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
最近,我在翻阅两本比较新的 Python 书籍时,发现它们都犯了一个严重的低级错误!
这两本书分别是《Python编程:从入门到实践》和《父与子的编程之旅》,它们都是畅销书,都在 2020 年 10 月出了新版本,都使用 Python3.7+ 版本的语法。
然而,在关于变量的命名规则部分,它们犯下了一样的错误,即还在使用 Python2 时代的那套说辞,误以为命名仅仅支持“字母、数字和下划线”的组合。事实上,Python3.x 已经支持全面 Unicode 编码,比如支持使用中文作为变量名。
>>> 姓名 ="Python猫" >>> print(f"我是{姓名},欢迎关注!")
我是Python猫,欢迎关注!
由于我手头上没有其它样本,所以,我不确定有多少新版的书籍还在使用老的规则。但是,翻译类的书籍大概率都会有这样的问题,另外,有些不严谨的国内书籍,也可能因为借鉴了过时的材料而犯错。
如此一来,恐怕有些新接触 Python 的同学,就会形成错误的认识。虽然这可能不会造成严重的问题,但是它终归是一个应该避免而且很容易就能避免的问题。
因此,我觉得这个话题值得聊一聊。
在编程语言中有一个很常见的概念,即标识符(identifier),通常又会称之为名字(name),用于标识出变量、常量、函数、类、符号等实体的名字。
在定义标识符时,有一些必须要考虑的基本规则:
对于第一个问题,大多数的编程语言在早期版本都遵循这条规则:标识符由字母、数字和下划线组成,并且不能以数字为开头。 少数的编程语言有例外,还支持使用$、@、%等特殊符号(例如PHP、Ruby、Perl等等)。
Python 的早期版本,确切地说是 3.0 之前的版本,就遵循以上的命名规则。下面是官方文档中的描述:
identifier ::= (letter|"_") (letter | digit | "_")* letter ::= lowercase | uppercase lowercase ::= "a"..."z" uppercase ::= "A"..."Z" digit ::= "0"..."9"
出处:https://docs.python.org/2.7/reference/lexical_analysis.html#identifiers
但是,这条规则从 3.0 版本起,就被打破了。最新的官方文档已经变成了这样:
出处:https://docs.python.org/3/reference/lexical_analysis.html#identifiers
随着互联网的普及,各国语言进入了国际化的语境中,编程语言也与时俱进地增长了对国际化的诉求。
Unicode(译作统一码、万国码)编码标准在 1994 年发布,随后逐步被主流的编程语言所接纳。到目前为止,至少有 73 种编程语言支持 Unicode 变量名(数据依据:https://rosettacode.org/wiki/Unicode_variable_names)。
2007 年,当 Python 正在设计划时代的 3.0 版本时,官方也考虑了对 Unicode 编码的支持,于是,诞生了重要的《PEP 3131 -- Supporting Non-ASCII Identifiers》。
出处:https://www.python.org/dev/peps/pep-3131
事实上,除了我们最关心的中文,Unicode 字符集还包含非常非常多的内容。
在对变量命名时,下面这些用法都是可行的(谨慎使用,如若被打,本猫概不负责……):
>>> ψ = 1 >>> Δ = 1 >>> ಠ_ಠ = "hello"
综上所述,某些 Python 书籍中关于变量命名规则的内容已经过时了,不应该被其所误导!
Python 3 作为一门面向现代化/国际化的语言,对于 Unicode 编码有很好的支持。至于该不该在项目中使用中文给标识符命名,那就是另外的问题啦……
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10