Python中的数据隐藏：什么是，优点和缺点[带有编码示例]

什么是数据隐藏？

它是一种在面向对象编程 (OOP) 中用于隐藏的方法，目的是在计算机代码中隐藏信息/数据。 内部对象详细信息（例如数据成员）隐藏在类中。 它保证对类成员的数据访问受限，同时保持对象完整性。 数据隐藏包括将数据和函数组合成一个单元以通过限制从类外部对数据的直接访问来隐藏类内的数据的过程。 如果您是数据科学的初学者并想获得专业知识，请查看我们来自顶尖大学的数据科学课程。

数据隐藏通过避免程序中其他类的不必要进入，帮助计算机程序员创建具有独特数据集和功能的类。 作为 OOP 中的一种软件开发技术，它确保独占数据访问并防止数据中有意或无意的更改。 软件组件中这些有限的相互依赖性有助于降低系统复杂性并提高程序的健壮性。

数据隐藏也称为信息隐藏或数据封装。 数据封装是为了向用户隐藏应用程序实现细节。 由于两者背后的意图相同，因此封装也称为数据隐藏。 当一个数据成员在类中被提及为私有时，它只能在同一个类中访问，而在该类之外不可访问。

Python中的数据隐藏

Python 正在成为一种流行的编程语言，因为它适用于所有领域并且具有简单的程序实现工具和库。 Python 文档将数据隐藏定义为将客户端与程序实现的一部分隔离开来。 模块中的一些对象是内部的、不可见的，并且用户无法访问。

程序中的模块足够开放，可以理解如何使用应用程序，但用户无法知道应用程序是如何工作的。 因此，数据隐藏提供了安全性，同时避免了依赖性。 Python 中的数据隐藏是防止访问应用程序中特定用户的方法。

Python 中的数据隐藏是通过在属性名称（前缀）之前使用双下划线来完成的。 这使属性私有/不可访问，并对用户隐藏它们。 Python 没有真正意义上的秘密。 尽管如此，私有方法和属性的名称在内部还是在运行中被修改和取消修改，使得它们无法通过它们的给定名称访问。

Python 中的数据隐藏示例

#!/usr/bin/python

类JustCounter ：

__secretCount = 0

默认计数（自我）：

自我。 __secretCount += 1

打印自我。 __secretCount

计数器= JustCounter ()

计数器。 数（）

计数器。 数（）

打印计数器。 __secretCount

输出

1

2

回溯（最近一次通话最后）：

<module> 中的文件“test.py”，第 12 行

打印计数器.__secretCount

AttributeError：JustCounter 实例没有属性“__secretCount”

Python 在内部更改 object._className__attrName 访问的类中成员的名称。

如果最后一行更改为：

…………………………

打印计数器._JustCounter__secretCount

然后它工作，输出是：

1

2

2

数据隐藏的优势

• 类中的对象与不相关的数据断开连接。
• 它提高了针对无法访问机密数据的黑客的安全性。
• 它可以防止程序员意外链接到不正确的数据。 如果程序员在代码中链接这些数据，它只会通过指出错误更正来返回错误。
• 它将对象隔离为 OOP 的基本概念。
• 通过对公众隐藏易失性数据，它有助于防止损坏数据。

数据隐藏的缺点

• 它有时可能会迫使程序员使用额外的编码。
• 可见和不可见数据之间的链接使对象工作得更快，但数据隐藏阻止了这种链接。
• 数据隐藏会使程序员更难，并且需要编写冗长的代码来在隐藏的数据中创建效果。

因此，当涉及到应用程序中特定信息的隐私和安全性时，数据隐藏在 Python 中很有帮助。 它增加了程序员的工作量，同时链接代码中的隐藏数据。 但是，它提供的优势确实是不可避免的。

另请阅读： Python 面试问答

结论

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