python下劃線的示例分析

這篇文章主要為大家展示了python下劃線的示例分析，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶大家一起來研究并學習一下“python下劃線的示例分析”這篇文章吧。

Python主要用來做什么

Python主要應用于：1、Web開發；2、數據科學研究；3、網絡爬蟲；4、嵌入式應用開發；5、游戲開發；6、桌面應用開發。

Python 用下劃線作為變量前綴和后綴指定特殊變量。

_xxx      不能用'from
module import *'導入 
__xxx__ 系統定義名字 
__xxx    類中的私有變量名 

核心風格：避免用下劃線作為變量名的開始。

因為下劃線對解釋器有特殊的意義，而且是內建標識符所使用的符號，我們建議程序員避免用下劃線作為變量名的開始。一般來講，變量名_xxx被看作是“私有
的”，在模塊或類外不可以使用。當變量是私有的時候，用_xxx 來表示變量是很好的習慣。因為變量名__xxx__對Python 來說有特殊含義，對于普通的變量應當避免這種命名風格。

"單下劃線" 開始的成員變量叫做保護變量，意思是只有類對象和子類對象自己能訪問到這些變量；
"雙下劃線" 開始的是私有成員，意思是只有類對象自己能訪問，連子類對象也不能訪問到這個數據。

以單下劃線開頭（_foo）的代表不能直接訪問的類屬性，需通過類提供的接口進行訪問，不能用“from
xxx import *”而導入；以雙下劃線開頭的（__foo）代表類的私有成員；以雙下劃線開頭和結尾的（__foo__）代表python里特殊方法專用的標識，如 __init__（）代表類的構造函數。

結論：

1、_xxx     不能用于’from
module import *’ 以單下劃線開頭的表示的是protected類型的變量。即保護類型只能允許其本身與子類進行訪問。

2、__xxx    雙下劃線的表示的是私有類型的變量。只能是允許這個類本身進行訪問了。連子類也不可以

3、__xxx___定義的是特列方法。像__init__之類的

學習心得：

1、搞清楚了python 里面的單下劃線與雙下劃線的區別

source: http://blog.163.com/jackylau_v/blog/static/175754040201182113817834/

Python中下劃線---完全解讀  

2011-09-02 23:38:17|  分類： 派森程序點滴|字號 訂閱

Python 用下劃線作為變量前綴和后綴指定特殊變量

_xxx 不能用’from module import *’導入

__xxx__ 系統定義名字

__xxx 類中的私有變量名

核心風格：避免用下劃線作為變量名的開始。

因為下劃線對解釋器有特殊的意義，而且是內建標識符所使用的符號，我們建議程序員避免用下劃線作為變量名的開始。一般來講，變量名_xxx被看作是“私有 的”，在模塊或類外不可以使用。當變量是私有的時候，用_xxx 來表示變量是很好的習慣。因為變量名__xxx__對Python 來說有特殊含義，對于普通的變量應當避免這種命名風格。

“單下劃線” 開始的成員變量叫做保護變量，意思是只有類對象和子類對象自己能訪問到這些變量；
“雙下劃線” 開始的是私有成員，意思是只有類對象自己能訪問，連子類對象也不能訪問到這個數據。

以單下劃線開頭（_foo）的代表不能直接訪問的類屬性，需通過類提供的接口進行訪問，不能用“from xxx import *”而導入；以雙下劃線開頭的（__foo）代表類的私有成員；以雙下劃線開頭和結尾的（__foo__）代表python里特殊方法專用的標識，如 __init__（）代表類的構造函數。

現在我們來總結下所有的系統定義屬性和方法， 先來看下保留屬性：

>>> Class1.__doc__ # 類型幫助信息 'Class1 Doc.' >>> Class1.__name__ # 類型名稱 'Class1' >>> Class1.__module__ # 類型所在模塊 '__main__' >>> Class1.__bases__ # 類型所繼承的基類 (<type 'object'>,) >>> Class1.__dict__ # 類型字典，存儲所有類型成員信息。 <dictproxy object at 0x00D3AD70> >>> Class1().__class__ # 類型 <class '__main__.Class1'> >>> Class1().__module__ # 實例類型所在模塊 '__main__' >>> Class1().__dict__ # 對象字典，存儲所有實例成員信息。 {'i': 1234}

