Python中下划线---完全解读

Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量

_xxx 不能用’from module import *’导入

__xxx__ 系统定义名字

__xxx 类中的私有变量名

核心风格:避免用下划线作为变量名的开始。

因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始。一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用。当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义,对于普通的变量应当避免这种命名风格。

“单下划线” 开始的成员变量叫做保护变量,意思是只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量; “双下划线” 开始的是私有成员,意思是只有类对象自己能访问,连子类对象也不能访问到这个数据。

以单下划线开头(_foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用“from xxx import *”而导入;以双下划线开头的(__foo)代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如 __init__()代表类的构造函数。

现在我们来总结下所有的系统定义属性和方法, 先来看下保留属性:

>>> Class1.__doc__ # 类型帮助信息 'Class1 Doc.' 
>>> Class1.__name__ # 类型名称 'Class1' 
>>> Class1.__module__ # 类型所在模块 '__main__' 
>>> Class1.__bases__ # 类型所继承的基类 (<type 'object'>,) 
>>> Class1.__dict__ # 类型字典,存储所有类型成员信息。 


<dictproxy object at 0x00D3AD70> >>> Class1().__class__ # 类型 <class '__main__.Class1'> >>> Class1().__module__ # 实例类型所在模块 '__main__' >>> Class1().__dict__ # 对象字典,存储所有实例成员信息。 {'i': 1234}
接下来是保留方法,可以把保留方法分类:

类的基础方法

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

初始化一个实例

x = MyClass()

x.__init__()

字符串的“官方”表现形式

repr(x)

x.__repr__()

字符串的“非正式”值

str(x)

x.__str__()

字节数组的“非正式”值

bytes(x)

x.__bytes__()

格式化字符串的值

format(x, format_spec)

x.__format__(format_spec)

  1. 对 __init__() 方法的调用发生在实例被创建 之后 。如果要控制实际创建进程,请使用 __new__() 方法
  2. 按照约定, __repr__() 方法所返回的字符串为合法的 Python 表达式。
  3. 在调用 print(x) 的同时也调用了 __str__() 方法。
  4. 由于 bytes 类型的引入而从 Python 3 开始出现

行为方式与迭代器类似的类

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

遍历某个序列

iter(seq)

seq.__iter__()

从迭代器中获取下一个值

next(seq)

seq.__next__()

按逆序创建一个迭代器

reversed(seq)

seq.__reversed__()

  1. 无论何时创建迭代器都将调用 __iter__() 方法。这是用初始值对迭代器进行初始化的绝佳之处。
  2. 无论何时从迭代器中获取下一个值都将调用 __next__() 方法。
  3. __reversed__() 方法并不常用。它以一个现有序列为参数,并将该序列中所有元素从尾到头以逆序排列生成一个新的迭代器。

计算属性

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

获取一个计算属性(无条件的)

x.my_property

x.__getattribute__('my_property')

获取一个计算属性(后备)

x.my_property

x.__getattr__('my_property')

设置某属性

x.my_property = value

x.__setattr__('my_property',value)

删除某属性

del x.my_property

x.__delattr__('my_property')

列出所有属性和方法

dir(x)

x.__dir__()

  1. 如果某个类定义了 __getattribute__() 方法,在 每次引用属性或方法名称时 Python 都调用它(特殊方法名称除外,因为那样将会导致讨厌的无限循环)。
  2. 如果某个类定义了 __getattr__() 方法,Python 将只在正常的位置查询属性时才会调用它。如果实例 x 定义了属性color, x.color 将 不会 调用x.__getattr__('color');而只会返回x.color 已定义好的值。
  3. 无论何时给属性赋值,都会调用 __setattr__() 方法。
  4. 无论何时删除一个属性,都将调用 __delattr__() 方法。
  5. 如果定义了 __getattr__() 或 __getattribute__() 方法, __dir__() 方法将非常有用。通常,调用 dir(x) 将只显示正常的属性和方法。如果__getattr()__方法动态处理color 属性, dir(x) 将不会将 color 列为可用属性。可通过覆盖 __dir__() 方法允许将 color 列为可用属性,对于想使用你的类但却不想深入其内部的人来说,该方法非常有益。

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

序列的长度

len(seq)

seq.__len__()

了解某序列是否包含特定的值

x in seq

seq.__contains__(x)

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

通过键来获取值

x[key]

x.__getitem__(key)

通过键来设置值

x[key] = value

x.__setitem__(key,value)

删除一个键值对

del x[key]

x.__delitem__(key)

为缺失键提供默认值

x[nonexistent_key]

x.__missing__(nonexistent_key)

可比较的类

我将此内容从前一节中拿出来使其单独成节,是因为“比较”操作并不局限于数字。许多数据类型都可以进行比较——字符串、列表,甚至字典。如果要创建自己的类,且对象之间的比较有意义,可以使用下面的特殊方法来实现比较。

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

相等

x == y

x.__eq__(y)

不相等

x != y

x.__ne__(y)

小于

x < y

x.__lt__(y)

小于或等于

x <= y

x.__le__(y)

大于

x > y

x.__gt__(y)

大于或等于

x >= y

x.__ge__(y)

布尔上上下文环境中的真值

if x:

x.__bool__()

