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。
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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
不是很隐藏，但是函数有属性:
def doNothing():
pass
doNothing.monkeys = 4
print doNothing.monkeys
4
其他回答
可读正则表达式
在Python中，您可以将正则表达式拆分为多行，命名匹配并插入注释。
示例详细语法(来自Python):
>>> pattern = """
... ^ # beginning of string
... M{0,4} # thousands - 0 to 4 M's
... (CM|CD|D?C{0,3}) # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
... # or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... (XC|XL|L?X{0,3}) # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
... # or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... (IX|IV|V?I{0,3}) # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
... # or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... $ # end of string
... """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)
命名匹配示例(摘自正则表达式HOWTO)
>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'
由于字符串字面值的串联，你也可以在不使用re.VERBOSE的情况下详细地编写一个正则表达式。
>>> pattern = (
... "^" # beginning of string
... "M{0,4}" # thousands - 0 to 4 M's
... "(CM|CD|D?C{0,3})" # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
... # or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... "(XC|XL|L?X{0,3})" # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
... # or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... "(IX|IV|V?I{0,3})" # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
... # or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... "$" # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"
可以使用属性使类接口更加严格。
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
def _set_foo(self, value):
self._foo = value
def _get_foo(self):
return self._foo
def _del_foo(self):
del self._foo
# any of fget, fset, fdel and doc are optional,
# so you can make a write-only and/or delete-only property.
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = _del_foo, doc = 'Hello, I am foo!')
class D(C):
def _get_foo(self):
return self._foo * 2
def _set_foo(self, value):
self._foo = value / 2
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = C.foo.fdel, doc = C.foo.__doc__)
在Python 2.6和3.0中:
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
@property
def foo(self):
'''Hello, I am foo!'''
return self._foo
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value
@foo.deleter
def foo(self):
del self._foo
class D(C):
@C.foo.getter
def foo(self):
return self._foo * 2
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value / 2
要了解属性如何工作的更多信息，请参阅描述符。
Mapreduce使用map和reduce函数
这样创建一个简单的sumproduct:
def sumprod(x,y):
return reduce(lambda a,b:a+b, map(lambda a, b: a*b,x,y))
例子:
In [2]: sumprod([1,2,3],[4,5,6])
Out[2]: 32
修饰符
装饰器允许将一个函数或方法包装在另一个函数中，该函数可以添加功能、修改参数或结果等。在函数定义的上方一行编写装饰符，以“at”符号(@)开始。
示例显示了一个print_args装饰器，它在调用被装饰函数之前打印函数的参数:
>>> def print_args(function):
>>> def wrapper(*args, **kwargs):
>>> print 'Arguments:', args, kwargs
>>> return function(*args, **kwargs)
>>> return wrapper
>>> @print_args
>>> def write(text):
>>> print text
>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo
列举
用enumerate包装一个可迭代对象，它将生成项目及其索引。
例如:
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for index, item in enumerate(a): print index, item
...
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
>>>
引用:
Python教程循环技术 Python文档-内置函数-枚举 PEP 279
