**在 Python 中去掉下划线，既可能是简单的字符串替换任务，也可能牵涉命名风格转换、批量文件重命名、数据清洗与接口兼容。**针对“python如何去掉下划线”的核心做法包括：用 str.replace、re.sub、translate 等对字符串进行替换；将 snake_case 转换为 camelCase；对文件名与路径批量处理；以及对 Pandas、JSON、SQL 等键名做一致化清理。**在工程实践中，应优先保证可逆性、幂等性和回滚能力，并辅以测试、CI 与逐步发布策略以降低风险。**

## 一、问题背景与适用场景

在 Python 生态中，“下划线”既是常见的分隔符，也承载特殊语义：snake_case 命名、私有属性前缀、交互式解释器中的“上一个结果变量”以及国际化场景中的别名函数等。**因此，“去掉下划线”并非单纯的字符删除，而应根据场景选择合适的处理策略，避免误改导致兼容性或语义错误。**常见业务需求包括：清洗用户导入的标识符、将后端的 snake_case 数据映射为前端的 camelCase、重构仓库中文件与模块名、统一数据湖与仓库字段命名，以及对外 API 的字段标准化。

从工程角度看，**不同上下文的“下划线”处理边界并不一致**：对纯文本或日志内容，直接替换通常安全；对 Python 标识符或模块名，需遵循 PEP 8 与包结构约束；对 JSON、Pandas、SQL 等数据结构，既要保证字段一致性，也要考虑上下游兼容。对文件系统批量改名时，还应评估平台差异（Windows 与 POSIX）、大小写敏感、冲突与回滚。**在团队协作中，强烈建议以自动化脚本与版本控制流程托底，确保可追踪、可回滚与可测试。**

权威实践建议我们沿用社区通行的命名规范与工具。**根据 PEP 8 命名风格指南（Python.org, 2024），Python 社区广泛使用下划线分隔的 snake_case；转换与清理时应保持可读性与一致性。**同时，针对正则替换、Unicode、边界匹配等问题，**参考 Python 官方 re 模块文档（Python Software Foundation, 2024）**有助于选择更稳健的实现方式。**在任何“去下划线”的任务中，把规范与落地流程视作第一优先。**

## 二、字符串层面的去下划线方法

在字符串层面，常见方法包括 str.replace、re.sub、split/join 与 translate。**针对简单场景，str.replace 通常最直观；需要模式匹配或清理复杂边界时，用 re.sub 更灵活；大规模高频替换可考虑 translate 实现高性能；而 split/join 适于按片段重组字符串。**选择前先明确目标：仅删除“_”、替换为连字符“-”或空格、还是仅清除连续多下划线？并评估是否要保留前导或尾随下划线。

在可维护性方面，**优先选择意图清晰且性能稳定的实现**。str.replace(o, n) 可满足“把所有下划线替换为空”的直观需求；translate 在单字符多对一映射时具有性能优势；re.sub 能处理“多个下划线合并一个”或“仅替换单词边界处”的复杂规则。**对多语言文本与全角字符，建议明确仅匹配 ASCII 下划线“_”，避免误伤其他相似字符（如全角下划线“＿”）。**

### 2.1 使用 str.replace：直观且简单

**当需求是“将所有下划线去掉或替换为另一个字符”时，str.replace 足够且可读性最好。**其特点是无正则开销、可链式调用，但无法表达复杂模式（如仅去除连续下划线、保留前导下划线等）。

示例：
```python
s = "user_name_id"
no_underscore = s.replace("_", "")       # "usernameid"
dash_style = s.replace("_", "-")         # "user-name-id"
space_style = s.replace("_", " ")        # "user name id"
```

