Python中下劃線---完全解讀
Python 用下劃線作為變數字首和字尾指定特殊變數
_xxx 不能用from module import *匯入
__xxx__ 系統定義名字
__xxx 類中的私有變數名
核心風格：避免用下劃線作為變數名的開始。
因為下劃線對直譯器有特殊的意義，而且是內建識別符號所使用的符號，我們建議程式設計師避免用下劃線作為變數名的開始。一般來講，變數名_xxx被看作是“私有 的”，在模組或類外不可以使用。當變數是私有的時候，用_xxx來表示變數是很好的習慣。因為變數名__xxx__對Python 來說有特殊含義，對於普通的變數應當避免這種命名風格。
“單下劃線” 開始的成員變數叫做保護變數，意思是隻有類物件和子類物件自己能訪問到這些變數；
“雙下劃線” 開始的是私有成員，意思是隻有類物件自己能訪問，連子類物件也不能訪問到這個資料。
以單下劃線開頭_foo的代表不能直接訪問的類屬性，需透過類提供的介面進行訪問，不能用from xxx import *而匯入；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裡特殊方法專用的標識，如 __init__（）代表類的建構函式。
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__ # 型別幫助資訊 'Class1 Doc.'
>>> Class1.__name__ # 型別名稱 'Class1'
>>> Class1.__module__ # 型別所在模組 '__main__'
>>> Class1.__bases__ # 型別所繼承的基類 (<type 'object'>,)
>>> Class1.__dict__ # 型別字典，儲存所有型別成員資訊。
<dictproxy object at 0x00D3AD70>
#學習中遇到問題沒人解答？小編建立了一個Python學習交流群：153708845
>>> Class1().__class__ # 型別 <class '__main__.Class1'>
>>> Class1().__module__ # 例項型別所在模組 '__main__'
>>> Class1().__dict__ # 物件字典，儲存所有例項成員資訊。 {'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
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 初始化一個例項 | x = MyClass() | x.__init__() |
| ② | 字串的“官方”表現形式 | repr(x) | x.__repr__() |
| ③ | 字串的“非正式”值 | str(x) | x.__str__() |
| ④ | 位元組陣列的“非正式”值 | bytes(x) | x.__bytes__() |
| ⑤ | 格式化字串的值 | format(x, format_spec) | x.__format__(format_spec) |
- 對
__init__()方法的呼叫發生在例項被建立 之後 。如果要控制實際建立程序，請使用__new__()方法。 - 按照約定，
__repr__()方法所返回的字串為合法的 Python 表示式。 - 在呼叫 print(x) 的同時也呼叫了
__str__()方法。 - 由於 bytes 型別的引入而從 Python 3 開始出現。
行為方式與迭代器類似的類
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 遍歷某個序列 | iter(seq) | seq.__iter__() |
| ② | 從迭代器中獲取下一個值 | next(seq) | seq.__next__() |
| ③ | 按逆序建立一個迭代器 | reversed(seq) | seq.__reversed__() |
- 無論何時建立迭代器都將呼叫
__iter__()方法。這是用初始值對迭代器進行初始化的絕佳之處。 - 無論何時從迭代器中獲取下一個值都將呼叫
__next__()方法。 __reversed__()方法並不常用。它以一個現有序列為引數，並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
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 獲取一個計算屬性（無條件的） | x.my_property | x.__getattribute__('my_property') |
| ② | 獲取一個計算屬性（後備） | x.my_property | x.__getattr__('my_property') |
| ③ | 設定某屬性 | x.my_property = value | x.__setattr__('my_property',value) |
| ④ | 刪除某屬性 | del x.my_property | x.__delattr__('my_property') |
| ⑤ | 列出所有屬性和方法 | dir(x) | x.__dir__() |
- 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 都呼叫它（特殊方法名稱除外，因為那樣將會導致討厭的無限迴圈）。 - 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呼叫它。如果例項 x 定義了屬性color， x.color 將 不會 呼叫x.__getattr__('color')；而只會返回x.color 已定義好的值。 - 無論何時給屬性賦值，都會呼叫
