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
以完全动态的方式创建新类型
>>> NewType = type("NewType", (object,), {"x": "hello"})
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"
哪个是完全一样的
>>> class NewType(object):
>>> x = "hello"
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"
可能不是最有用的东西，但很高兴知道。
编辑:新类型的固定名称，应该是NewType，是与类语句完全相同的东西。
编辑:调整标题，以更准确地描述功能。
其他回答
上下文管理器和“with”语句
在PEP 343中引入的上下文管理器是作为一组语句的运行时上下文的对象。
由于该特性使用了新的关键字，它是逐渐引入的:在Python 2.5中通过__future__指令可用。Python 2.6及以上版本(包括Python 3)默认情况下可用。
我经常使用“with”语句，因为我认为这是一个非常有用的结构，下面是一个快速演示:
from __future__ import with_statement
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
这里在幕后发生的事情是，“with”语句在文件对象上调用特殊的__enter__和__exit__方法。如果with语句体引发任何异常，异常细节也会传递给__exit__，允许在那里进行异常处理。
在这种特殊情况下，这为您做的是，当执行超出with套件的范围时，它保证关闭文件，无论这是正常发生还是抛出异常。它基本上是一种抽象出常见异常处理代码的方法。
其他常见的用例包括线程锁定和数据库事务。
python成语x =…如果……其他的……远优于x =…和…还是……原因如下:
尽管声明
x = 3 if (y == 1) else 2
等于
x = y == 1 and 3 or 2
如果使用x =…和…还是……成语，有一天你可能会被这种棘手的情况所困扰:
x = 0 if True else 1 # sets x equal to 0
因此不等于
x = True and 0 or 1 # sets x equal to 1
要了解更多正确的方法， 参见Python的隐藏特性。
将值发送到生成器函数。例如有这样的函数:
def mygen():
"""Yield 5 until something else is passed back via send()"""
a = 5
while True:
f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
if f is not None:
a = f #store the new value
您可以:
>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7) #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7
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)
... "$" # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"
如果在函数中使用exec，变量查找规则将发生巨大变化。闭包不再可能，但Python允许在函数中使用任意标识符。这为您提供了一个“可修改的locals()”，并可用于星型导入标识符。缺点是，它会使每次查找都变慢，因为变量最终会在字典中而不是在帧中的槽中结束:
>>> def f():
... exec "a = 42"
... return a
...
>>> def g():
... a = 42
... return a
...
>>> import dis
>>> dis.dis(f)
2 0 LOAD_CONST 1 ('a = 42')
3 LOAD_CONST 0 (None)
6 DUP_TOP
7 EXEC_STMT
3 8 LOAD_NAME 0 (a)
11 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(g)
2 0 LOAD_CONST 1 (42)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_FAST 0 (a)
9 RETURN_VALUE
