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

嵌套列表推导式和生成器表达式:

[(i,j) for i in range(3) for j in range(i) ]    
((i,j) for i in range(4) for j in range(i) )

它们可以替换大量嵌套循环代码。

其他回答

Python有一些非常意想不到的异常:

进口

这允许您在缺少库时导入替代库

try:
    import json
except ImportError:
    import simplejson as json

迭代

For循环在内部执行此操作,并捕获StopIteration:

iter([]).next()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
    iter(a).next()
StopIteration

断言

>>> try:
...     assert []
... except AssertionError:
...     print "This list should not be empty"
This list should not be empty

虽然这对于一次检查来说比较冗长,但是使用相同错误消息混合异常和布尔运算符的多次检查可以通过这种方式缩短。

获取python正则表达式解析树来调试正则表达式。

正则表达式是python的一个伟大特性,但调试它们可能是一件痛苦的事情,而且正则表达式很容易出错。

幸运的是,python可以通过将未记录的、实验性的隐藏标志re.DEBUG(实际上是128)传递给re.compile来打印正则表达式解析树。

>>> re.compile("^\[font(?:=(?P<size>[-+][0-9]{1,2}))?\](.*?)[/font]",
    re.DEBUG)
at at_beginning
literal 91
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
max_repeat 0 1
  subpattern None
    literal 61
    subpattern 1
      in
        literal 45
        literal 43
      max_repeat 1 2
        in
          range (48, 57)
literal 93
subpattern 2
  min_repeat 0 65535
    any None
in
  literal 47
  literal 102
  literal 111
  literal 110
  literal 116

一旦理解了语法,就可以发现错误。在这里我们可以看到,我忘记转义[/font]中的[]。

当然,你可以将它与任何你想要的标志组合在一起,比如注释正则表达式:

>>> re.compile("""
 ^              # start of a line
 \[font         # the font tag
 (?:=(?P<size>  # optional [font=+size]
 [-+][0-9]{1,2} # size specification
 ))?
 \]             # end of tag
 (.*?)          # text between the tags
 \[/font\]      # end of the tag
 """, re.DEBUG|re.VERBOSE|re.DOTALL)

一切都是动态的

“没有编译时”。Python中的一切都是运行时。模块是通过从上到下执行模块的源代码来“定义”的,就像脚本一样,得到的命名空间是模块的属性空间。类似地,类是通过从上到下执行类主体来“定义”的,生成的名称空间是类的属性空间。类主体可以包含完全任意的代码——包括导入语句、循环和其他类语句。像有时要求的那样,“动态”创建一个类、函数甚至模块并不难;事实上,这是不可能避免的,因为一切都是“动态的”。

如果你在你的类上使用描述符,Python完全绕过__dict__键,这使得它成为一个存储这些值的好地方:

>>> class User(object):
...  def _get_username(self):
...   return self.__dict__['username']
...  def _set_username(self, value):
...   print 'username set'
...   self.__dict__['username'] = value
...  username = property(_get_username, _set_username)
...  del _get_username, _set_username
... 
>>> u = User()
>>> u.username = "foo"
username set
>>> u.__dict__
{'username': 'foo'}

这有助于保持dir()干净。

很明显,反重力模块。 xkcd # 353