我来自Java世界，正在阅读Bruce Eckels的《Python 3 Patterns, Recipes and idiom》。
在阅读有关类的内容时，会继续说在Python中不需要声明实例变量。你只需要在构造函数中使用它们，它们就在那里了。
例如:
class Simple:
def __init__(self, s):
print("inside the simple constructor")
self.s = s
def show(self):
print(self.s)
def showMsg(self, msg):
print(msg + ':', self.show())
如果这是真的，那么任何Simple类的对象都可以改变类外变量s的值。
例如:
if __name__ == "__main__":
x = Simple("constructor argument")
x.s = "test15" # this changes the value
x.show()
x.showMsg("A message")
在Java中，我们已经学习了公共/私有/受保护变量。这些关键字是有意义的，因为有时您希望类中的变量在类之外没有人可以访问。
为什么Python中不需要这个?
“在java中，我们学习了公共/私有/受保护变量”
“为什么在python中不需要这个?”
出于同样的原因，它在Java中不是必需的。
您可以自由使用或不使用private和protected。
作为Python和Java程序员，我发现私有和受保护是非常非常重要的设计概念。但实际上，在数万行Java和Python代码中，我从未真正使用过private或protected。
为什么不呢?
我的问题是"被谁保护?"
我团队中的其他程序员?他们有消息来源。当他们可以改变的时候，保护意味着什么?
其他团队的其他程序员?他们在同一家公司工作。只要打个电话，他们就能找到线人。
客户吗?这是一种雇佣式编程(通常)。客户机(通常)拥有代码。
那么，我到底在保护谁呢?
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。
