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# 第 3-2 课：Python 与 Java 的封装差异
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## 一、本课定位
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Java 通过 `public`、`protected`、`private` 等访问修饰符实施较严格的访问控制。Python 更信任开发者，主要使用命名约定和属性（Property）表达接口边界。
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本课不重复封装的一般理论，只讲 Java 开发者迁移到 Python 时必须调整的认识。
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## 二、本课目标
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完成本课后，你将能够：
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1. 理解 Python 没有与 Java 完全等价的强制 `private`；
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2. 解释普通名称、单下划线和双下划线的区别；
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3. 使用 `@property` 提供读取接口；
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4. 使用 `@属性名.setter` 在赋值时执行校验；
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5. 判断何时直接使用公开属性，何时需要 property；
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6. 避免把 Java getter/setter 机械翻译成 Python 方法。
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## 三、前置知识
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- Java 的访问修饰符、getter 和 setter；
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- Python 类、`self`、实例属性和实例方法；
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- Python 异常处理。
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## 四、差异速查表
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| 意图 | Java 常见写法 | Python 常见写法 |
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| 公开成员 | `public` | 普通名称，例如 `name` |
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| 仅供内部使用 | `protected` 或包访问 | `_name` 命名约定 |
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| 避免子类意外覆盖 | `private` | `__name` 触发名称改写 |
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| 读取属性 | `getPrice()` | `product.price` 或 `@property` |
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| 校验后赋值 | `setPrice(value)` | `product.price = value` 配合 setter |
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| 强制安全边界 | 访问修饰符 | 下划线不能提供真正的安全隔离 |
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## 五、单下划线：约定，不是限制
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```python
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self._owner = owner
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```
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`_owner` 表示“这是内部实现，外部代码通常不要直接依赖”。但是下面的代码仍然可以运行：
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```python
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print(account._owner)
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```
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因此，单下划线主要是团队沟通约定，不是运行时访问控制。
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## 六、双下划线：名称改写，不是绝对私有
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```python
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self.__balance = 100.0
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```
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Python 会进行名称改写（Name Mangling），把属性名称处理成类似：
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```text
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_Account__balance
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```
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主要目的之一是避免子类无意中使用相同名称覆盖父类属性。外部仍能通过改写后的名字访问它，所以它不是安全机制，也不能保护密码或密钥。
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业务项目通常不要把所有内部属性都写成双下划线。只有确实需要避免子类名称冲突时再使用。
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## 七、property：保持属性语法，同时执行方法逻辑
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Java 常见写法：
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```java
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public double getBalance() {
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return balance;
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}
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public void setBalance(double value) {
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if (value < 0) {
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throw new IllegalArgumentException();
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}
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balance = value;
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}
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```
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Python 可以写成：
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```python
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@property
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def balance(self) -> float:
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return self.__balance
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@balance.setter
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def balance(self, value: float) -> None:
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if value < 0:
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raise ValueError("余额不能小于 0。")
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self.__balance = value
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```
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调用方式仍像普通属性：
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```python
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print(account.balance)
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account.balance = 200.0
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```
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读取时实际执行 getter 方法，赋值时实际执行 setter 方法。
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## 八、不要为每个字段机械创建 property
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如果属性只是公开保存数据，没有校验、计算或兼容需求，可以直接使用：
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```python
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self.name = name
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```
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不需要照搬 Java，为它创建无逻辑的 `get_name()` 和 `set_name()`。
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适合使用 property 的情况包括：
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- 赋值时需要校验；
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- 返回值需要动态计算；
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- 希望提供只读接口；
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- 内部存储方式可能改变，但不希望调用方式变化。
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## 九、只读 property
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只定义 getter、不定义 setter：
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```python
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@property
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def owner(self) -> str:
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return self._owner
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```
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调用者可以读取 `account.owner`，但执行 `account.owner = "其他人"` 时会报错。
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需要注意：这仍然不是不可绕过的安全边界。调用者如果直接修改 `_owner`，Python 不会阻止。它表达的是正常接口，不是对恶意代码的防护。
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## 十、初始化时复用 setter
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下面的写法可以让初始值和后续赋值使用相同校验：
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```python
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def __init__(self, balance: float) -> None:
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self.__balance = 0.0
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self.balance = balance
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```
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第二行 `self.balance = balance` 会调用 property setter。这样不会出现“对象创建时允许负数，创建后却不允许负数”的规则不一致。
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## 十一、完整示例
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示例文件：
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```text
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03_面向对象/3_2_Python与Java的封装差异/encapsulation_comparison.py
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```
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运行命令：
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```powershell
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python .\03_面向对象\3_2_Python与Java的封装差异\encapsulation_comparison.py
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```
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示例输出会直接展示：
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1. 单下划线属性仍能从外部访问；
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2. property 使用属性语法执行校验逻辑；
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3. 双下划线在对象中实际发生了名称改写；
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4. 非法余额会被 setter 阻止。
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## 十二、常见误区
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### 12.1 认为 `_name` 等于 Java protected
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它只是一种命名约定，不会限制外部或非子类代码访问。
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### 12.2 认为 `__name` 能保护敏感信息
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双下划线不是加密或权限控制。敏感信息仍需使用安全的配置、存储和权限机制。
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### 12.3 为所有属性生成 getter 和 setter
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没有额外逻辑时，直接访问公开属性更符合 Python 风格。需要保持属性语法并增加逻辑时再使用 property。
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### 12.4 在 setter 内给 property 本身赋值
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下面会无限递归：
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```python
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@balance.setter
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def balance(self, value: float) -> None:
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self.balance = value
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```
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setter 内应给实际存储属性赋值，例如 `self.__balance = value`。
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## 十三、课堂练习
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打开：
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```text
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03_面向对象/3_2_Python与Java的封装差异/practice.py
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```
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完成 `Product` 类，练习内容包括：
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1. 单下划线和双下划线属性；
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2. 只读 `name` property；
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3. 可读写 `price` property；
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4. 价格与折扣率校验；
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5. 使用 `try...except` 验证非法数据。
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练习题中包含 Java 对照提醒和完整预期输出，可以直接从练习开始。
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## 十四、参考答案
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参考答案暂不写入练习文件。完成后，我会按照以下层级验证：
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- 必须修复：语法错误、运行错误、业务结果错误、关键知识点使用错误；
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- 建议改进：重复逻辑、容易产生误解的结构、明显影响可读性的写法；
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- 可选优化：非必要类型注解、输出美化和不影响理解的风格统一。
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只有“必须修复”的问题会阻止课程验收。
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## 十五、本课小结
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- Python 主要通过约定和接口设计实现封装；
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- `_name` 表示内部使用，但外部仍能访问；
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- `__name` 触发名称改写，主要用于避免子类名称冲突；
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- 双下划线不是 Java `private` 的完全等价物，也不是安全机制；
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- `@property` 让方法逻辑保留属性式调用体验；
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- setter 可以集中完成赋值校验；
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- 没有额外逻辑时，不必机械创建 getter 和 setter。
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## 十六、验收标准
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- 能解释单下划线和双下划线的区别；
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- 能说明下划线为什么不能保护敏感信息；
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- 能定义只读 property；
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- 能定义包含校验的 property setter；
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- 能避免 setter 自我赋值造成无限递归；
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- 能用 property 统一初始化和后续赋值规则；
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- `practice.py` 能正确阻止负数价格；
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- 能说明 Python property 与 Java getter/setter 的调用差异。
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