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
字符串转义和unicode转义编码
假设你有一个来自外部源的字符串，它包含\n， \t等等。如何将它们转换为换行或制表?只需使用字符串转义编码解码字符串!
>>> print s
Hello\nStack\toverflow
>>> print s.decode('string-escape')
Hello
Stack overflow
另一个问题。你有普通的unicode字符串，比如\u01245。如何让它起作用?只是解码字符串使用unicode转义编码!
>>> s = '\u041f\u0440\u0438\u0432\u0456\u0442, \u0441\u0432\u0456\u0442!'
>>> print s
\u041f\u0440\u0438\u0432\u0456\u0442, \u0441\u0432\u0456\u0442!
>>> print unicode(s)
\u041f\u0440\u0438\u0432\u0456\u0442, \u0441\u0432\u0456\u0442!
>>> print unicode(s, 'unicode-escape')
Привіт, світ!
切片为左值。这个埃拉托色尼筛子产生一个素数或0的列表。元素会随着循环中的切片分配而被0掉。
def eras(n):
last = n + 1
sieve = [0,0] + list(range(2, last))
sqn = int(round(n ** 0.5))
it = (i for i in xrange(2, sqn + 1) if sieve[i])
for i in it:
sieve[i*i:last:i] = [0] * (n//i - i + 1)
return filter(None, sieve)
为了工作，左边的切片必须在右边分配一个相同长度的列表。
重新加载模块可以实现“实时编码”风格。但是类实例不更新。以下是原因，以及如何解决这个问题。记住，所有东西，是的，所有东西都是一个对象。
>>> from a_package import a_module
>>> cls = a_module.SomeClass
>>> obj = cls()
>>> obj.method()
(old method output)
现在更改a_module.py中的方法，并希望更新对象。
>>> reload(a_module)
>>> a_module.SomeClass is cls
False # Because it just got freshly created by reload.
>>> obj.method()
(old method output)
这里有一种更新方法(但考虑使用剪刀运行):
>>> obj.__class__ is cls
True # it's the old class object
>>> obj.__class__ = a_module.SomeClass # pick up the new class
>>> obj.method()
(new method output)
这是“剪刀式运行”，因为对象的内部状态可能与新类所期望的不同。这适用于非常简单的情况，但除此之外，pickle是您的朋友。尽管如此，理解为什么这是有效的仍然是有帮助的。
Python中没有秘密;)
getattr内置函数:
>>> class C():
def getMontys(self):
self.montys = ['Cleese','Palin','Idle','Gilliam','Jones','Chapman']
return self.montys
>>> c = C()
>>> getattr(c,'getMontys')()
['Cleese', 'Palin', 'Idle', 'Gilliam', 'Jones', 'Chapman']
>>>
如果你想根据上下文分派函数，这很有用。参见深入了解Python中的示例(此处)
