京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源: Python猫
作者:豌豆花下猫
关于变量的命名,这又是一个容易引发程序员论战的话题。如何命名才能更具有可读性、易写性与明义性呢?众说纷纭。
本期“Python为什么”栏目,我们将聚焦于变量命名中的连接方式,来切入这块是非之地,想要回答的问题是——Python 为什么要推荐蛇形命名法?
首先一点,对于单个字符或者单词(例如:a、A、PYTHON、Cat),当它们被用作变量名时,大致有全小写、全大写和首字母大写这几种情况。编程语言中出现这些情况时,它们基本上跟英语的表达习惯是相同的。
但是,编程语言为了令变量名表达出更丰富的含义,通常需要使用多个单词或符号。英语习惯使用空格来间隔开单词,然而这种用法在编程语言中会带来一些麻烦,所以程序员们就创造出了另外的方法:
总体而言,这些命名法都是要克服单词间的空格,从而把不同单词串连起来,最终达到创造出一种新的“单词”的效果。
我画了一张思维导图,大略区分了这几种命名法:
如果按照受众量与知名程度排名,毫无疑问排前两位的是驼峰命名法和蛇形命名法。
我们简单比较一下它们的优缺点:
由此可见,它们各有优缺点,但哪一方都不具有压倒性。我个人稍微偏好于蛇形命名法,但是在需要用驼峰命名的时候(比如写 Java 时),也能无障碍切换。
需要指出的是,Python 也推荐使用驼峰式命名,那是在类名、Type 变量、异常 exception 名这些情况。而在包名、模块名、方法名和普通变量名等情况,则是推荐用蛇形命名(lower_case_with_underscores)。
那么,为什么 Python 会推荐用蛇形命名法呢?
最大的原因是历史原因。蛇形命名方式起源于 1960 年代,那时它甚至还没有特定的名称。Python 从 C 语言中借鉴过来后,给它起名为“lower_case_with_underscores”,即带下划线的小写命名。
直到 21 世纪初的几年,在 Intel 和 Ruby 社区中,才有人开始以“snake_case”即蛇形命名来称呼它。
现今有不少编程语言在某些场景下会推荐使用蛇形命名法,而 Python 则是其中最早这么做的之一,并且是使用场景最多的语言之一。
维基百科上统计了一份清单,可以看出 Python 对它的偏好:
其次,还有一个比较重要的原因,那就是 Python 对下划线“_”的独特偏爱。
比如类似于 _xx、__xx、xx_、__xx__ 等等的写法就随处可见,甚至还有孤零零一个下划线 _ 作为变量的特殊情况。这样看来,下划线作为单词间的连接,恰恰是这种传统习惯的一部分。
最后,我还看到过一种解释:因为 Python 是蟒蛇啊,理所当然是用蛇形命名……
对于这三个解释,你们是如何感想的呢?对于蛇形命名法,大家是喜欢还是不喜欢呢?欢迎留言交流。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28