接下來是保留方法，可以把保留方法分類：

類的基礎方法

1. 對 __init__() 方法的調用發生在實例被創建 之后 。如果要控制實際創建進程，請使用 __new__() 方法。

2. 按照約定， __repr__() 方法所返回的字符串為合法的 Python 表達式。

3. 在調用 print(x) 的同時也調用了 __str__() 方法。

4. 由于 bytes 類型的引入而從 Python 3 開始出現。

行為方式與迭代器類似的類

1. 無論何時創建迭代器都將調用 __iter__() 方法。這是用初始值對迭代器進行初始化的絕佳之處。

2. 無論何時從迭代器中獲取下一個值都將調用 __next__() 方法。

3. __reversed__() 方法并不常用。它以一個現有序列為參數，并將該序列中所有元素從尾到頭以逆序排列生成一個新的迭代器。

計算屬性

1. 如果某個類定義了 __getattribute__() 方法，在 每次引用屬性或方法名稱時 Python 都調用它（特殊方法名稱除外，因為那樣將會導致討厭的無限循環）。

2. 如果某個類定義了 __getattr__() 方法，Python 將只在正常的位置查詢屬性時才會調用它。如果實例 x 定義了屬性 color， x.color 將 不會 調用x.__getattr__('color')；而只會返回 x.color 已定義好的值。

3. 無論何時給屬性賦值，都會調用 __setattr__() 方法。

4. 無論何時刪除一個屬性，都將調用 __delattr__() 方法。

5. 如果定義了 __getattr__() 或 __getattribute__() 方法， __dir__() 方法將非常有用。通常，調用 dir(x) 將只顯示正常的屬性和方法。如果 __getattr()__方法動態處理 color 屬性， dir(x) 將不會將 color 列為可用屬性。可通過覆蓋 __dir__() 方法允許將 color 列為可用屬性，對于想使用你的類但卻不想深入其內部的人來說，該方法非常有益。

行為方式與函數類似的類

可以讓類的實例變得可調用——就像函數可以調用一樣——通過定義 __call__() 方法。

zipfile 模塊 通過該方式定義了一個可以使用給定密碼解密 經加密 zip 文件的類。該 zip 解密 算法需要在解密的過程中保存狀態。通過將解密器定義為類，使我們得以在
decryptor 類的單個實例中對該狀態進行維護。狀態在__init__() 方法中進行初始化，如果文件 經加密 則進行更新。但由于該類像函數一樣“可調用”，因此可以將實例作為map() 函數的第一個參數傳入，代碼如下：

# excerpt from zipfile.py class _ZipDecrypter:     def __init__(self, pwd):         self.key0 = 305419896               ①         self.key1 = 591751049         self.key2 = 878082192         for p in pwd:             self._UpdateKeys(p)      def __call__(self, c):                  ②         assert isinstance(c, int)         k = self.key2 | 2         c = c ^ (((k * (k^1)) >>  & 255)         self._UpdateKeys(c)         return c  zd = _ZipDecrypter(pwd)                    ③ bytes = zef_file.read(12) h = list(map(zd, bytes[0:12]))             ④

1. _ZipDecryptor 類維護了以三個旋轉密鑰形式出現的狀態，該狀態稍后將在 _UpdateKeys() 方法中更新（此處未展示）。

2. 該類定義了一個 __call__() 方法，使得該類可像函數一樣調用。在此例中，__call__() 對 zip 文件的單個字節進行解密，然后基于經解密的字節對旋轉密碼進行更新。

3. zd 是 _ZipDecryptor 類的一個實例。變量 pwd 被傳入 __init__() 方法，并在其中被存儲和用于首次旋轉密碼更新。

4. 給出 zip 文件的頭 12 個字節，將這些字節映射給 zd 進行解密，實際上這將導致調用 __call__() 方法 12 次，也就是 更新內部狀態并返回結果字節 12 次。

行為方式與序列類似的類

如果類作為一系列值的容器出現——也就是說如果對某個類來說，是否“包含”某值是件有意義的事情——那么它也許應該定義下面的特殊方法已，讓它的行為方式與序列類似。

cgi 模塊 在其 FieldStorage 類中使用了這些方法，該類用于表示提交給動態網頁的所有表單字段或查詢參數。

# A script which responds to http://example.com/search?q=cgi import cgi fs = cgi.FieldStorage() if 'q' in fs:                                               ①   do_search()  # An excerpt from cgi.py that explains how that works class FieldStorage: . . .     def __contains__(self, key):                            ②         if self.list is None:             raise TypeError('not indexable')         return any(item.name == key for item in self.list)  ③      def __len__(self):                                      ④         return len(self.keys())                             ⑤

