在Python 3中，如果你只是想“封装”类属性，就像在Java中一样，你可以这样做:

class Simple:
    def __init__(self, str):
        print("inside the simple constructor")
        self.__s = str

    def show(self):
        print(self.__s)

    def showMsg(self, msg):
        print(msg + ':', self.show())

要实例化此操作:

ss = Simple("lol")
ss.show()

注意:print(ss.__s)将抛出一个错误。

实际上，Python 3会混淆全局属性名。就像在Java中一样，它将此转换为“私有”属性。属性名仍然是全局的，但是以一种不可访问的方式，就像其他语言中的私有属性一样。

但是不要害怕。没关系。它也起作用了。；）

隐私和受保护的概念非常重要。但Python只是一个用于原型设计和快速开发的工具，可用的开发资源有限，这就是为什么Python中没有严格遵守一些保护级别的原因。你可以在类成员中使用“__”。它工作正常，但看起来不够好。对该字段的每次访问都包含这些字符。

此外，您可以注意到Python OOP概念并不完美。Smalltalk或Ruby更接近于纯OOP概念。甚至c#或Java也更接近。

Python是一个非常好的工具。但它是一种简化的面向对象语言。从语法和概念上简化。Python存在的主要目标是使开发人员能够以非常快的方式编写具有高抽象级别的易于阅读的代码。

它的文化。在Python中，不写入其他类的实例或类变量。在Java中，如果你真的想这样做，没有什么可以阻止你这样做——毕竟，你总是可以编辑类本身的源代码来达到同样的效果。Python放弃了安全的伪装，并鼓励程序员负责任。在实践中，这工作得非常好。

如果您出于某种原因想要模拟私有变量，您总是可以使用PEP 8中的__前缀。Python会修改像__foo这样的变量名，这样它们就不容易被包含它们的命名空间之外的代码看到(尽管如果你足够坚定，你可以绕过它，就像你可以绕过Java的保护一样)。

根据同样的约定，_前缀意味着_variable应该只在类(或模块)内部使用，即使技术上不阻止从其他地方访问它。你不会摆弄其他类的变量，比如__foo或_bar。

关于源代码(更改访问权限，从而绕过Java或c++等语言封装):

您并不总是拥有源代码，即使您拥有源代码，这些源代码也由一个只允许特定程序员访问源代码的系统管理(在专业上下文中)。通常，每个程序员都负责某些类，因此知道自己能做什么，不能做什么。源代码管理器还锁定正在修改的源代码，当然，还管理程序员的访问权限。

所以根据经验，我更相信软件而不是人。所以约定很好，但多重保护更好，比如访问管理(真正的私有变量)+源代码管理。

Python不像c++或Java那样有任何私有变量。如果需要，还可以在任何时候访问任何成员变量。然而，在Python中不需要私有变量，因为在Python中公开类的成员变量并不坏。如果需要封装成员变量，可以稍后使用“@property”来实现，而不会破坏现有的客户端代码。

在Python中，单个下划线“_”用于表示方法或变量不被视为类的公共API的一部分，并且API的这一部分可以在不同版本之间更改。您可以使用这些方法和变量，但是如果您使用这个类的新版本，您的代码可能会中断。

双下划线“__”并不意味着“私有变量”。你可以使用它来定义“类本地”变量，这些变量不容易被子类覆盖。它破坏了变量名。

例如:

class A(object):
    def __init__(self):
        self.__foobar = None # Will be automatically mangled to self._A__foobar

class B(A):
    def __init__(self):
        self.__foobar = 1 # Will be automatically mangled to self._B__foobar

自我。__foobar的名称自动被破坏为self。在类B中，它被破坏为self._B__foobar。因此，每个子类都可以定义自己的变量__foobar，而不重写其父变量。但是没有什么可以阻止您访问以双下划线开头的变量。但是，name mangling阻止你偶然调用这些变量/方法。

我强烈建议你观看Raymond Hettinger的Python类开发工具包，它提供了一个很好的例子，为什么以及如何使用@property和“__”-实例变量。

如果您已经公开了公共变量，并且需要封装它们，那么可以使用@property。因此，您可以从最简单的解决方案开始。你可以让成员变量为public，除非你有具体的理由不这样做。这里有一个例子:

class Distance:
    def __init__(self, meter):
        self.meter = meter


d = Distance(1.0)
print(d.meter)
# prints 1.0

class Distance:
    def __init__(self, meter):
        # Customer request: Distances must be stored in millimeters.
        # Public available internals must be changed.
        # This would break client code in C++.
        # This is why you never expose public variables in C++ or Java.
        # However, this is Python.
        self.millimeter = meter * 1000

    # In Python we have @property to the rescue.
    @property
    def meter(self):
        return self.millimeter *0.001

    @meter.setter
    def meter(self, value):
        self.millimeter = value * 1000

d = Distance(1.0)
print(d.meter)
# prints 1.0

私有变量在Python中或多或少是一种hack:解释器会故意重命名变量。

class A:
    def __init__(self):
        self.__var = 123
    def printVar(self):
        print self.__var

现在，如果你试图在类定义之外访问__var，它会失败:

>>> x = A()
>>> x.__var # this will return error: "A has no attribute __var"

>>> x.printVar() # this gives back 123

但你可以很容易地摆脱这种情况:

>>> x.__dict__ # this will show everything that is contained in object x
               # which in this case is something like {'_A__var' : 123}

>>> x._A__var = 456 # you now know the masked name of private variables
>>> x.printVar() # this gives back 456

你可能知道OOP中的方法是这样调用的:x. printvar () => A.printVar(x)。如果A.printVar()可以访问x中的某个字段，那么这个字段也可以在A.printVar()之外访问…毕竟，函数是为可重用性而创建的，其中的语句并没有任何特殊的功能。