为了保证幂等性，**建议在进入下游流程前统一做一次规范化**，例如把多余的下划线先压缩、再替换，降低重复处理导致的异常。

### 2.2 使用 re.sub：适合复杂规则

**当你需要“合并多个下划线”“仅替换单词边界的下划线”“跳过前导/尾随下划线”等复杂规则时，re.sub 提供正则表达能力。**它可以使用捕获组、断言与回调函数，精确控制替换逻辑。

示例：合并多下划线为一个，再替换为空
```python
import re

s = "user__name___id"
collapsed = re.sub(r"_+", "_", s)  # "user_name_id"
removed = collapsed.replace("_", "")
```

示例：仅移除单词之间的下划线，保留前导与尾随下划线
```python
import re

s = "_private_value_"
mid_removed = re.sub(r"(?<=\w)_(?=\w)", "", s)  # "_privatevalue_"
```

**依据官方 re 文档（Python Software Foundation, 2024），合理使用断言与字符类可避免“过度匹配”**，从而提升可靠性与可读性。

### 2.3 使用 split/join：按片段重组

对希望明确基于“片段”重组的场景，**split/join 以“先切再拼”的方式表现意图**，尤其适合替换为统一分隔符，或在替换前对片段进行过滤与清洗。

示例：
```python
s = "user__name_id"
parts = [p for p in s.split("_") if p]   # 过滤空片段 -> ["user", "name", "id"]
joined = "".join(parts)                  # "usernameid"
hyphen = "-".join(parts)                 # "user-name-id"
```

这种方式的优势在于可插入更多片段级规则（如长度检查、白名单过滤），**但若仅是“简单全局替换”，split/join 的表达冗长且性能不一定占优**。因此，**选择时以需求复杂度为准绳**。

### 2.4 使用 translate：多字符高性能替换

translate 适合对多种字符做统一映射（删除或替换），**在高吞吐场景往往更高效且语义清晰**。例如同时移除下划线与空格，或将多个分隔符映射为单一字符。

示例：
```python
s = "user_name id"
tbl = str.maketrans({"_": None, " ": None})  # None 表示删除该字符
normalized = s.translate(tbl)                # "usernameid"
```

**当替换集合固定且简短时，translate 既高效又可读**；若规则复杂、涉及上下文，仍应回到正则或分段逻辑。

### 2.5 方法选择对比表

下表对常见方法的特点做定性对比，帮助在工程中快速抉择：

| 方法          | 表达能力 | 性能表现 | 可读性 | 适用场景                       |
|---------------|----------|----------|--------|--------------------------------|
| str.replace   | 低       | 高       | 高     | 简单全局替换、快速清理         |
| re.sub        | 高       | 中       | 中     | 复杂规则、边界控制、断言匹配   |
| split/join    | 中       | 中       | 中     | 片段重组、过滤空片段或白名单   |
| translate     | 中       | 高       | 中     | 多字符统一映射、高吞吐清洗     |

**选择方法时，请以“规则复杂度、可读性与性能”三要素权衡**。在团队协作中，约定统一的“清洗函数”并覆盖单元测试，长期成本最低。

## 三、命名风格转换：snake_case 到 camelCase

如果你的目标不是简单删除“_”，而是将 snake_case 转为 camelCase 或 PascalCase，**就需要更细致的拆分与大小写规则**。这在前后端对接常见：后端 Python 用 snake_case，前端 JavaScript/TypeScript 偏好 camelCase。**在做风格转换时，应保持转换幂等、对缩写词（如 ID、URL）有一致策略，并尽量复用同一转化函数**。

### 3.1 纯 Python 实现：re 与大小写处理

纯 Python 不依赖第三方库也可以实现稳健转换。**关键在于：拆分片段、首片段小写、其余片段首字母大写、并处理空片段与前后缀下划线。**

```python
import re

def snake_to_camel(s: str) -> str:
    # 仅匹配 ASCII 下划线，避免全角等干扰
    parts = [p for p in re.split(r"_+", s) if p]
    if not parts:
        return ""
    head = parts[0].lower()
    tail = [p.capitalize() for p in parts[1:]]
    return head + "".join(tail)

print(snake_to_camel("user_name_id"))      # userNameId
print(snake_to_camel("__private_value__")) # privateValue
```

