-常常出现在python函数定义的函数名后面，为函数添加元数据,描述函数的返回类型，从而方便开发人员使用。比如：
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通常的写法是：
def attrs(self) - _Attrs:
pass
这种写法通常是写在函数的函数名后面
def add(x, y) - int:
return x+y
这里面，元数据表明了函数的返回值为int类型。
至于楼主问题中的，- _Attr则表明函数返回的是一个外部可访问的类的私有变量。
python函数的变量名,函数名都是标识符标识符遵循4点规则1 。标识符由字母、下划线和数字组成2 。不能以数字开头3 。区分大小写4 。不能使用关字
定律是为实践和事实所证明，反映事物在一定条件下发展变化的客观规律的论断。定律是一种理论模型，它用以描述特定情况、特定尺度下的现实世界，在其它尺度下可能会失效或者不准确。
没有任何一种理论可以描述宇宙当中的所有情况，也没有任何一种理论可能完全正确。人生同样有其客观规律可循。
一、生活定律 痛苦定律:死无疑是痛苦的，然而还有比死更痛苦的东西，那就是等死。
幸福定律:如果你不再总是想着自己是否幸福时，你就获得幸福了。
错误定律:人人都会有过失，但是，只有重复这些过失时，你才犯了错误。
沉默定律:在辩论时，沉默是一种最难驳倒的观点。
动力定律:动力往往只是起源于两种原因:希望，或者绝望。
受辱定律:受辱时的唯一办法是忽视它，不能忽视它时就藐视它;如果连藐视它也不能，那么你就只能受辱了。
愚蠢定律:愚蠢大多是在手脚或舌头运转得比大脑还快的时候产生的。
化妆定律:在修饰打扮上花费的时间有多少，你就需要掩饰的缺点也就有多少。
省时定律:要想学会最节省时间的办法，首先就需要学会说"不"。
地位定律:有人站在山顶上，有人站在山脚下，虽然所处的地位不同，但在两者的眼中所看到的对方，却是同样大小的。
失败定律:失败并不以为着浪费时间与生命，却往往意味着你又有理由去拥有新的时间与生命了。
谈话定律:最使人厌烦的谈话有两种:从来不停下来想想;或者，从来也不想停下来。
误解定律:被某个人误解，麻烦并不大;被许多人误解，那麻烦就大了。
结局定律:有一个可怕的结局，也比不上没有任何结局可怕。
二、工作定律
安全定律:最安全的单位几十年没有得过安全奖(最安全证明你们安全没有做工作)
需要定律:同样两个相同的单位，同样的办公费。多少年以后，发生了变化(证明你们单位办公不需要那么多的钱)出来反对，这种成功的概论会归结为零。
评比定律:领导认为谁好，谁就好。(只要领导看你不顺眼，再辛辛苦苦地工作也是白费力气。)
一票否决定律:在一个单位，比如升工资，比如提拔任用，一个人提出来，往往成功的概率最大，而另一个人站
接受教育定律:每个单位都有吊儿郎当不好好干工作的人。但领导往往在批评这些人的时候，这些人恰恰不在场，于是，便出现了遵纪守法的人，经常接受教育的尴尬局面。
哭闹定律;那个部门没有几个因为经常的哭闹而得到了实惠，他有什么理由不经常哭闹下去。(此定理也适用那些经常在领导面前叫苦叫累的部门)
能者多劳定律:在同一科室里，有的人虽然在其岗，但却不能胜任本职工作，那他的工作只能由能胜任该项工作的人去代劳。
不平衡定律:年年当先进的部门或个人，一年没有当先进便想不通;从未当先进的部门或个人，当上先进后便想不到。
少劳多得定律:一般的单位，都分为合同工、(过去称为正式工)协议工、临时工等等。拿钱越少的工作量越大，而且越容易被解雇;拿钱越多的越没有多少事情可干，而且最不容易被解雇。
Python 认识格式化输出 中的 格式化符号
在前面的文章里我们早早就接触过Python中的输出的函数prinnt()，它的作用顾名思义就是输出，也就是程序输出内容给用户看。现在这篇文章不再说这么简单的print()输出，而是格式化输出。格式化输出含义：就是程序输出一种带格式的数据给用户。
输出：prinnt()
利用 print函数 返回结果是一个数字30，但是这个返回的数据30别人并不知道是30岁还是30年还是附有其他含义的一个数字。假如这里有一个需求：输出‘今年我的年龄是30岁’，这样的话那么这个需求里的30是不是就是取到我们上面的age = 30变量里存储的数据呢，这种操作就是格式化输出.
格式化输出
格式化输出含义：所谓的格式化输出就是按照一定的格式输出内容。
下面通过两点来讲解格式化输出。
1.1 格式化符号
这里是Python当中一些内置好的格式符号，大家不用全部背诵下来，只要着重学习前三个常用的就可以了，其他的等用到再把这篇笔记拿出来查一下就ok。
%s：是格式化字符串的，%s中的s代表str字符串类型的缩写，这样方便记忆。
%d：代表有符号对的十进制整数，有符号呢表示整数前面有正号或负号，有符号表示正负号都可以有。%u表示无符号的十进制整数，也就是只包含正整数，在与没用的时候我们一般用%d更全面一些。
%f：数据类型浮点数float缩写的前面字母f
1.python中的标识符是区分大小写的。
2.标示符以字母或下划线开头，可包括字母，下划线和数字。
3.以下划线开头的标识符是有特殊意义的。
以单下划线开头（_foo）的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用“from xxx import *”而导入；
以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；
以双下划线开头和结尾的（__foo__）代表python里特殊方法专用的标识，如__init__（）代表类的构造函数。
逻辑上看没有什么问题，输入一个字符串，先判断字符串是否完全由大小写字母、下划线以及数字构成，再判断首字符是否是下划线或者大小写字母，这两条有任意一条不满足输出false，若都满足则输出true。
python函数修饰符@ 修饰符 ‘@’符号用作函数修饰符是python2.4新增加的功能，修饰符必须出现在函数定义前一行，不允许和函数定义在同一行。也就是说＠A def f(): 是非法的。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰，不允许修修饰一个类。一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数做为参数，并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。 本质上讲，装饰符@类似于 回调函数 ，把其它的函数（暂且称为目的参数，后面紧接着的函数）作为自己的入参，在目的函数执行前，执行一些自己的操作， 比如：计数、打印一些提示信息等，然后返回目的函数。下面列举一个简单的例子。
创建函数修饰符的规则：
（1）修饰符是一个函数
（2）修饰符取被修饰函数为参数
（3）修饰符返回一个新函数
（4）修饰符维护被维护函数的签名
例子1： 被修饰函数不带参数
运行结果：
例子2： 使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
可见test1的函数名称变了，如果某些代码用到就会出问题，可以使用functools模块提供的修改函数属性的方法wraps
运行结果：
例子3： 被修饰函数带参数
运行结果：
例子4： 修饰符带参数 ，需要比上面例子多一层包装
运行结果：
1、区分大小写：Myname与myname是两个不同的标识符。
2、首字符可以是下画线（_）或字母，但不能是数字。
3、除首字符外的其他字符必须是下画线、字母和数字。
4、关键字不能作为标识符。
5、不要使用Python的内置函数作为自己的标识符。
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