目前常見的用法有五種：
下面我們具體看看這些下劃線應用場景。
單下劃線一般用于表示臨時變量，在REPL、for循環(huán)和元組拆包等場景中比較常見。
單下劃線在REPL中關聯(lián)的是上一次計算的非None結(jié)果。
>>> 1+1 2 >>> _ 2 >>> a=2+2 >>> _ 2
1+1，結(jié)果為2，賦值給_；而賦值表達式a=2+2a為4，但整個表達式結(jié)果為None，故不會關聯(lián)到_。這有點類似日常大家使用的計算器中的ANS按鍵，直接保存了上次的計算結(jié)果。
for循環(huán)中_作為臨時變量用。下劃線來指代沒什么意義的變量。例如在如下函數(shù)中，當我們只關心函數(shù)執(zhí)行次數(shù)，而不關心具體次序的情況下，可以使用_作為參數(shù)。
nums = 13 for _ in range(nums): fun_oper()
第三個用法是元組拆包，賦值的時候可以用_來表示略過的內(nèi)容。如下代碼忽略北京市人口數(shù)，只取得名字和區(qū)號。
>>> city,_,code = ('Beijing',21536000,'010')
>>> print(city,code)
Beijing 010
如果需要略過的內(nèi)容多于一個的話，可以使用*開頭的參數(shù)，表示忽略多個內(nèi)容。如下代碼忽略面積和人口數(shù)，只取得名字和區(qū)號
city,*_,code = ('Beijing',21536000,16410.54,'010')
在一些國際化編程中，_常用來表示翻譯函數(shù)名。例如gettext包使用時：
import gettext
zh = gettext.tranlation('dict','locale',languages=['zh_CN'])
zh.install()
_('hello world')
依據(jù)設定的字典文件，其返回相應的漢字“你好世界”。
_也可用于數(shù)字的分割，這在數(shù)字比較長的時候常用。
>>> a = 9_999_999_999 >>> a 9999999999
a的值自動忽略了下劃線。這樣用_分割數(shù)字，有利于便捷讀取比較大的數(shù)。
變量后面加一個下劃線。主要用于解決命名沖突問題，元編程中遇時Python保留的關鍵字時，需要臨時創(chuàng)建一個變量的副本時，都可以使用這種機制。
def type_obj_class(name,class_): pass def tag(name,*content,class_): pass
以上代碼中出現(xiàn)的class是Python的保留關鍵字，直接使用會報錯，使用下劃線后綴的方式解決了這個問題。
前面一個下劃線，后面加上變量，這是僅供內(nèi)部使用的“保護變量”。比如函數(shù)、方法或者屬性。
這種保護不是強制規(guī)定，而是一種程序員的約定，解釋器不做訪問控制。一般來講這些屬性都作為實現(xiàn)細節(jié)而不需要調(diào)用者關心，隨時都可能改變，我們編程時雖然能訪問，但是不建議訪問。
這種屬性，只有在導入時，才能發(fā)揮保護作用。而且必須是from XXX import *這種導入形式才能發(fā)揮保護作用。
使用
from XXX import *是一種通配導入（wildcard import），這是Python社區(qū)不推薦的方式，因為你根本搞不清你到底導入了什么屬性、方法，很可能搞亂你自己的命名空間。PEP8推薦的導入方式是from XXX import aVar , b_func , c_func這種形式。
比如在下例汽車庫函數(shù)tools.py里定義的“保護屬性”：發(fā)動機型號和輪胎型號，這屬于實現(xiàn)細節(jié)，沒必要暴露給用戶。當我們使用from tools import * 語句調(diào)用時，其實際并沒有導入所有_開頭的屬性，只導入了普通drive方法。
_moto_type = 'L15b2'
_wheel_type = 'michelin'
def drive():
_start_engine()
_drive_wheel()
def _start_engine():
print('start engine %s'%_moto_type)
def _drive_wheel():
print('drive wheel %s'%_wheel_type)
查看命令空間print(vars())可見，只有drive函數(shù)被導入進來，其他下劃線開頭的“私有屬性”都沒有導入進來。
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': _frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x005CF868>, '__spec__': None, '__annotations__':{}, '__builtins__': module 'builtins' (built-in)>, '__file__': '.\\xiahuaxian.py', '__cached__': None, 'walk': function walk at 0x01DA8C40>, 'root': '.\\__pycache__', '_': [21536000, 16410.54], 'dirs': ['tools.cpython-38.pyc'], 'city': 'Beijing', 'code': '010', 'drive': function drive at 0x01DBC4A8>}
之所以說是“保護”并不是“私有”，是因為Python沒有提供解釋器機制來控制訪問權(quán)限。我們依然可以訪問這些屬性：
