python中的下划线及双下划线

一、Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量

1. 单下划线开头:

  _xxx:弱“内部使用”标识,如:”from Module import *”,将不导入所有以下划线开头的对象,包括包、模块、成员

2. 双下划线开头:

  __xxx:模块内的私有成员,外部无法直接调用。

  即:私有类型的变量。只能是允许这个类本身进行访问了。连子类也不可以 

3. 双下划线开头和结尾:

  __xxx__ :系统定义名字, 用户无法控制的命名空间中的“魔术”对象或属性, 如:

  __name__、__doc__、__init__、__import__、__file__等;

二、python常用的魔法方法及变量 

转自:http://www.cnblogs.com/DxSoft/p/3506627.html

  __new__: 是一个类的初始化过程中第一个被执行的方法。它创建了类,然后把一些参数传递给__init__

  _init__(self, [...): 类的构造器,当初始构造方法被执行

  __del__(self):如果 __new__ 和 __init__ 形成一个类的构造函数,__del__ 是就是析构函数

  __str__(self):定义当 str() 被你的一个类的实例调用时所要产生的行为。

  

Magic
Method 
何时被调用(例子) Explanation
__new__(cls [,...]) instance = MyClass(arg1, arg2)  __new__ is called on instance creation
__init__(self [,...]) instance = MyClass(arg1, arg2) __init__ is called on instance creation
__cmp__(self, other) self == other, self > other, etc. Called for any comparison
__pos__(self) +self Unary plus sign
__neg__(self) -self Unary minus sign
__invert__(self) ~self Bitwise inversion
__index__(self) x[self] Conversion when object is used as index
__nonzero__(self) bool(self) Boolean value of the object
__getattr__(self, name) self.name # name doesn‘t exist Accessing nonexistent attribute
__setattr__(self, name, val) self.name = val Assigning to an attribute
__delattr__(self, name) del self.name Deleting an attribute
__getattribute__(self, name) self.name Accessing any attribute
__getitem__(self, key) self[key] Accessing an item using an index
__setitem__(self, key, val) self[key] = val Assigning to an item using an index
__delitem__(self, key) del self[key] Deleting an item using an index
__iter__(self) for x in self Iteration
__contains__(self, value) value in self,value not in self Membership tests using in
__call__(self [,...]) self(args) "Calling" an instance
__enter__(self) with self as x: with statement context managers
__exit__(self, exc, val, trace) with self as x: with statement context managers
__getstate__(self) pickle.dump(pkl_file, self) Pickling
__setstate__(self) data = pickle.load(pkl_file) Pickling

三、 双下划线开头和结尾的函数及变量枚举: 

x.__add__(y)          等价于  x+y
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__(...) 等价于   x(...)
x.__cmp__(y) 等价于   cmp(x,y)
x.__getattribute__(‘name‘) 等价于  x.name   等价于  getattr(x, ‘name‘),  比__getattr__更早调用
x.__hash__()  等价于   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‘) 等价于 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

Magic
Method 
何时被调用(例子) Explanation
__new__(cls [,...]) instance = MyClass(arg1, arg2)  __new__ is called on instance creation
__init__(self [,...]) instance = MyClass(arg1, arg2) __init__ is called on instance creation
__cmp__(self, other) self == other, self > other, etc. Called for any comparison
__pos__(self) +self Unary plus sign
__neg__(self) -self Unary minus sign
__invert__(self) ~self Bitwise inversion
__index__(self) x[self] Conversion when object is used as index
__nonzero__(self) bool(self) Boolean value of the object
__getattr__(self, name) self.name # name doesn‘t exist Accessing nonexistent attribute
__setattr__(self, name, val) self.name = val Assigning to an attribute
__delattr__(self, name) del self.name Deleting an attribute
__getattribute__(self, name) self.name Accessing any attribute
__getitem__(self, key) self[key] Accessing an item using an index
__setitem__(self, key, val) self[key] = val Assigning to an item using an index
__delitem__(self, key) del self[key] Deleting an item using an index
__iter__(self) for x in self Iteration
__contains__(self, value) value in self,value not in self Membership tests using in
__call__(self [,...]) self(args) "Calling" an instance
__enter__(self) with self as x: with statement context managers
__exit__(self, exc, val, trace) with self as x: with statement context managers
__getstate__(self) pickle.dump(pkl_file, self) Pickling
__setstate__(self) data = pickle.load(pkl_file) Pickling

python中的下划线及双下划线

时间: 2024-11-01 01:53:34

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python 里面的单下划线与双下划线的区别(私有和保护)

