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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19