答案。

问题的历史 在经典的面向对象编程中，封装是通过限制对内部数据的访问来实现的。在大多数语言中，有严格的访问修饰符。在Python中，遵循原则“我们都是成年人”——没有严格的私密性。

问题开发人员常常混淆Python中的受保护(_protected)和私有(__private)属性和方法，认为“双下划线”提供了完备的保护，或者认为根本没有保护。

解决方案 Python实现了约定：单下划线 _var 表示受保护，双下划线 __var 表示私有（名称重整）。对这样的属性或方法的访问是可能的，但更困难：调用方式是 _ClassName__var。

代码示例：

class Example:
    def __init__(self):
        self._protected = 1  # 受保护
        self.__private = 2   # 私有（名称重整）

ex = Example()
print(ex._protected)      # 1
#print(ex.__private)     # AttributeError
print(ex._Example__private)  # 2 (名称重整)

关键特性：

单下划线 — 约定：“不要触摸”类及其层次结构外部。
双下划线 — 名称重整：在字节码中将类名添加到变量。
Python不禁止访问，而是使其变得更加困难——这是一种约定，而不是严格的限制。

误导性问题。

可以通过实例访问带双下划线的“私有”字段吗？

可以，通过名称重整：_ClassName__var。所以数据是可访问的，只是不明确而已。

在继承时，私有方法/属性的行为如何？

名称重整防止了子类意外重写父类的私有元素，但可以通过 _ParentClass__attr 访问。带双下划线的方法在子类外部是“不可见”的。

class A:
    def __foo(self):
        print("A")
class B(A):
    def bar(self):
        # self.__foo() — 错误
        self._A__foo()  # 可行

Python有完全的私密性吗，如同JVM/C++？

没有。所有内容都基于约定和名称重整。无法完全保护数据，因为Python动态允许访问任何属性。

常见错误和反模式

期望通过双下划线获得完全保护。
在子类中使用私有方法，降低可读性和可扩展性。
在实际不需要双下划线的地方大量使用双下划线。

实际案例

消极案例

在一个大型库中，用户试图通过双下划线更改私有属性，认为这是“秘密”——但通过 _ClassName__var 修改仍然发生。

优点：

正式隐藏属性以防自动补全。

缺点：

虚假的私密性幻觉。
可能破坏类的不变性。

积极案例

在项目中约定使用单下划线表示内部字段，并且不在类外进行修改。添加属性以实现安全访问。