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 ——变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用.__xxx__ 系统定义名字 ——__xxx 类中的私有变量名 ——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. 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

python 里面的单下划线与双下划线的区别

python 里面的单下划线与双下划线的区别 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 moduleimport *'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

python(七) Python中单下划线和双下划线

Python中单下划线和双下划线: 一.分类 (1).以单下划线开头,表示这是一个保护成员,只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量. 以单下划线开头的变量和函数被默认是内部函数,使用from module improt *时不会被获取,但是使用import module可以获取. (2).以单下划线结尾仅仅是为了区别该名称与关键词 (3).双下划线开头,表示为私有成员,只允许类本身访问,子类也不行.在文本上被替换为_class__method  (4).双下划线开头,双下划线结尾.一种约定,P

Python中单下划线和双下划线

Python中单下划线和双下划线: 一.分类 (1).以单下划线开头,表示这是一个保护成员,只有类对象和子类对象自己能访问到这些变量. 以单下划线开头的变量和函数被默认是内部函数,使用from module import *时不会被获取,但是使用import module可以获取. (2).以单下划线结尾仅仅是为了区别该名称与关键词 (3).双下划线开头,表示为私有成员,只允许类本身访问,子类也不行.在文本上被替换为_class__method  (4).双下划线开头,双下划线结尾.一种约定,P

python单下划线、双下划线、头尾双下划线说明:

单下划线.双下划线.头尾双下划线说明: __foo__: 定义的是特殊方法,一般是系统定义名字 ,类似 __init__() 之类的. _foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量,即保护类型只能允许其本身与子类进行访问,不能用于 from module import * __foo: 双下划线的表示的是私有类型(private)的变量, 只能是允许这个类本身进行访问了. 来源: http://www.runoob.com/python/python-object.htm

python中的单下划线和双下划线意义和作用

Python中并没有真正意义上的“私有”,类的属性的的可见性取决于属性的名字(这里的属性包括了函数).例如,以单下划线开头的属性(例如_spam),应被当成API中非公有的部分(但是注意,它们仍然可以被访问),一般是具体实现细节的部分.单下划线常用来实现模块级私有化,当我们使用“from mymodule import *”来加载模块的时候,不会加载以单下划线开头的模块属性. 而以双下划线开头并最多以一个下划线结尾的属性(例如___spam),将会被替换成_classname__spam这样的形

python 类中的单下划线和双下划线的意义

#"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. class Pub(object):     var1 = 'hello'     _var2 = 'yes'     __var3 = 'hah'     def __init__(self):         self._a = 123         self.__b = 

python的单下划线和双下划线

python 类中的单下划线开头的变量表示:该方法为类的私有方法,原则上外部不能访问,但是用._XX是可以访问到的 双下划线开头则是强制外部不能直接访问的用.__XX是访问不到的,它内部其实是将变量名重新命名为:_类名__变量名,所以可以通过._类名__变量名访问 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Linhaifeng' class People: __star='earth111111111111' __star1='earth111111111111' __

私有属性,私有方法,类变量,实例变量,单下划线,双下划线

1.私有属性__age,不能通过实例对象直接调用,而是通过一个方法来调用 class Dog: def __init__(self, new_age): self.__age = new_age def get_age(self): return self.__age wang_cai = Dog(1) result = wang_cai.get_age() print(result) 2.私有方法,通过一个共有方法来调用 class Dog(object):   def __init__(se