这篇“Python中下划线的含义有哪些”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python中下划线的含义有哪些”文章吧。

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

__baz 

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

self.__baz

__baz

__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

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

__baz

>>> 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

__baz

>>> 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

_ExtendedTest__baz

>>> t2._ExtendedTest__baz
'overridden'

但原来的

_Test__baz

>>> 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"）

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

__mangled

_MangledGlobal__mangled

Python解释器自动将名称

__mangled

_MangledGlobal__mangled

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_

__call__ 

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)
>>> _
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