可序列化的类

Python 支持 任意对象的序列化和反序列化。(多数 Python 参考资料称该过程为 “pickling” 和 “unpickling”)。该技术对与将状态保存为文件并在稍后恢复它非常有意义。所有的 内置数据类型 均已支持 pickling 。如果创建了自定义类,且希望它能够 pickle,阅读 pickle 协议 了解下列特殊方法何时以及如何被调用。

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

自定义对象的复制

copy.copy(x)

x.__copy__()

自定义对象的深度复制

copy.deepcopy(x)

x.__deepcopy__()

在 pickling 之前获取对象的状态

pickle.dump(x, file)

x.__getstate__()

序列化某对象

pickle.dump(x, file)

x.__reduce__()

序列化某对象(新 pickling 协议)

pickle.dump(x, file, protocol_version)

x.__reduce_ex__(protocol_version)

*

控制 unpickling 过程中对象的创建方式

x = pickle.load(file)

x.__getnewargs__()

*

在 unpickling 之后还原对象的状态

x = pickle.load(file)

x.__setstate__()

* 要重建序列化对象,Python 需要创建一个和被序列化的对象看起来一样的新对象,然后设置新对象的所有属性。__getnewargs__() 方法控制新对象的创建过程,而 __setstate__() 方法控制属性值的还原方式。

可在 with 语块中使用的类

with 语块定义了 运行时刻上下文环境;在执行 with 语句时将“进入”该上下文环境,而执行该语块中的最后一条语句将“退出”该上下文环境。

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

在进入 with 语块时进行一些特别操作

with x:

x.__enter__()

在退出 with 语块时进行一些特别操作

with x:

x.__exit__()

以下是 with file 习惯用法 的运作方式:

# 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. 该文件对象同时定义了一个 __enter__() 和一个 __exit__() 方法。该 __enter__() 方法检查文件是否处于打开状态;如果没有, _checkClosed()方法引发一个例外。
  2. __enter__() 方法将始终返回 self —— 这是 with 语块将用于调用属性和方法的对象
  3. 在 with 语块结束后,文件对象将自动关闭。怎么做到的?在 __exit__() 方法中调用了 self.close() .

?该 __exit__() 方法将总是被调用,哪怕是在 with 语块中引发了例外。实际上,如果引发了例外,该例外信息将会被传递给 __exit__() 方法。查阅 With 状态上下文环境管理器 了解更多细节。

真正神奇的东西

如果知道自己在干什么,你几乎可以完全控制类是如何比较的、属性如何定义,以及类的子类是何种类型。

序号

目的

所编写代码

Python 实际调用

类构造器

x = MyClass()

x.__new__()

*

类析构器

del x

x.__del__()

只定义特定集合的某些属性

x.__slots__()

自定义散列值

hash(x)

x.__hash__()

获取某个属性的值

x.color

type(x).__dict__['color'].__get__(x, type(x))

设置某个属性的值

x.color = 'PapayaWhip'

type(x).__dict__['color'].__set__(x, 'PapayaWhip')

删除某个属性

del x.color

type(x).__dict__['color'].__del__(x)

控制某个对象是否是该对象的实例 your class

isinstance(x, MyClass)

MyClass.__instancecheck__(x)

控制某个类是否是该类的子类

issubclass(C, MyClass)

MyClass.__subclasscheck__(C)

控制某个类是否是该抽象基类的子类

issubclass(C, MyABC)

MyABC.__subclasshook__(C)

python中以双下划线的是一些系统定义得名称,让python以更优雅得语法实行一些操作,本质上还是一些函数和变量,与其他函数和变量无二。 比如x.__add__(y) 等价于 x+y 有一些很常见,有一些可能比较偏,在这里罗列一下,做个笔记,备忘。 x.__contains__(y) 等价于 y in x, 在list,str, dict,set等容器中有这个函数 __base__, __bases__, __mro__, 关于类继承和函数查找路径的。 class.__subclasses__(), 返回子类列表 x.__call__(...) == x(...) x.__cmp__(y) == cmp(x,y) x.__getattribute__('name') == x.name == getattr(x, 'name'),  比__getattr__更早调用 x.__hash__() == hash(x) x.__sizeof__(), x在内存中的字节数, x为class得话, 就应该是x.__basicsize__ x.__delattr__('name') == del x.name __dictoffset__ attribute tells you the offset to where you find the pointer to the __dict__ object in any instance object that has one. It is in bytes. __flags__, 返回一串数字,用来判断该类型能否被序列化(if it's a heap type), __flags__ & 512 S.__format__, 有些类有用 x.__getitem__(y) == x[y], 相应还有__setitem__, 某些不可修改类型如set,str没有__setitem__ x.__getslice__(i, j) == x[i:j], 有个疑问,x='123456789', x[::2],是咋实现得 __subclasscheck__(), check if a class is subclass __instancecheck__(), check if an object is an instance __itemsize__, These fields allow calculating the size in bytes of instances of the type. 0是可变长度, 非0则是固定长度 x.__mod__(y) == x%y, x.__rmod__(y) == y%x x.__module__ , x所属模块 x.__mul__(y) == x*y,  x.__rmul__(y) == y*x

__reduce__, __reduce_ex__ , for pickle

__slots__ 使用之后类变成静态一样,没有了__dict__, 实例也不可新添加属性

__getattr__ 在一般的查找属性查找不到之后会调用此函数

__setattr__ 取代一般的赋值操作,如果有此函数会调用此函数, 如想调用正常赋值途径用 object.__setattr__(self, name, value)

__delattr__ 同__setattr__, 在del obj.name有意义时会调用

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