**对含缩写的处理需团队约定**：例如将 user_id 转成 userId 还是 userID，建议统一为 userId 提升一致性。如果要“去下划线并空格化”用于展示，可把 join 分隔符换成空格或破折号。

### 3.2 第三方库：humps/inflection 等

在工程项目中，**可以采用成熟的第三方库以减少维护成本**。例如 humps 提供了 snake_case、camelCase、pascalCase 之间的互转，inflection 则提供字符串复数化、驼峰转换等实用功能。使用第三方库时需注意版本锁定、兼容性与安全性审核。

示例（以 humps 为例）：
```python
# pip install humps
import humps

print(humps.camelize("user_name_id"))   # userNameId
print(humps.decamelize("userNameId"))   # user_name_id
```

**在团队规范里固定库与规则，并对边界用例（前导/尾随下划线、连续下划线、数字与缩写）写成单元测试**，能有效避免后续回归问题。依据 PEP 8（Python.org, 2024），保持命名一致性与可读性是首要目标。

### 3.3 双向映射与可逆性

当系统需要在 snake_case 与 camelCase 之间来回转换时，**应优先设计可逆映射，避免信息丢失**。例如约定“所有连续下划线压缩为一个”与“缩写统一为首字母大写后小写”，保证 decamelize(camelize(x)) ≈ normalize(x)。**可逆性是接口网关、序列化层和跨语言 SDK 的关键属性**，能显著降低集成成本与故障率。

## 四、批量重命名：文件、路径与仓库

在实际工程中，**批量移除文件名中的下划线或变更为其他风格，既要考虑文件系统差异，也要考虑版本控制、发布流程与回滚方案**。涉及 Python 包结构时，目录名与模块名变化还会影响 import 路径与打包分发。

### 4.1 使用 pathlib 与 os.rename 安全改名

Pathlib 提供更现代的路径 API，**结合 dry-run、冲突检测与回滚清单，可显著降低风险**。以下脚本示例演示把文件名中的“_”移除，并打印改名对照表：

```python
from pathlib import Path

def rename_strip_underscore(root: str, dry_run: True):
    mapping = []
    for p in Path(root).rglob("*"):
        if p.is_file():
            new_name = p.name.replace("_", "")
            if new_name != p.name:
                new_path = p.with_name(new_name)
                mapping.append((p, new_path))
    # 冲突检测
    targets = [t for _, t in mapping]
    if len(set(t.name for t in targets)) != len(targets):
        raise RuntimeError("Naming collision detected")

    for src, dst in mapping:
        print(f"{src} -> {dst}")
        if not dry_run:
            src.rename(dst)

# rename_strip_underscore("./repo", dry_run=True)
```

**务必先 dry-run，确认对照表无冲突，再执行真实改名**。对大小写不敏感的文件系统（如 Windows 默认）尤其要注意潜在冲突。

### 4.2 Git 仓库中的重命名与回滚

在 Git 仓库中大规模改名，**建议分批提交、合并小步走、并在 CI 里配合路径更新检查**。可以编写钩子或脚本对 import、引用路径、打包配置（如 pyproject.toml、setup.cfg）进行自动更新。变更前输出一份“回滚清单”，必要时可用它恢复旧名。**对发布型仓库（Library），需在变更说明中列明 Breaking Changes，并提供迁移指引。**

在多人协作时，**可以用项目协作系统梳理受影响的模块与上下游任务，并明确升级窗口与回滚预案**。在需要跨研发、测试、运维同步动作的改名项目中，使用如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的研发项目全流程管理能力，把改名脚本、CI 修改、用例更新、发布里程碑挂到同一工作项，有助于透明化进度与减少沟通成本。

