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

使用关键字参数作为赋值

有时需要根据一个或多个参数构建一系列函数。然而,这很容易导致闭包都引用相同的对象和值:

funcs = [] 
for k in range(10):
     funcs.append( lambda: k)

>>> funcs[0]()
9
>>> funcs[7]()
9

可以通过将lambda表达式转换为仅依赖其参数的函数来避免这种行为。关键字参数存储绑定到它的当前值。函数调用不需要改变:

funcs = [] 
for k in range(10):
     funcs.append( lambda k = k: k)

>>> funcs[0]()
0
>>> funcs[7]()
7

其他回答

集理解

>>> {i**2 for i in range(5)}                                                       
set([0, 1, 4, 16, 9])

Python文档

维基百科的条目

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}

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。

创建枚举

在Python中,你可以这样做来快速创建一个枚举:

>>> FOO, BAR, BAZ = range(3)
>>> FOO
0

但是“枚举”不一定是整数值。你甚至可以这样做:

class Colors(object):
    RED, GREEN, BLUE, YELLOW = (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255)

#now Colors.RED is a 3-tuple that returns the 24-bit 8bpp RGB 
#value for saturated red

一个词:IPython

标签内省,漂亮的打印,%调试,历史管理,pylab,…值得花时间好好学习。