__setattr__()方法。 - 無論何時刪除一個屬性，都將呼叫
__delattr__()方法。 - 如果定義了
__getattr__()或__getattribute__()方法，__dir__()方法將非常有用。通常，呼叫 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。可透過覆蓋__dir__()方法允許將 color 列為可用屬性，對於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。
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 序列的長度 | len(seq) | seq.__len__() |
| ② | 瞭解某序列是否包含特定的值 | x in seq | seq.__contains__(x) |
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 透過鍵來獲取值 | x[key] | x.__getitem__(key) |
| ② | 透過鍵來設定值 | x[key] = value | x.__setitem__(key,value) |
| ③ | 刪除一個鍵值對 | del x[key] | x.__delitem__(key) |
| ④ | 為缺失鍵提供預設值 | x[nonexistent_key] | x.__missing__(nonexistent_key) |
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”操作並不侷限於數字。許多資料型別都可以進行比較——字串、列表，甚至字典。如果要建立自己的類，且物件之間的比較有意義，可以使用下面的特殊方法來實現比較。
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 相等 | x == y | x.__eq__(y) |
| ② | 不相等 | x != y | x.__ne__(y) |
| ③ | 小於 | x < y | x.__lt__(y) |
| ④ | 小於或等於 | x <= y | x.__le__(y) |
| ⑤ | 大於 | x > y | x.__gt__(y) |
| ⑥ | 大於或等於 | x >= y | x.__ge__(y) |
| ⑦ | 布林上上下文環境中的真值 | if x: | x.__bool__() |
可序列化的類
Python 支援 任意物件的序列化和反序列化。（多數 Python 參考資料稱該過程為 “pickling” 和 “unpickling”）。該技術對與將狀態儲存為檔案並在稍後恢復它非常有意義。所有的 內建資料型別 均已支援 pickling 。如果建立了自定義類，且希望它能夠 pickle，閱讀 pickle 協議 瞭解下列特殊方法何時以及如何被呼叫。
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 自定義物件的複製 | copy.copy(x) | x.__copy__() |
| ② | 自定義物件的深度複製 | copy.deepcopy(x) | x.__deepcopy__() |
| ③ | 在 pickling 之前獲取物件的狀態 | pickle.dump(x, file) | x.__getstate__() |
| ④ | 序列化某物件 | pickle.dump(x, file) | x.__reduce__() |
| ⑤ | 序列化某物件（新 pickling 協議） | pickle.dump(x, file, protocol_version) | x.__reduce_ex__(protocol_version) |
| ⑥ | 控制 unpickling 過程中物件的建立方式 | x = pickle.load(file) | x.__getnewargs__() |
| ⑦ | 在 unpickling 之後還原物件的狀態 | x = pickle.load(file) | x.__setstate__() |
要重建序列化物件，Python 需要建立一個和被序列化的物件看起來一樣的新物件，然後設定新物件的所有屬性。__getnewargs__() 方法控制新物件的建立過程，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 執行時刻上下文環境；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後一條語句將“退出”該上下文環境。
| 序號 | 目的 | 所編寫程式碼 | Python 實際呼叫 |
|---|---|---|---|
| ① | 在進入 with 語塊時進行一些特別操作 | with x: | x.__enter__() |
| ② | 在退出 with 語塊時進行一些特別操作 | with x: | x.__exit__() |
該檔案物件同時定義了一個 __enter__() 和一個 __exit__() 方法。該 __enter__() 方法檢查檔案是否處於開啟狀態；如果沒有， _checkClosed()方法引發一個例外。
__enter__() 方法將始終返回 self —— 這是 with 語塊將用於呼叫屬性和方法的物件
在 with 語塊結束後，檔案物件將自動關閉。怎麼做到的？在__exit__()方法中呼叫了 self.close() .
該__exit__()方法將總是被呼叫，哪怕是在 with 語塊中引發了例外。實際上，如果引發了例外，該例外資訊將會被傳遞給 __exit__() 方法。