大揭秘!Python类没有真正私有属性的原因

前言

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如果你照着 Java 的习惯写下 __secret,却发现 obj._ClassName__secret 依然随手可破,那一刻你会怀疑:Python 的"私有"是不是一场大型行为艺术?

没错------Python 故意不给你真正的私有属性,而下划线只是它留下的礼貌性遮羞布。


为什么 Guido 宁被骂也要拆掉"private"这堵墙?

1970 年代的 ABC 语言是 Guido 的启蒙老师。ABC 里所有变量默认全局可见,社区却奇迹般地没有因此陷入混乱。

这段经历在 Guido 心里埋下一颗种子:"信任程序员"比"防范程序员"更有长远收益

1989 年圣诞节,当他写下 Python 的第一行语法时,干脆把"访问控制"整个模块从语言层面删掉------既没 private,也没 protected

留下的,只有一条后来写进 PEP 8 的文化约定 :前缀单下划线 _name 代表"内部实现",双下划线 __name 只是触发名字改写(name mangling),物理路径仍在,只是换了个尴尬的全名。

于是出现了让 Java 程序员当场脑溢血的场景:

python 复制代码
class Wallet:
    def __init__(self):
        self.__cash = 100

w = Wallet()
print(w._Wallet__cash)   # 100,毫无阻碍

Python 文档毫不避讳地承认:"This is not a security mechanism." 换句话说,它连假装上锁都懒得装。

"我们都是成年人"------Python 之禅里的自由主义毒药

import this 输出的 19 条禅语里,有一句杀伤力极大:

"We are all consenting adults here."

这句话源自 2001 年 comp.lang.python 的一场口水仗。当有人提议加入真正的 private 时,社区大佬们集体反对:与其用语法枷锁,不如用社会契约

毕竟,隐藏实现细节的真正目的不是防贼,而是减少误用。如果你铁了心要破坏封装,语言又何必浪费字节做无效拦截?

这种"成年人"哲学让 Python 形成了独特的代码气味识别系统:看到单下划线,你会自觉远离;看到双下划线,你知道这是作者的最后通牒。

违反约定?可以,但请自负骂名

于是,Python 把"封装"从编译器检查下沉到了程序员道德自律------一种更柔性、却也更高效的社会化约束。

历史包袱:从 CPython 源码到 PyObject 的裸奔结构

深入到 CPython 源码,你会发现所有对象都是一个裸体的 PyObject

c 复制代码
typedef struct _object {
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;

没有任何访问标志位。字段的可见性全靠约定俗成 :想访问?直接 obj->ob_type,没人拦你。

这种极简设计并非偷懒,而是 1990 年代早期为了跨语言嵌入 做的妥协。Python 需要能被 C 随意"掏内脏",一旦加上访问控制,C 扩展模块就得写一堆 getter/setter,性能与复杂度双崩

Guido 索性一不做二不休:让所有属性裸奔,换取解释器与 C 世界的无缝互操作。

@property 成为遮羞布,哲学伤口依旧在渗血

没有真私有,副作用很快显现:库作者想隐藏内部状态,却只能用下划线吓唬用户,结果依旧被误用。

于是 2.2 版本引入 @property,试图用语法糖模拟"只读字段":

python 复制代码
class Wallet:
    def __init__(self):
        self._cash = 100

    @property
    def cash(self):
        return self._cash

看似优雅,实则治标不治本

obj._cash 仍然合法,甚至因为 @property 的存在,误用者会误以为 _cash 是稳定接口。

更严重的是,@property 带来了隐蔽的性能税:每次访问都触发一次 Python 函数调用,比直接字段慢 3~5 倍。

在追求极限性能的场景,开发者不得不拆掉 @property,重新裸奔------亲手把遮羞布撕掉。

社区分裂:dataclass 的 frozen 与"私有"的暧昧共舞

到了 3.7 的 dataclass,官方又试图用 frozen=True 做"不可变"封装:

python 复制代码
from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True)
class Point:
    x: int
    y: int

表面禁止赋值,实际依旧能被 object.__setattr__ 暴力破解:

python 复制代码
p = Point(1, 2)
object.__setattr__(p, 'x', 999)   # 毫无阻拦

历史一再重演 :Python 始终拒绝在语法层面承认"私有"。

这导致了一个尴尬局面:

  • 库作者想要真正的封装 → 只能依赖文档恐吓
  • 性能敏感者想要裸字段 → 不敢用 @property
  • 新手被双下划线误导 → 以为真有魔法盾

未来会不会有真的 private?Guido 的退休留言

2021 年,Guido 在 PyCon US 的"退休访谈"中被问到这个问题,他笑着回答:

"If we ever add real private, I'd have to come back from retirement just to veto it."

全场哄笑,却也宣告了一个时代的终章:Python 的哲学立场不可动摇------与其用语法砌墙,不如用社区文化做护城河。

这种选择让 Python 失去了"企业级"最爱的硬性封装,却换来了代码的极度透明与可调试性

当你能一眼看穿框架的内脏,定位 bug 的快感会抵消所有"私有"焦虑。

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