我们把双下划线和单下划线进行分别的解释。

1. 两种类型：

　　第一种类型：有一些含义仅仅是依照约定的，被视作对程序员的提示。

　　第二种类型：是被Python解释器严格执行的。

2. 五种组合：

　　* 单前下划线：_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：_

　　在文章结尾处，可以找到一个简短的速查表，总结了五种不同下划线命名约定机器含义。

　　

　　2.1 单前下划线：_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称的函数以。他是对程序员的一个提示，意味着Python社区一直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高职其他程序员：以单个下划线开头的变量或方法仅仅供内部使用。该约定在PEP8中有定义。

　　这不是Python强制规定的。Python不想Java那样存在“私有”和“公共”变量之间有很强的区别，这就像有人提出一个小小的下划线警告标志，说：“嘿，这不是真正要成为类公共接口的一部分。不要去管它就好。”

　　看看下面这个例子：

class Test(object):
    def __init__(self):
        self.foo =
        self._bar = 

t = Test()

print(t.foo) # 11
print(t._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，会看到_bar的单个下滑性并没有阻止我们进行类的访问改变了的值。

　　这是因为Python中国的单个下滑性前缀仅仅是约定——至少相对于变量和方法名而言。

　　但是，单前导下划线的确会影响从模块中导入名称的方式。

　　假设你在一个命名为my_module的模块中有如下代码：

# This is my_module.py:

def external_func():
    return 

def _internal_func():
    return 

from my_module import *

external_func()
_internal_func()
# NameError: name '_internal_func' is not defined

　　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（除非模块定义覆盖此行为的__all__列表）

　　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。为了清除期间，坚持常规导入更好。

import  my_module

my_module.external_func()
my_module._internal_func()
# 正常

　　如果用常规导入，就不受单前导下划线命名约定的影响了。

　　我们知道这一点可能令人困惑。如果遵循PEP8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，表示这个名称时供内部使用的。它通常不由Python解释器执行，仅仅作为对程序员的提示。”

　　2.2 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了。因此像class或def这样的名称不能用作Python中的变量名称。这种情况下，你可以附加一个下划线来解决命名冲突。

　　举例说明：

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。

　　2.3 双前导下划线：__var

　　截止到目前为止，我们所涉及的所有命名模式的函数以，来自于达成共识的约定。而对于双下划线的开头的Python类的属性（包括变量和方法），情况就有点儿不同了。

　　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。

　　这也叫名称修饰（name mangling）——解释器更改变量名称，以便在类被扩展的时候布偶容易产生冲突。我们知道这听起来很抽象。因此我组合一个小小的代码来予以说明：

class Test:
    def __init__(self):
        self.foo =
        self._bar =
        self.__baz = 

　　我们用内置dir(t)函数来看这个对象的属性

['_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']

　　以上这个对象属性列表中，foo,_bar和__baz中会有一些有趣的变化。

　　* self.foo变量在书香列表中修改为foo

　　* self._bar的行为方式相同——他以_bar的形式现实在类上。就像我之前说过的，在这种情况下，千导下划线仅仅是一个约定。给程序员一个提示而已。

　　* 然后，对应self.__baz而言情况看起来就有点儿不同了。当你在该列表中搜索__baz的时候，看不到有这个名字的变量。

　　__baz出了什么情况？

　　如果你仔细观察，你会看到此对象上有一个命名为_Test__baz的属性。这就是Python解释所作的名称修饰。他这样做是为了防止变量在子类中被重写。

　　我们在创建一个类并尝试重写构造函数添加现有的属性

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

　　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 

   def call_it(self):
       return self.__method()

>>> MangledMethod().__method()
AttributeError: "'MangledMethod' object has no attribute '__method'"
>>> MangledMethod().call_it()

　　这是另一个也许令人惊讶的运用名称修饰的例子：

_MangledGlobal__mangled = 

class MangledGlobal:
   def test(self):
       return __mangled

>>> MangledGlobal().test()

　　另外，我们在举一个我们之前代码相关的例子：

class Person(object):
    def __init__(self,name,age,height,weight,money):
        self.name = name
        self.age = age
        self.height = height
        self.weight = weight

    # 通过内部方法，取修改私有属性
    # 通过自定义的方法实现对私有属性的赋值与取值。
    def run(self):
        print(self.__money)
    def setMoney(self,_money):
        # 数据的过滤
        if _money < :
           _money =
        else:
            self.__money = _money
    def getMoney(self):
            return self.__money

per = Person("hanmeimei",,,,)
# 不能直接访问per.__money是因为Python解释器变成了__money变成了__Person__money
# 仍然可以用__Person__去访问，强烈建议不要去这么干,不同的解释器可能存在解释的变量名不一致。
# per.__money =
# print(per.__money)
# 无法直接访问了，变成了Private的了
per.run()
# 在内部可以直接访问
per.setMoney()
print(per.getMoney())

# # 所以Python这种动态语言没有纯私有的，在Python中我们叫做访问限制。
# per._Person__money =
# print(per.getMoney())

　　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。

　　

　　2.4 双前导和末尾下划线：__var__（很重要）

　　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__ = 

>>> PrefixPostfixTest().__bam__

　　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。

　　

　　2.5 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():
...    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', , 3812.4)
>>> color, _, _, mileage = car

>>> color
'red'
>>> mileage
3812.4
>>> _

　　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：

>>>  + 

>>> _

>>> print(_)

>>> list()
[]
>>> _.append()
>>> _.append()
>>> _.append()
>>> _
[, , ]

3. 总结：

　　以下是一个简短的小结，即速查表，罗列了这5中Python下划线模式的含义：

4. 补充：

　　我们可以写set和get两个函数的形式，进行私有变量的访问。

class Person(object):
    def __init__(self,name,age,height,weight,money):
        self.name = name
        self.age = age
        self.height = height
        self.weight = weight
        self.__money = money

    # 通过内部方法，取修改私有属性
    # 通过自定义的方法实现对私有属性的赋值与取值。
    def run(self):
        print(self.__money)
    def setMoney(self,__money):
        # 数据的过滤
        if __money < :
            __money =
        else:
            self.__money = __money
    def getMoney(self):
            return self.__money

per = Person("hanmeimei",,,,)
per.setMoney()
print(per.getMoney())  # 100