import tools tools._moto_type = 'EA211' tools.drive()
以上代碼，以越過“保護屬性”。此外，還有兩種方法能突破這個限制，一種是將“私有屬性”添加到tool.py文件的__all__列表里，使from tools import *也導入這些本該隱藏的屬性。
__all__ = ['drive','_moto_type','_wheel_type']
另一種是導入時指定“受保護屬性”名。
from tools import drive,_start_engine _start_engine()
甚至是，使用import tools也可以輕易突破保護限制。所以可見，“保護屬性”是一種簡單的隱藏機制，只有在from tools import *時，由解釋器提供簡單的保護，但是可以輕易突破。這種保護更多地依賴程序員的共識：不訪問、修改“保護屬性”。除此之外，有沒有更安全的保護機制呢？有，就是下一部分討論的私有變量。
私有屬性解決的之前的保護屬性保護力度不夠的問題。變量前面加上兩個下劃線，類里面作為屬性名和方法都可以。兩個下劃線屬性由Python的改寫機制來實現(xiàn)對這個屬性的保護。
看下面汽車例子中，品牌為普通屬性，發(fā)動機為“保護屬性”，車輪品牌為“私有屬性”。
class Car:
def __init__(self):
self.brand = 'Honda'
self._moto_type = 'L15B2'
self.__wheel_type = 'michelin'
def drive(self):
print('Start the engine %s,drive the wheel %s,I get a running %s car'%
(self._moto_type,
self.__wheel_type,
self.brand))
我們用var(car1)查看下具體屬性值，
['_Car__wheel_type', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_moto_type', 'brand', 'drive']
可見，實例化car1中，普通屬性self.brand和保護屬性self._moto_type都得以保存，兩個下劃線的私有屬性__wheel_type沒有了。取而代之的是_Car_wheel_type這個屬性。這就是改寫機制（Name mangling）。兩個下劃線的屬性，被改寫成帶有類名前綴的變量，這樣子類很難明明一個和如此復雜名字重名的屬性。保證了屬性不被重載，保證了其的私有性。
這里“私有變量”的實現(xiàn)，是從解釋器層面給與的改寫，保護了私有變量。但是這個機制并非絕對安全，因為我們依然可以通過obj._ClasssName__private來訪問__private私有屬性。
car1.brand = 'Toyota' car1._moto_type = '6AR-FSE' car1._Car__wheel_type = 'BRIDGESTONE' car1.drive()
結(jié)果
Start the engine 6AR-FSE,\
drive the wheel BRIDGESTONE,\
I get a running Toyota car
可見，對改寫機制改寫的私有變量，雖然保護性加強了，但依然可以訪問并修改。只是這種修改，只是一種雜耍般的操作，并不可取。
變量前面兩個下劃線，后面兩個下劃線。這是Python當中的魔術方法，一般是給系統(tǒng)程序調(diào)用的。例如上例中的__init__就是類的初始化魔術方法，還有支持len函數(shù)的__len__方法，支持上下文管理器協(xié)議的__enter__和__exit__方法，支持迭代器協(xié)議的__iter__方法，支持格式化顯示的__repr__和__str__方法等等。這里我們?yōu)樯侠腃ar類添加魔術方法__repr__來支持格式化顯示。
def __repr__(self): return '***Car %s:with %s Engine,%sWheel***'% (self.brand,self._moto_type,self.__wheel_type)
未添加__repr__魔術方法之前，print(car1)結(jié)果為__main__.Car object at 0x0047F7F0>，這個結(jié)果讓人看的一頭霧水，增加repr魔術方法之后，顯示結(jié)果為***Car Toyota:with 6AR-FSE Engine,BRIDGESTONE Wheel***清晰明了，利于調(diào)試。這就是魔術方法的功效：支持系統(tǒng)調(diào)用，改進用戶類表現(xiàn)，增加協(xié)議支持，使用戶類表現(xiàn)得更像系統(tǒng)類。
以下所有魔術方法均需要在前后加上__，這里省略了這些雙下劃線。
算術運算除and之外，前面再加上r，表示反運算。除dimod外，前面加上i，表示就地運算。
總之，下劃線在 Python 當中應用還是很廣泛的，甚至可以說 Python 對下劃線有所偏愛
可以看到 _常用于臨時變量，在REPL，for循環(huán)，元組拆包和國際化中得到了廣泛應用
var_用于解決命名沖突問題，使用時比較簡單易懂的。_var對變量的保護，只是一種脆弱的保護，更多依靠程序員的約定。__var用于私有變量，借助改寫機制支持，已經(jīng)支持了私有變量，但是仍然存在漏洞
對__var__用于魔術方法，進行了一個簡單的介紹，魔術方法較多，但是理解并不復雜。希望以后可以進一步介紹這些魔術方法
以上就是python 下劃線的多種應用場景總結(jié)的詳細內(nèi)容，更多關于python 下劃線應用場景的資料請關注腳本之家其它相關文章！
