Python 单下划线变量

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就 Python 语言而言，单下划线没有特殊意义，它是一个有效的标识符，就像 _foo、foo_ 或 _f_o_o_ 一样。但因其在一些特殊场景下的用途我们值得介绍一下。单下划线的任何特殊含义都完全是按照惯例，并不是一种强制的要求，我们知道了这些很常见惯例才能读懂别人的代码。

原理

交互式解释器将最后一次求值的结果保存 _ 变量中，它与打印等内置功能一起存储在内置模块中。在其他地方， _ 是常规标识符，它通常用于命名“特殊”项，但它对 Python 本身来说并不特殊。这一先例是由标准的CPython 解释器开创，其他解释器也纷纷效仿，支持了这个特性。

软关键字

在 Python 3.10 及以上版本，在 match 语句中的 case 模式中，_ 是表示通配符的软关键字。详见结构化模式匹配 match case。

常见使用场景

不打算使用变量，但语法/语义需要名称时的伪装：

# 迭代忽略不用的内容
sum(1 for _ in some_iterable)
for _ in range(10):
    do_something()
# 不考虑特定元素的拆包
head, *_ = values
# 函数忽略其参数
def callback(_): 
    return True

由于名称的查找方式，除非有全局或局部定义的影响，_ 定义在 builtins._，注意：某些 shell（如 ipython）有不指定给内置 builtins._ 的特殊情况。

>>> 42
42
>>> f'the last answer is {_}'
'the last answer is 42'
>>> _
'the last answer is 42'
>>> _ = 4  # shadow ``builtins._`` with global ``_``
>>> 23
23
>>> _
4

在国际化和本地化上下文中，用作主要翻译功能的别名（https://docs.python.org/3/library/gettext.html#localizing-your-module）。

raise forms.ValidationError(_("Please enter a correct username"))

数字可以用单下划线连接，用做千分位，增加可读性：

243_343_343

（这个其实和下划线没啥关系）

需要注意的是在交互编码器中，变量需要执行返回值操作，才能赋值给下划线：

a = 8
a
# 8

_
# 8


# 注意，看下文解释
b = 9
_
# 8

_
# 8

这里的下划线不会取 b 因为上次的执行结果是 a 的值，所以仍然是 a 的值 8。

总结

在Python中使用下划线有5种情况。

• 用于在解释器中存储最后一个表达式的值。
• 用于忽略特定值（所谓“我不在乎”）
• 赋予变量或函数名特殊的含义和函数
• 用作“国际化（i18n）”或“本地化（l10n）”功能
• 分隔数字文字值的数字（其实和下划线没啥关系）

两个下划线和三个下划线

上文讲了在交互式解释器下，一个下划线代表上个值，那么两个和三个下划线呢？

a = 1
a
# 1
b = 2
b
# 2
c = 3
c
# 3

# 两个下划线
__
# 2

可见，两个下划线__为倒数第二个执行值，那么三个下划线呢？

a = 1
a
# 1
b = 2
b
# 2
c = 3
c
# 3

# 三个下划线
___
# 1

三个下划线 ___ 则是倒数第三个执行值。

四个下划线由于没有定义会报错：

____
# NameError: name '____' is not defined

以上在 Jupyter 上测试，是 ipython 交互式解释器的功能，非常方便。

其他

下划线的使用，如同：

• _ 在 Prolog 的用法
• ~ 在 Matlab 的用法

参考

• https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#reserved-classes-of-identifiers