这篇文章讨论Python中下划线_的使用。跟Python中很多用法类似,下划线_的不同用法绝大部分(不全是)都是一种惯例约定。
一、 单个下划线直接做变量名(_)
主要有三种情况:
1. 解释器中
_符号是指交互解释器中最后一次执行语句的返回结果。这种用法最初出现在CPython解释器中,其他解释器后来也都跟进了。
复制代码 代码如下:
> _
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
NameError: name '_' is not defined
> 42
> _
> 'alright!' if _ else ':('
'alright!'
> _
'alright!'
2. 作为名称使用
这个跟上面有点类似。_用作被丢弃的名称。按照惯例,这样做可以让阅读你代码的人知道,这是个不会被使用的特定名称。举个例子,你可能无所谓一个循环计数的值:
复制代码 代码如下:
n = 42
for _ in range(n):
do_something()
3. i18n
_还可以被用作函数名。这种情况,单下划线经常被用作国际化和本地化字符串翻译查询的函数名。这种惯例好像起源于C语言。举个例子,在 Django documentation for translation 中你可能会看到:
复制代码 代码如下:
from django.utils.translation import ugettext as _
from django.http import HttpResponse
def my_view(request):
output = _("Welcome to my site.")
return HttpResponse(output)
第二种和第三种用法会引起冲突,所以在任意代码块中,如果使用了_作i18n翻译查询函数,就应该避免再用作被丢弃的变量名。
二、 单下划线前缀的名称(例如_shahriar)
以单下划线做前缀的名称指定了这个名称是“私有的”。在 有些 导入import * 的场景中,下一个使用你代码的人(或者你本人)会明白这个名称仅内部使用。Python documentation里面写道:
a name prefixed with an underscore (e.g. _spam) should be treated as a non-public part of the API (whether it is a function, a method or a data member). It should be considered an implementation detail and subject to change without notice.
之所以说在在 有些 import * 的场景,是因为导入时解释器确实对单下划线开头的名称做了处理。如果你这么写from <module/package> import *,任何以单下划线开头的名称都不会被导入,除非模块/包的__all__列表明确包含了这些名称。更多相关信息见““Importing * in Python”。
三、双下划线前缀的名称(例如__shahriar)
以双下划线做前缀的名称(特别是方法名)并不是一种惯例;它对解释器有特定含义。Python会改写这些名称,以免与子类中定义的名称产生冲突。Python documentation中提到,任何__spam这种形式(至少以两个下划线做开头,绝大部分都还有一个下划线做结尾)的标识符,都会文本上被替换为_classname__spam,其中classname是当前类名,并带上一个下划线做前缀。
看下面这个例子:
复制代码 代码如下:
> class A(object):
... def _internal_use(self):
... pass
... def __method_name(self):
... pass
...
> dir(A())
['_A__method_name', ..., '_internal_use']
正如所料,_internal_use没有变化,但__method_name被改写成了_ClassName__method_name。现在创建一个A的子类B(这可不是个好名字),就不会轻易的覆盖掉A中的__method_name了:
复制代码 代码如下:
> class C(object):
... def __mine__(self):
... pass
...
> dir(C)
... [..., '__mine__', ...]
还是不要这样写方法名,只让Python定义的特殊方法名使用这种惯例吧。
Python,下划线
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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