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
创建生成器对象
如果你写
x=(n for n in foo if bar(n))
你可以取出生成器,把它赋值给x,这意味着你可以这样做
for n in x:
这样做的优点是不需要中间存储,如果需要中间存储,则需要中间存储
x = [n for n in foo if bar(n)]
在某些情况下,这可以显著提高速度。
你可以在生成器的末尾附加许多if语句,基本上复制嵌套的for循环:
>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
... print i
(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)
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)
命名格式
% -formatting接受字典(也应用%i/%s等验证)。
>>> print "The %(foo)s is %(bar)i." % {'foo': 'answer', 'bar':42}
The answer is 42.
>>> foo, bar = 'question', 123
>>> print "The %(foo)s is %(bar)i." % locals()
The question is 123.
由于locals()也是一个字典,您可以简单地将其作为字典传递,并从局部变量中获得% -替换。我认为这是不受欢迎的,但简化了事情。
新的样式格式
>>> print("The {foo} is {bar}".format(foo='answer', bar=42))
在调试复杂的数据结构时,pprint模块非常方便。
从文件中引用…
>>> import pprint
>>> stuff = sys.path[:]
>>> stuff.insert(0, stuff)
>>> pprint.pprint(stuff)
[<Recursion on list with id=869440>,
'',
'/usr/local/lib/python1.5',
'/usr/local/lib/python1.5/test',
'/usr/local/lib/python1.5/sunos5',
'/usr/local/lib/python1.5/sharedmodules',
'/usr/local/lib/python1.5/tkinter']
创建生成器对象
如果你写
x=(n for n in foo if bar(n))
你可以取出生成器,把它赋值给x,这意味着你可以这样做
for n in x:
这样做的优点是不需要中间存储,如果需要中间存储,则需要中间存储
x = [n for n in foo if bar(n)]
在某些情况下,这可以显著提高速度。
你可以在生成器的末尾附加许多if语句,基本上复制嵌套的for循环:
>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
... print i
(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)
>>> x=[1,1,2,'a','a',3]
>>> y = [ _x for _x in x if not _x in locals()['_[1]'] ]
>>> y
[1, 2, 'a', 3]
"locals()['_[1]']"是正在创建的列表的"秘密名称"。当正在构建的列表状态影响后续构建决策时非常有用。