深入研究 Python 的单下划线和双下划线
Python 在对象名称之前使用前导下划线来传达特定的含义和行为。
单下划线:“内部使用”指示符
单个下划线表示属性或方法旨在在其自己的类中使用。这是阻止外部访问的约定,而不是强制规则。此外,当模块中的函数名称前面有一个下划线时,这意味着不应从模块外部导入它们。
双下划线:名称修饰
双下划线触发名称修改,这是一个过程,其中标识符以类名为前缀,并删除前导下划线。这是为“私有”类成员完成的,以避免与派生类或外部代码的成员发生冲突。但是,请务必注意,确定的用户仍然可以访问这些变量。
示例:
在以下示例中,__superprivate 旨在在类外部不可访问,而_semiprivate则遵循内部使用的约定:
class MyClass: def __init__(self): self.__superprivate = "Hello" self._semiprivate = ", world!"
在类外访问这些成员时,只有 _semiprivate 会被暴露:
mc = MyClass() print(mc._semiprivate) # "Hello" print(mc.superprivate) # Attribute error
因此,单下划线表示预期内部使用,而双下划线则保护成员不被名称修改直接访问,提供隐私层,但不是绝对安全。
以上是Python 中单下划线和双下划线有什么区别?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。