一、单前导下划线 _var

单个下划线是一个Python命名约定,表示这个名称是供内部使用的。 它通常不由Python解释器强制执行,仅仅作为一种对程序员的提示。外部也可以直接访问。

前导下划线的确会影响从模块中导入名称的方式。

# This is my_module.py:

def external_func():
   return 23

def _internal_func():
   return 42

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。 为了清楚起见,坚持常规导入更好。

>>> from my_module import *
>>> external_func()
23
>>> _internal_func()
NameError: "name '_internal_func' is not defined"

>>> import my_module
>>> my_module.external_func()
23
>>> my_module._internal_func()
42

二、单末尾下划线 var_

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

三、双前导下划线 __var

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。

为了保证不能在class之外访问私有变量,Python会在类的内部自动的把我们定义的__spam私有变量的名字替换成为

_classname__spam(注意,classname前面是一个下划线,spam前是两个下划线),因此,用户在外部访问__spam的时候就会

提示找不到相应的变量。 python中的私有变量和私有方法仍然是可以访问的;访问方法如下:

私有变量:实例._类名__变量名

私有方法:实例._类名__方法名()

class ExtendedTest(Test):
   def __init__(self):
       super().__init__()
       self.foo = 'overridden'
       self._bar = 'overridden'
       self.__baz = 'overridden'

>>> t2 = ExtendedTest()
>>> t2.foo
'overridden'
>>> t2._bar
'overridden'
>>> t2.__baz
AttributeError: "'ExtendedTest' object has no attribute '__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']

4、双前导和双末尾下划线 _var_

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

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。

5、单下划线 _

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。
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。

>>> 20 + 3
23
>>> _
23
>>> print(_)

以上就是“Python 下划线的5种含义”的全部内容,希望对你有所帮助。