开头有一个下划线：

Python没有真正的私有方法。相反，方法或属性名称开头的一个下划线表示您不应该访问此方法，因为它不是API的一部分。

class BaseForm(StrAndUnicode):
    
    def _get_errors(self):
        "Returns an ErrorDict for the data provided for the form"
        if self._errors is None:
            self.full_clean()
        return self._errors

    errors = property(_get_errors)

（此代码片段取自django源代码：django/forms/forms.py）。在这段代码中，error是一个公共属性，但此属性调用的方法_get_errors是“私有”的，因此您不应该访问它。

开头有两个下划线：

这会引起很多混乱。它不应用于创建私有方法。应该使用它来避免方法被子类重写或意外访问。让我们看一个例子：

class A(object):
    def __test(self):
        print "I'm a test method in class A"

    def test(self):
        self.__test()
 
a = A()
a.test()
# a.__test() # This fails with an AttributeError
a._A__test() # Works! We can access the mangled name directly!

输出：

$ python test.py
I'm test method in class A
I'm test method in class A

现在创建一个子类B并为__test方法进行定制

class B(A):
    def __test(self):
        print "I'm test method in class B"

b = B()
b.test()

输出将是。。。。

$ python test.py
I'm test method in class A

正如我们所看到的，B.test（）并没有像我们预期的那样调用B.__test（）方法。但事实上，这是__的正确行为。名为__test（）的两个方法会自动重命名（损坏）为_A__test（）和_B__test（。当你创建一个以__开头的方法时，这意味着你不希望任何人能够覆盖它，你只想从它自己的类内部访问它。

开头和结尾有两个下划线：

当我们看到像__this___这样的方法时，不要调用它。这是python要调用的方法，而不是您。让我们来看看：

>>> name = "test string"
>>> name.__len__()
11
>>> len(name)
11

>>> number = 10
>>> number.__add__(40)
50
>>> number + 50
60

总是有一个运算符或本机函数调用这些神奇的方法。有时它只是在特定情况下python调用的钩子。例如，在调用__new__（）构建实例后创建对象时调用__init__（）。。。

让我们举个例子。。。

class FalseCalculator(object):

    def __init__(self, number):
        self.number = number

    def __add__(self, number):
        return self.number - number

    def __sub__(self, number):
        return self.number + number

number = FalseCalculator(20)
print number + 10      # 10
print number - 20      # 40

有关详细信息，请参阅[PEP-8指南][1]。有关更多神奇的方法，请参阅[本PDF][2]。[1]: https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#method-名称和实例变量[2] http://github.com/RafeKettler/magicmethods/blob/master/magicmethods.pdf

.variable是半私有的，仅用于约定

.__variable通常被错误地认为是超级私有的，而它的实际含义只是为了命名mangle以防止意外访问[1]

.__variable__通常为内置方法或变量保留

您仍然可以访问__如果您非常想的话，可以对变量进行损坏。双下划线只是将变量命名为mangles或重命名为instance_类名__已损坏

例子：

class Test(object):
    def __init__(self):
        self.__a = 'a'
        self._b = 'b'

>>> t = Test()
>>> t._b
'b'

t.b是可访问的，因为它仅按惯例隐藏

>>> t.__a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Test' object has no attribute '__a'

找不到t.__a，因为它由于名称损坏而不再存在

>>> t._Test__a
'a'

通过访问实例_className__variable而不仅仅是双下划线名称，您可以访问隐藏值

单个下划线

在类中，带前导下划线的名称向其他程序员表示该属性或方法将在该类中使用。然而，隐私权并未以任何方式强制执行。对模块中的函数使用前导下划线表示不应从其他地方导入。

从PEP-8风格指南：

_single_leading_underscore：“内部使用”指标较弱。例如，from M import*不会导入名称以下划线开头的对象。

双下划线（名称Mangling）

从Python文档中：

__spam形式的任何标识符（至少两个前导下划线，最多一个尾随下划线）在文本上替换为_classname__spam，其中classname是当前类名，前导下划线被去掉。这种修改是在不考虑标识符的语法位置的情况下完成的，因此它可以用于定义类私有实例和类变量、方法、存储在全局变量中的变量，甚至是存储在实例中的变量。对于其他类的实例，该类是私有的。

以及来自同一页的警告：

名称修改旨在为类提供一种简单的方法来定义“私有”实例变量和方法，而不必担心派生类定义的实例变量，也不必担心类外的代码干扰实例变量。注意，损坏规则的设计主要是为了避免事故；一个坚定的灵魂仍然有可能访问或修改一个被认为是私有的变量。

实例

>>> class MyClass():
...     def __init__(self):
...             self.__superprivate = "Hello"
...             self._semiprivate = ", world!"
...
>>> mc = MyClass()
>>> print mc.__superprivate
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: myClass instance has no attribute '__superprivate'
>>> print mc._semiprivate
, world!
>>> print mc.__dict__
{'_MyClass__superprivate': 'Hello', '_semiprivate': ', world!'}

你的问题很好，不仅仅是关于方法。模块中的函数和对象通常也以一个下划线作为前缀，也可以以两个下划线作为后缀。

例如，__double_underscore名称在模块中不会被篡改。如果从一个模块（从模块导入*）导入所有名称，则不会导入以一个（或多个）下划线开头的名称，也不会导入帮助（模块）中显示的名称。

有时，您会看到一个带有前导下划线的元组，如

def foo(bar):
    return _('my_' + bar)

在本例中，发生的情况是，_（）是本地化函数的别名，该函数根据语言环境对文本进行操作以将其转换为适当的语言等。例如，Sphinx这样做，您可以在导入中找到

from sphinx.locale import l_, _

在sphinx.locale中，_（）被指定为某个本地化函数的别名。

根据Python中下划线的含义

单前导下划线（_var）：表示名称仅供内部使用的命名约定。通常不由Python解释器强制执行（通配符导入除外），仅作为程序员的提示。单尾下划线（var_）：按惯例使用，以避免与Python关键字的命名冲突。双前导下划线（__var）：在类上下文中使用时触发名称更改。由Python解释器强制执行。双前导和尾随下划线（__var__）：表示Python语言定义的特殊方法。避免为自己的属性使用此命名方案。单下划线（_）：有时用作临时或不重要变量的名称（“不在乎”）。另外：Python REPL中最后一个表达式的结果。