1. 一旦創建了 cgi.FieldStorage 類的實例，就可以使用 “in” 運算符來檢查查詢字符串中是否包含了某個特定參數。

2. 而 __contains__() 方法是令該魔法生效的主角。

3. 如果代碼為 if 'q' in fs，Python 將在 fs 對象中查找 __contains__() 方法，而該方法在 cgi.py 中已經定義。'q' 的值被當作 key 參數傳入__contains__() 方法。

4. 同樣的 FieldStorage 類還支持返回其長度，因此可以編寫代碼 len(fs) 而其將調用 FieldStorage 的 __len__()方法，并返回其識別的查詢參數個數。

5. self.keys() 方法檢查 self.list is None 是否為真值，因此 __len__ 方法無需重復該錯誤檢查。

行為方式與字典類似的類

在前一節的基礎上稍作拓展，就不僅可以對 “in” 運算符和 len() 函數進行響應，還可像全功能字典一樣根據鍵來返回值。

cgi 模塊 的 FieldStorage 類 同樣定義了這些特殊方法，也就是說可以像下面這樣編碼：

# A script which responds to http://example.com/search?q=cgi import cgi fs = cgi.FieldStorage() if 'q' in fs:   do_search(fs['q'])                              ①  # An excerpt from cgi.py that shows how it works class FieldStorage: . . .     def __getitem__(self, key):                   ②         if self.list is None:             raise TypeError('not indexable')         found = []         for item in self.list:             if item.name == key: found.append(item)         if not found:             raise KeyError(key)         if len(found) == 1:             return found[0]         else:             return found

1. fs 對象是 cgi.FieldStorage 類的一個實例，但仍然可以像 fs['q'] 這樣估算表達式。

2. fs['q'] 將 key 參數設置為 'q' 來調用 __getitem__() 方法。然后它將在其內部維護的查詢參數列表 (self.list) 中查找一個 .name 與給定鍵相符的字典項。

可比較的類

我將此內容從前一節中拿出來使其單獨成節，是因為“比較”操作并不局限于數字。許多數據類型都可以進行比較——字符串、列表，甚至字典。如果要創建自己的類，且對象之間的比較有意義，可以使用下面的特殊方法來實現比較。

?如果定義了 __lt__() 方法但沒有定義 __gt__() 方法，Python 將通過經交換的算子調用 __lt__() 方法。然而，Python 并不會組合方法。例如，如果定義了 __lt__() 方法和 __eq()__ 方法，并試圖測試是否 x <= y，Python 不會按順序調用 __lt__() 和 __eq()__ 。它將只調用__le__() 方法。

可序列化的類

Python 支持 任意對象的序列化和反序列化。（多數 Python 參考資料稱該過程為 “pickling” 和 “unpickling”）。該技術對與將狀態保存為文件并在稍后恢復它非常有意義。所有的 內置數據類型 均已支持
pickling 。如果創建了自定義類，且希望它能夠 pickle，閱讀 pickle 協議 了解下列特殊方法何時以及如何被調用。

* 要重建序列化對象，Python 需要創建一個和被序列化的對象看起來一樣的新對象，然后設置新對象的所有屬性。__getnewargs__() 方法控制新對象的創建過程，而 __setstate__() 方法控制屬性值的還原方式。

可在 with 語塊中使用的類

with 語塊定義了 運行時刻上下文環境；在執行 with 語句時將“進入”該上下文環境，而執行該語塊中的最后一條語句將“退出”該上下文環境。

以下是 with file 習慣用法 的運作方式：

# excerpt from io.py: def _checkClosed(self, msg=None):     '''Internal: raise an ValueError if file is closed     '''     if self.closed:         raise ValueError('I/O operation on closed file.'                          if msg is None else msg)  def __enter__(self):     '''Context management protocol.  Returns self.'''     self._checkClosed()                                ①     return self                                        ②  def __exit__(self, *args):     '''Context management protocol.  Calls close()'''     self.close()                                       ③

1. 該文件對象同時定義了一個 __enter__() 和一個 __exit__() 方法。該 __enter__() 方法檢查文件是否處于打開狀態；如果沒有， _checkClosed() 方法引發一個例外。

2. __enter__() 方法將始終返回 self —— 這是 with 語塊將用于調用屬性和方法的對象

3. 在 with 語塊結束后，文件對象將自動關閉。怎么做到的？在 __exit__() 方法中調用了 self.close() .

?該 __exit__() 方法將總是被調用，哪怕是在 with 語塊中引發了例外。實際上，如果引發了例外，該例外信息將會被傳遞給 __exit__() 方法。查閱 With
狀態上下文環境管理器 了解更多細節。

真正神奇的東西

如果知道自己在干什么，你幾乎可以完全控制類是如何比較的、屬性如何定義，以及類的子類是何種類型。

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