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
懒得初始化字典中的每个字段?没有问题:
在Python > 2.3中:
from collections import defaultdict
Python中<= 2.3:
def defaultdict(type_):
class Dict(dict):
def __getitem__(self, key):
return self.setdefault(key, type_())
return Dict()
在任何版本中:
d = defaultdict(list)
for stuff in lots_of_stuff:
d[stuff.name].append(stuff)
更新:
谢谢肯·阿诺德。我重新实现了一个更复杂的defaultdict版本。它的行为应该与标准库中的完全相同。
def defaultdict(default_factory, *args, **kw):
class defaultdict(dict):
def __missing__(self, key):
if default_factory is None:
raise KeyError(key)
return self.setdefault(key, default_factory())
def __getitem__(self, key):
try:
return dict.__getitem__(self, key)
except KeyError:
return self.__missing__(key)
return defaultdict(*args, **kw)
其他回答
在子类中扩展属性(定义为描述符)
有时扩展(修改)子类中描述符“返回”的值是有用的。使用super()可以轻松完成:
class A(object):
@property
def prop(self):
return {'a': 1}
class B(A):
@property
def prop(self):
return dict(super(B, self).prop, b=2)
将其存储在test.py中并运行python -i test.py(另一个隐藏特性:-i选项执行脚本并允许您以交互模式继续):
>>> B().prop
{'a': 1, 'b': 2}
很多人不知道dir函数。这是一种很好的方法，可以从解释器中找出对象可以做什么。例如，如果你想查看所有字符串方法的列表:
>>> dir("foo")
['__add__', '__class__', '__contains__', (snipped a bunch), 'title',
'translate', 'upper', 'zfill']
然后，如果你想要关于某个方法的更多信息，你可以在它上面调用“help”。
>>> help("foo".upper)
Help on built-in function upper:
upper(...)
S.upper() -> string
Return a copy of the string S converted to uppercase.
元组在for循环、列表推导式和生成器表达式中的解包:
>>> l=[(1,2),(3,4)]
>>> [a+b for a,b in l ]
[3,7]
在这个习语中，用于迭代字典中的(键，数据)对:
d = { 'x':'y', 'f':'e'}
for name, value in d.items(): # one can also use iteritems()
print "name:%s, value:%s" % (name,value)
打印:
name:x, value:y
name:f, value:e
“解包”到函数参数
def foo(a, b, c):
print a, b, c
bar = (3, 14, 15)
foo(*bar)
执行打印时:
3 14 15
功能的支持。
特别是生成器和生成器表达式。
Ruby使它再次成为主流，但Python也可以做得一样好。在库中不像Ruby中那样普遍，这太糟糕了，但我更喜欢它的语法，它更简单。
因为它们不是那么普遍，我没有看到很多例子来说明它们为什么有用，但它们让我写出了更干净、更高效的代码。
