python无真正访问控制，双下划线触发可预测的名称改写以避免子类冲突，单下划线仅为约定，运行时限制需手动实现。
Python 没有真正的访问控制机制
Python 不提供编译期或运行期的强制访问限制，__private 这类命名只是约定，不是锁。解释器不会阻止你调用 _protected 或读取 __mangled 属性——它只是悄悄改了名字，且改名规则可预测、可绕过。
双下划线 __name 触发名称改写（name mangling）
这是 Python 唯一在语法层面对“私有”做的处理，但目的不是封死访问，而是避免子类意外覆盖父类的内部属性。
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__x在类A中会被改写为_A__x，而非__x - 改写只发生在类定义体内，
self.__x = 1会触发，但obj.__x = 2不会 - 子类
B(A)定义自己的__y，会变成_B__y，和_A__x互不干扰 - 直接访问
obj._A__x完全合法，且常见于调试、测试或 monkey patch 场景
单下划线 _name 是纯文档约定
它对解释器零影响，既不改名也不报错，唯一作用是告诉其他开发者：“这个别依赖，可能变”。IDE 和 linter（如 pylint）会据此提示，但运行时毫无约束。
Matlab语言的特点 中文WORD版
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本文档主要讲述的是Matlab语言的特点；Matlab具有用法简单、灵活、程式结构性强、延展性好等优点，已经逐渐成为科技计算、视图交互系统和程序中的首选语言工具。特别是它在线性代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真等方面表现突出，已经成为科研工作人员和工程技术人员进行科学研究和生产实践的有利武器。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
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from module import *会忽略所有_name，这是它唯一被语言识别的地方 - 很多标准库用
_helper表示内部函数，但你 import 后照调不误 - 过度使用
_可能掩盖真实设计问题：如果真不该被外部用，是不是该拆模块、改接口？
想真正限制访问？得靠运行时检查或封装边界
语言不拦，你就得自己设卡。常见做法是结合 __getattribute__ 或 property 做动态拦截，但代价明显：
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- 重写
__getattribute__影响所有属性访问，容易误伤，性能下降显著 - 用
@property包装敏感字段，配合raise AttributeError，但仅对显式访问有效，无法防obj.__dict__直读 - 更实际的方案是：把不该暴露的逻辑放进独立模块，用
__all__控制导入，靠目录结构和命名规范划界 - 测试和 CI 阶段用 ast 检查或静态分析工具（如 pyright 的 private usage warning）提前发现越界调用
真正难的不是“怎么写 private”，而是判断哪些状态/行为必须隔离、哪些其实可以开放——Python 的哲学是信任使用者，而不是用语法捆住手脚。