### 4.3 平台差异与原子性考量

不同平台对路径长度、大小写敏感、权限与锁定机制存在差异。**为降低中断风险，建议：避免在同步盘或被占用目录改名；对大批量文件分阶段执行；在关键步骤前后固化校验（数量校验、哈希校验）**。如果对原子性要求较高，可采用“写入临时路径后替换”的策略，或在容器化环境中操作再原子切换挂载点。**工程可控性永远优先于一次性脚本的速度。**

## 五、数据与接口：Pandas、JSON、SQL 的键名清理

数据清洗与接口编排中，“去下划线”常发生在列名、字段名与键名层面。**核心是保持映射一致、避免破坏上下游依赖，并在边界场景（空值、重复键、缩写、大小写冲突）提供明确策略**。对外 API 更要考虑版本化与渐进迁移，确保旧客户端可持续工作。

### 5.1 Pandas 列名批量处理

Pandas 提供了便捷的列名变换接口，**通过 DataFrame.rename 与 .columns.str 替换可快速实现“去下划线”或风格转换**。示例：

```python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"user_name": [1,2], "order_id": [10,20]})

# 去掉下划线
df1 = df.rename(columns=lambda c: c.replace("_", ""))

# 转为 camelCase
import re
def snake_to_camel(s: str) -> str:
    parts = [p for p in re.split(r"_+", s) if p]
    return parts[0].lower() + "".join(p.capitalize() for p in parts[1:]) if parts else s

df2 = df.rename(columns=snake_to_camel)
```

**注意潜在的重复列名冲突**（如 user_id 与 user__id 都可能变成 userid）。在这种情况下，建议在转换后做一次去重逻辑或保留映射表，**并在下游严格依赖映射表而非“猜测”列名**。

### 5.2 JSON 键名映射与中间层

处理 JSON 时，**在序列化/反序列化层构建统一的键名映射器**是较稳健的做法。你可以在 API 网关或序列化器里将后端 snake_case 转成前端 camelCase，或反之。示例（简化）：

```python
def map_keys(d: dict, f) -> dict:
    out = {}
    for k, v in d.items():
        nk = f(k) if isinstance(k, str) else k
        if isinstance(v, dict):
            out[nk] = map_keys(v, f)
        elif isinstance(v, list):
            out[nk] = [map_keys(x, f) if isinstance(x, dict) else x for x in v]
        else:
            out[nk] = v
    return out
```

**将转换逻辑集中在“边界层”（adapter/serializer），避免在业务内部同时存在多套命名风格**，从而降低维护成本。此外，**为向后兼容，可以在过渡期同时提供新旧键，或提供开关控制是否转换**。

### 5.3 SQL/schema 层面的注意事项

在数据库与数据仓库中，**字段重命名等同于 schema 变更，必须经过评审与变更流程**。对 OLTP 系统，应采用双写/双读或视图兼容策略：保留旧字段名，新增无下划线的别名视图供新系统使用，逐步完成迁移。对数仓/湖仓，**在 ETL/ELT 作业中加入字段映射层**，避免下游任务直接绑定物理字段名。在报表层，优先通过语义层或指标目录暴露“对人友好”的名字，**而不是直接修改底层字段**。

在大型数据与接口迁移项目中，多团队协作是常态。**将需求拆分为可度量的工作包，配合可追踪的依赖关系与风险看板，有助于降低联动成本。**如果你正在组织跨服务的键名重构，可利用如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的里程碑与跨团队协作看板把“字段清理—代码发布—数据回填—监控验收”贯通起来，**在保守节奏下实现平滑演进**。

## 六、协作落地、质量控制与未来趋势

在团队落地“去下划线”的过程中，**质量控制与自动化是成功的关键**。建议将转换逻辑沉淀为库或模块，配套单元测试、集成测试与契约测试；引入 pre-commit 钩子对新增文件名与变量名做规则校验；在 CI 中增加“字段映射对照表校验”、“API 响应键名一致性检查”等自动门禁。**对重要接口变更，采用灰度、影子发布或版本化策略，以保证无感迁移。**

