1、单下划线（_）

通常情况下，单下划线（_）会在以下3种场景中使用：

1.1 在解释器中：

在这种情况下，“_”代表交互式解释器会话中上一条执行的语句的结果。这种用法首先被标准CPython解释器采用，然后其他类型的解释器也先后采用。

>>> _ Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name '_' is not defined

>>> 42

>>> _

42

>>> 'alright!' if _ else ':('

'alright!'

>>> _

'alright!'

1.2 作为一个名称：

这与上面一点稍微有些联系，此时“_”作为临时性的名称使用。这样，当其他人阅读你的代码时将会知道，你分配了一个特定的名称，但是并不会在后面再次用到该名称。例如，下面的例子中，你可能对循环计数中的实际值并不感兴趣，此时就可以使用“_”。

n = 42

for _ in range(n):

    do_something()

1. 3 国际化：

也许你也曾看到”_“会被作为一个函数来使用。这种情况下，它通常用于实现国际化和本地化字符串之间翻译查找的函数名称，这似乎源自并遵循相应的C约定。例如，在 Django文档“转换”章节中，你将能看到如下代码：

from django.utils.translation import ugettext as _

from django.http import HttpResponse

def my_view(request):

    output = _("Welcome to my site.")

    return HttpResponse(output)

可以发现，场景二和场景三中的使用方法可能会相互冲突，所以我们需要避免在使用“_”作为国际化查找转换功能的代码块中同时使用“_”作为临时名称。

2、名称前的单下划线（如：_shahriar）

程序员使用名称前的单下划线，用于指定该名称属性为“私有”。这有点类似于惯例，为了使其他人（或你自己）使用这些代码时将会知道以“_”开头的名称只供内部使用。正如Python文档中所述：

以下划线“_”为前缀的名称（如_spam）应该被视为API中非公开的部分（不管是函数、方法还是数据成员）。此时，应该将它们看作是一种实现细节，在修改它们时无需对外部通知。

正如上面所说，这确实类似一种惯例，因为它对解释器来说确实有一定的意义，如果你写了代码“from <模块/包名> import *”，那么以“_”开头的名称都不会被导入， 除非模块或包中的“__all__”列表显式地包含了它们 。了解更多请查看“ Importing * in Python”。

不过值得注意的是，如果使用 import a_module 这样导入模块，仍然可以用 a_module._some_var 这样的形式访问到这样的对象。

另外单下划线开头还有一种一般不会用到的情况在于使用一个 C 编写的扩展库有时会用下划线开头命名，然后使用一个去掉下划线的 Python 模块进行包装。如 struct 这个模块实际上是 C 模块 _struct 的一个 Python 包装。

3、名称前的双下划线（如：__shahriar）

名称（具体为一个方法名）前双下划线（__）的用法并不是一种惯例，对解释器来说它有特定的意义。Python中的这种用法是为了避免与子类定义的名称冲突。Python文档指出，“__spam”这种形式（ 至少两个前导下划线，最多一个后续下划线 ）的任何标识符将会被“_classname__spam”这种形式原文取代，在这里“classname”是去掉前导下划线的当前类名。例如下面的例子：

>>> class A(object):

...     def _internal_use(self):

...         pass

...     def __method_name(self):

...         pass

...

>>> dir(A())

['_A__method_name', ..., '_internal_use']

正如所预料的，“_internal_use”并未改变，而“__method_name”却被变成了“_ClassName__method_name”：__开头 的 私有变量会在代码生成之前被转换为长格式（变为公有）。转换机制是这样的：在变量前端插入类名，再在前端加入一个下划线字符。这就是所谓的私有变量 名字改编 （Private name mangling） 。

此时，如果你创建A的一个子类B，那么你将不能轻易地覆写A中的方法“__method_name”，

>>> class B(A):

...     def __method_name(self):

...         pass

...

>>> dir(B())

['_A__method_name', '_B__method_name', ..., '_internal_use']

然而如果你知道了这个规律，最终你还是可以访问这个“私有”变量的。

私有变量名字改编意在给出一个在类中定义"私有"实例变量和方法的简单途径，避免派生类的实例变量定义产生问题，或者与外界代码中的变量搞混。

要注意的是混淆规则（私有变量名字改编）主要目的在于避免意外错误，被认作为私有的变量仍然有可能被访问或修改(使用_classname__membername)，在特定的场合它也是有用的，比如调试的时候。

上述的功能几乎和Java中的final方法和C++类中标准方法（非虚方法）一样。

无论是单下划线还是双下划线开头的成员，都是希望外部程序开发者不要直接使用这些成员变量和这些成员函数，只是双下划线从语法上能够更直接的避 免错误的使用，但是如果按照 _类名__成员名 则依然可以访问到。单下划线的在动态调试时可能会方便一些，只要项目组的人都遵守下划线开头的成员不直接使用，那使用单下划线或许会更好。

4、名称前后的双下划线（如：__init__）

这种用法表示Python中特殊的方法名。其实，这只是一种惯例，对Python系统来说，这将确保不会与用户自定义的名称冲突。通常，你将会 覆写这些方法，并在里面实现你所需要的功能，以便Python调用它们。例如，当定义一个类时，你经常会覆写“__init__”方法。

双下划线开头双下划线结尾的是一些 Python 的“魔术”对象，如类成员的 __init__、__del__、__add__、__getitem__ 等，以及全局的 __file__、__name__ 等。 Python 官方推荐永远不要将这样的命名方式应用于自己的变量或函数，而是按照文档说明来使用。 虽然你也可以编写自己的特殊方法名，但不要这样做。

>>> class C(object):

...     def __mine__(self):

...         pass

...

>>> dir(C)

... [..., '__mine__', ...]

其实，很容易摆脱这种类型的命名，而只让Python内部定义的特殊名称遵循这种约定 :)

5、题外话 if __name__ == "__main__":

所有的 Python 模块都是对象并且有几个有用的属性，你可以使用这些属性方便地测试你所书写的模块。

模块是对象, 并且所有的模块都有一个内置属性 __name__。一个模块的 __name__ 的值要看您如何应用模块。如果 import 模块, 那么 __name__的值通常为模块的文件名, 不带路径或者文件扩展名。但是您也可以像一个标准的程序一样直接运行模块, 在这种情况下 __name__的值将是一个特别的缺省值：__main__。

>>> import odbchelper

>>> odbchelper.__name__

'odbchelper'

6、总结：

附 PEP 规范：

PEP-0008:

In addition, the following special forms using leading or trailing underscores are recognized (these can generally be combined with any case convention):

  - _single_leading_underscore: weak "internal use" indicator. E.g. "from M import *" does not import objects whose name starts with an underscore.

  - single_trailing_underscore_: used by convention to avoid conflicts with Python keyword, e.g.

    Tkinter.Toplevel(master, class_='ClassName')

  - __double_leading_underscore: when naming a class attribute, invokes name mangling (inside class FooBar, __boo becomes _FooBar__boo; see below).

  - __double_leading_and_trailing_underscore__: "magic" objects or attributes that live in user-controlled namespaces. E.g. __init__,

    __import__ or __file__. Never invent such names; only use them as documented.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
##############################################################################################################################################################################

>>> 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：

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。

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。

* 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。

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。

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

转自：https://www.cnblogs.com/skying555/p/6169110.html