Python编程语言中有哪些鲜为人知但很有用的特性?
尽量将答案限制在Python核心。 每个回答一个特征。 给出一个例子和功能的简短描述，而不仅仅是文档链接。 使用标题作为第一行标记该特性。
快速链接到答案:
参数解包 牙套 链接比较运算符 修饰符 可变默认参数的陷阱/危险 描述符 字典默认的.get值 所以测试 省略切片语法 枚举 其他/ 函数作为iter()参数 生成器表达式 导入该 就地值交换 步进列表 __missing__物品 多行正则表达式 命名字符串格式化 嵌套的列表/生成器推导 运行时的新类型 .pth文件 ROT13编码 正则表达式调试 发送到发电机 交互式解释器中的制表符补全 三元表达式 试着/ / else除外 拆包+打印()函数 与声明
当前回答
Python中没有秘密;)
其他回答
reduce和算子的一些很酷的功能。
>>> from operator import add,mul
>>> reduce(add,[1,2,3,4])
10
>>> reduce(mul,[1,2,3,4])
24
>>> reduce(add,[[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> reduce(add,(1,2,3,4))
10
>>> reduce(mul,(1,2,3,4))
24
在python中解包元组
在python 3中，你可以使用与函数定义中可选参数相同的语法来解包元组:
>>> first,second,*rest = (1,2,3,4,5,6,7,8)
>>> first
1
>>> second
2
>>> rest
[3, 4, 5, 6, 7, 8]
但是一个不太为人所知但更强大的特性允许你在列表中间有未知数量的元素:
>>> first,*rest,last = (1,2,3,4,5,6,7,8)
>>> first
1
>>> rest
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> last
8
只需少量的工作，线程模块就变得非常容易使用。此装饰器更改函数，使其在自己的线程中运行，返回占位符类实例，而不是常规结果。你可以通过检查placeolder来探测答案。结果或通过调用placeholder.awaitResult()来等待它。
def threadify(function):
"""
exceptionally simple threading decorator. Just:
>>> @threadify
... def longOperation(result):
... time.sleep(3)
... return result
>>> A= longOperation("A has finished")
>>> B= longOperation("B has finished")
A doesn't have a result yet:
>>> print A.result
None
until we wait for it:
>>> print A.awaitResult()
A has finished
we could also wait manually - half a second more should be enough for B:
>>> time.sleep(0.5); print B.result
B has finished
"""
class thr (threading.Thread,object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
threading.Thread.__init__ ( self )
self.args, self.kwargs = args, kwargs
self.result = None
self.start()
def awaitResult(self):
self.join()
return self.result
def run(self):
self.result=function(*self.args, **self.kwargs)
return thr
>>> float('infinity')
inf
>>> float('NaN')
nan
更多信息:
http://docs.python.org/library/functions.html#float http://www.python.org/dev/peps/pep-0754/ Python nan和inf值
你可以用类装饰函数——用类实例替换函数:
class countCalls(object):
""" decorator replaces a function with a "countCalls" instance
which behaves like the original function, but keeps track of calls
>>> @countCalls
... def doNothing():
... pass
>>> doNothing()
>>> doNothing()
>>> print doNothing.timesCalled
2
"""
def __init__ (self, functionToTrack):
self.functionToTrack = functionToTrack
self.timesCalled = 0
def __call__ (self, *args, **kwargs):
self.timesCalled += 1
return self.functionToTrack(*args, **kwargs)
