Python魔法函数（特殊函数）

Python中如何实现运算符的重载，即实现例如a+b这样的运算符操作呢？

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在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字，所以要实现运算符的重载，就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头，双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数，它在创建类对象时被自动调用。

下面我们来看个简单的例子。

上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+，当执行a+b语句时，python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3，则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。

代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数，当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式，便于打印输出，因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。

代码中还有一个特殊的 __call__ 函数，该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。

以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。

输出结果为：

上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数，注意有些对象也是这种形式，例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。

以上代码在Python3.6运行通过.

python中的_doc_是什么意思？

您好，首先您描述有误，应该是__doc__，双下划线。

每个对象都会有一个__doc__属性，用于描述该对象的作用。在一个模块被import时，其文件中的某些特殊的字符串会被python解释器保存在相应对象的__doc__属性中。比如，一个模块有模块的__doc__，一个class或function也有其对应的__doc__属性。在python中，一个模块其实就是一个.py文件。在文件中特殊的地方书写的字符串就是所谓的docstrings，就是将被放到__doc__的内容。这个“特殊的地方”包括：

1. 一个文件任何一条可执行的代码之前  #模块的__doc__

2. 一个类，在类定义语句后，任何可执行代码前#类的__doc__

3. 一个函数，在函数定义语句后，任何可执行代码前#函数的__doc__

举个例子：

#use  __doc__ 属性

class MyClass:

'string.'

def printSay():

'print say welcome to you.'

print 'say welcome to you.'

print MyClass.__doc__

print MyClass.printSay.__doc__

#输出结果

string.

print say welcome to you.

python下划线定义属性

类的私有变量和私有方法

在Python中可以通过在属性变量名前加上双下划线定义属性为私有属性

特殊变量命名

1、 _xx 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。若内部变量标示，如： 当使用“from M import”时，不会将以一个下划线开头的对象引入 。

2、 __xx 双下划线的表示的是私有类型的变量。只能允许这个类本身进行访问了，连子类也不可以用于命名一个类属性（类变量），调用时名字被改变（在类FooBar内部，__boo变成_FooBar__boo,如self._FooBar__boo）

3、 __xx__定义的是特列方法。用户控制的命名空间内的变量或是属性，如init , __import__或是file 。只有当文档有说明时使用，不要自己定义这类变量。 （就是说这些是python内部定义的变量名）

在这里强调说一下私有变量,python默认的成员函数和成员变量都是公开的,没有像其他类似语言的public,private等关键字修饰.但是可以在变量前面加上两个下划线"_",这样的话函数或变量就变成私有的.这是python的私有变量轧压(这个翻译好拗口),英文是(private name mangling.) **情况就是当变量被标记为私有后,在变量的前端插入类名,再类名前添加一个下划线"_",即形成了_ClassName__变量名.**

Python内置类属性

__dict__ : 类的属性（包含一个字典，由类的数据属性组成）

__doc__ :类的文档字符串

__module__: 类定义所在的模块（类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className.__module__ 等于 mymod）

__bases__ : 类的所有父类构成元素（包含了一个由所有父类组成的元组）

python 变量下划线命名规则

单下划线和双下划线在Python变量、类、模块命名中都有不懂的含义，名称中都各有其含义。有一些是程序员之间约定俗成的，Python解释器不用强制其执行，但有些Python解释器会强制执行。

本文从以下几种不同使用方式，对下划线的用途和含义进行说明：

1）变量

通常用于类内部变量的命名，表明该变量是该类私用变量，外部不要去访问它，但也是可以访问到的。这只是程序员之间的一个约定俗成的做法，Python解释器本身不会对它进行限制。

我们创建一个类：

实例化A，并访问它的变量，aa._bar 也是可以访问的，但既然人家这么命名了，外部最好不要去访问了

2）函数和模块

和变量一样，这是一个私有函数，不建议外部程序调用该函数。

我们创建一个脚本aa.py, 里面有2个函数 _aa，bb：

导入aa，分别调用函数 _aa和bb，bb 可以调用，但显示无 _aa

3）类

同变量和函数一样，都是私有变量，外部最好不要调用

用来避免和Python内置函数命名产生冲突，PEP8解释了这个约定。

如class或def不能用作Python中的变量名称，如果之间用，会提示错误。如果你非要用它，可以 使用 class_或 def_。

还有一些函数名，如chr，chr()是Python内置函数，用来表示ascii码对应的字符他的输入时数字，可以用十进制，也可以用十六进制。如果你非要它来表示染色体，可以用chr_来代替。当然如果你直接使用它作为变量名，它也不会报错，但最好不要这样使用。

在python中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上 "__" (两个下划线)，那么这个函数或变量就会成为私有的了。

在内部，python使用一种 name mangling 技术，将__var 替换成 _classname__var，因此在外部调用__var会找不到，代替它的是_classname_var。这种处理方式叫做名称修饰（name mangling）:解释器更改变量的名称，以便在类被扩展的时候不容易产生冲突。

由双下划线前缀和后缀包围的变量，不会应用名称修饰，因此不会被Python解释器修改：

我们创建一个类B，dir() 查看类的所有属性，发现 存在 __aa__

但是，Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。 如，__init__对象构造函数，或 __call__ 它使得一个对象可以被调用。所有我们尽量不要使用这种方式命名变量，以免和Python解释器内置的函数发生冲突。

_ 不加任何其他字符，单独作为一个名字，用来表示某个临时的或者无关紧要的变量。

举例1： 表示一个临时变量 。在下面的循环中，我们不需要获取循环的索引，只是print n 行 'Hello World'，可以用 "_" 来表示它只是一个临时值：

举例2： 表示一个不关心的变量 ，仅仅是个占位符变量，用来占位。mlist 列表中，我只想获得1，2，4 位的变量，那 3 和 5 可以 用 _ 来占位

举例3 ： 表示由解释器评估的最近一个表达式的结果 ，方便进行查看。

python中下划线命名的含义

python中有五种下划线命名；

(1)单前导下划线： var

以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用，但是不强制执行。通过类名.变量名依然可以引用，但是在使用通配符导入模块（from 模块 import *）时，不能调用使用下划线定义的函数，而常规导入（import 模块）是可以调用的。

(2)单末尾下划线：var

当最符合当前函数的变量名被占用，则可以使用_来解决命名冲突。单个末尾下划线（后缀）是一个约定，用来避免与Python关键字产生命名冲突。

(3)双前导下划线：_ var

双下划线前缀会导致Python解释器重写属性名称，以避免子类中的命名冲突。

这也叫做名称修饰（name mangling） - 解释器更改变量的名称，以便在类被扩展的时候不容易产生冲突。

(4)双前导和末尾下划线： var

Python保留了有双前导和双末尾下划线的名称，用于特殊用途。 这样的例子有， init 对象构造函数，或 call --- 它使得一个对象可以被调用。最好避免在自己的程序中使用以双下划线（“dunders”）开头和结尾的名称，以避免与将来Python语言的变化产生冲突。

(5)单下划线：

有时候单个独立下划线是用作一个名字，来表示某个变量是临时的或无关紧要的。单个下划线仅仅是一个有效的变量名称，会有这个用途而已。

总结：

参考： Python中下划线的5种含义

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