python中那些双下划线开头得函数和变量
Python中下划线---完全解读
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
__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惯。因为变量名__xxx__对Python 来说有特殊含义，对于普通的变量应当避免这种命名风格。
“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。
以单下划线开头_foo的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用from xxx import *而导入；以双下划线开头的__foo代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的__foo__代表python里特殊方法专用的标识，如 __init__（）代表类的构造函数。
现在我们来总结下所有的系统定义属性和方法， 先来看下保留属性：
>>> 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>
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>>> 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：
类的基础方法
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 初始化一个实例 | x = MyClass() | x.__init__() |
| ② | 字符串的“官方”表现形式 | repr(x) | x.__repr__() |
| ③ | 字符串的“非正式”值 | str(x) | x.__str__() |
| ④ | 字节数组的“非正式”值 | bytes(x) | x.__bytes__() |
| ⑤ | 格式化字符串的值 | format(x, format_spec) | x.__format__(format_spec) |
- 对
__init__()方法的调用发生在实例被创建 之后 。如果要控制实际创建进程，请使用__new__()方法。 - 按照约定，
__repr__()方法所返回的字符串为合法的 Python 表达式。 - 在调用 print(x) 的同时也调用了
__str__()方法。 - 由于 bytes 类型的引入而从 Python 3 开始出现。
行为方式与迭代器类似的类
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 遍历某个序列 | iter(seq) | seq.__iter__() |
| ② | 从迭代器中获取下一个值 | next(seq) | seq.__next__() |
| ③ | 按逆序创建一个迭代器 | reversed(seq) | seq.__reversed__() |
- 无论何时创建迭代器都将调用
__iter__()方法。这是用初始值对迭代器进行初始化的绝佳之处。 - 无论何时从迭代器中获取下一个值都将调用
__next__()方法。 __reversed__()方法并不常用。它以一个现有序列为参数，并将该序列中所有元素从尾到头以逆序排列生成一个新的迭代器。
计算属性
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 获取一个计算属性（无条件的） | x.my_property | x.__getattribute__('my_property') |
| ② | 获取一个计算属性（后备） | x.my_property | x.__getattr__('my_property') |
| ③ | 设置某属性 | x.my_property = value | x.__setattr__('my_property',value) |
| ④ | 删除某属性 | del x.my_property | x.__delattr__('my_property') |
| ⑤ | 列出所有属性和方法 | dir(x) | x.__dir__() |
- 如果某个类定义了
__getattribute__()方法，在 每次引用属性或方法名称时 Python 都调用它（特殊方法名称除外，因为那样将会导致讨厌的无限循环）。 - 如果某个类定义了
__getattr__()方法，Python 将只在正常的位置查询属性时才会调用它。如果实例 x 定义了属性color， x.color 将 不会 调用x.__getattr__('color')；而只会返回x.color 已定义好的值。 - 无论何时给属性赋值，都会调用
__setattr__()方法。 - 无论何时删除一个属性，都将调用
__delattr__()方法。 - 如果定义了
__getattr__()或__getattribute__()方法，__dir__()方法将非常有用。通常，调用 dir(x) 将只显示正常的属性和方法。如果__getattr()__方法动态处理color 属性， dir(x) 将不会将 color 列为可用属性。可通过覆盖__dir__()方法允许将 color 列为可用属性，对于想使用你的类但却不想深入其内部的人来说，该方法非常有益。
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 序列的长度 | len(seq) | seq.__len__() |
| ② | 了解某序列是否包含特定的值 | x in seq | seq.__contains__(x) |
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 通过键来获取值 | x[key] | x.__getitem__(key) |
| ② | 通过键来设置值 | x[key] = value | x.__setitem__(key,value) |
| ③ | 删除一个键值对 | del x[key] | x.__delitem__(key) |
| ④ | 为缺失键提供默认值 | x[nonexistent_key] | x.__missing__(nonexistent_key) |
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。
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 相等 | x == y | x.__eq__(y) |
| ② | 不相等 | x != y | x.__ne__(y) |
| ③ | 小于 | x < y | x.__lt__(y) |
| ④ | 小于或等于 | x <= y | x.__le__(y) |
| ⑤ | 大于 | x > y | x.__gt__(y) |
| ⑥ | 大于或等于 | x >= y | x.__ge__(y) |
| ⑦ | 布尔上上下文环境中的真值 | if x: | x.__bool__() |
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。
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 自定义对象的复制 | copy.copy(x) | x.__copy__() |
| ② | 自定义对象的深度复制 | copy.deepcopy(x) | x.__deepcopy__() |
| ③ | 在 pickling 之前获取对象的状态 | pickle.dump(x, file) | x.__getstate__() |
| ④ | 序列化某对象 | pickle.dump(x, file) | x.__reduce__() |
| ⑤ | 序列化某对象（新 pickling 协议） | pickle.dump(x, file, protocol_version) | x.__reduce_ex__(protocol_version) |
| ⑥ | 控制 unpickling 过程中对象的创建方式 | x = pickle.load(file) | x.__getnewargs__() |
| ⑦ | 在 unpickling 之后还原对象的状态 | x = pickle.load(file) | x.__setstate__() |
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。
| 序号 | 目的 | 所编写代码 | Python 实际调用 |
|---|---|---|---|
| ① | 在进入 with 语块时进行一些特别操作 | with x: | x.__enter__() |
| ② | 在退出 with 语块时进行一些特别操作 | with x: | x.__exit__() |
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。
__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
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。