性能与可靠性同样重要。**对于大规模文本或日志清洗，translate 与向量化处理（如 Pandas .str 系列）往往更高效**；当规则复杂时，re.sub 的可控性更好，但要注意编写“非贪婪、边界清晰”的正则并避免灾难性回溯。结合 Python 官方文档（Python Software Foundation, 2024），**明确仅匹配 ASCII 下划线可以有效降低 Unicode 干扰**，必要时加入 NFC/NFKC 规范化流程。

展望未来，**命名风格与键名转换将更多融入“契约优先”和“元数据驱动”的工程体系**。通过 OpenAPI/AsyncAPI/GraphQL Schema 等契约定义自动生成映射器，并在代码生成、SDK 与文档中保持一致，将显著降低“去下划线/风格转换”的人为成本。**在更复杂的遗留系统改造中，借助静态分析与语义重构工具自动识别变量/字段使用点，配合可观察性平台量化影响范围，将成为主流做法**。团队侧，借助项目协作平台梳理跨域依赖、里程碑与回滚点，**让命名重构从一次性脚本变成可控的工程项目**。

最后，用一份简明的“实践清单”收束要点：  
- 定义明确的目标与边界（删除、替换、风格转换）。  
- 选择合适的技术路径（replace/re/translate/库）。  
- 制定可逆与幂等的规则，沉淀统一函数。  
- 覆盖单元/集成/契约测试，接入 CI 门禁。  
- 对文件与仓库改名采用 dry-run、对照表与回滚清单。  
- 在数据与接口层使用适配器/视图/版本化策略渐进迁移。  
- 通过协作与度量保障进度与质量，必要时使用工具承载项目推进。  
**遵循以上步骤，去下划线会从“脚本小事”升级为“可控工程”，让你的 Python 项目既整洁又稳健。**

参考与资料来源  
- Python Software Foundation. “re — Regular expression operations.” Python 3.12 Documentation, 2024.  
- Python.org. “PEP 8 – Style Guide for Python Code.” Python Enhancement Proposals, 2024.

可以使用Python字符串的replace方法，将下划线替换为空字符串。例如：string.replace('_', '')，这样就可以去掉所有的下划线。

使用字符串的replace方法移除下划线

我有一个包含下划线的字符串，想要去掉这些下划线，有什么简单有效的处理方式？

Python中有哪些方法可以移除字符串中的下划线？

Python的strip方法可以移除字符串开头和结尾指定的字符。比如string.strip('_')可以去掉开头和结尾的下划线，而不影响中间的部分。

用strip方法去除开头和结尾的下划线

我希望只删除字符串开头或者结尾的下划线，保持中间的部分不变，应该怎么做？

如何仅移除字符串开头或结尾的下划线？

Python的re模块提供sub方法，可以用正则表达式匹配特定位置或模式的下划线，并替换为空字符串。比如：re.sub(r'_+', '', string)可以去除所有连续的下划线。这样能更灵活地处理字符串中的下划线问题。

利用re模块的sub方法实现高级下划线替换

我需要更灵活的方式来删除字符串中部分或者满足某种条件的下划线，正则表达式能够实现吗？

如何用正则表达式灵活去除字符串中的下划线？

PingCodeDocs

本文系统解答了在Python中“去掉下划线”的多场景实践：字符串层面可用replace、re.sub、translate与split/join，命名转换可实现snake_case到camelCase，文件与仓库改名应以pathlib配合dry-run与回滚清单，数据与接口层可在Pandas、JSON、SQL中通过集中映射实现一致化。文中强调可逆性、幂等性与工程化落地，建议以测试、CI和版本化策略保障质量，并在多团队协作中通过项目协作系统统筹进度与风险。

python如何去掉下划线

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