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

threading.enumerate()提供了对系统中所有Thread对象的访问,sys._current_frames()返回系统中所有线程的当前堆栈帧,因此将这两者结合起来,你会得到Java风格的堆栈转储:

def dumpstacks(signal, frame):
    id2name = dict([(th.ident, th.name) for th in threading.enumerate()])
    code = []
    for threadId, stack in sys._current_frames().items():
        code.append("\n# Thread: %s(%d)" % (id2name[threadId], threadId))
        for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
            code.append('File: "%s", line %d, in %s' % (filename, lineno, name))
            if line:
                code.append("  %s" % (line.strip()))
    print "\n".join(code)

import signal
signal.signal(signal.SIGQUIT, dumpstacks)

在多线程python程序开始时执行此操作,您可以通过发送SIGQUIT随时访问线程的当前状态。你也可以选择信号。SIGUSR1或signal。sigusr2。

See

其他回答

您可以将多个变量赋给相同的值

>>> foo = bar = baz = 1
>>> foo, bar, baz
(1, 1, 1)

以紧凑的方式将几个变量初始化为None很有用。

内置base64, zlib和rot13编解码器

字符串有编码和解码方法。通常这用于将str转换为unicode,反之亦然,例如u = s.c encode('utf8')。但还有其他一些方便的内置编解码器。使用zlib(和bz2)进行压缩和解压,无需显式导入:

>>> s = 'a' * 100
>>> s.encode('zlib')
'x\x9cKL\xa4=\x00\x00zG%\xe5'

类似地,你可以编码和解码base64:

>>> 'Hello world'.encode('base64')
'SGVsbG8gd29ybGQ=\n'
>>> 'SGVsbG8gd29ybGQ=\n'.decode('base64')
'Hello world'

当然,你也可以:

>>> 'Secret message'.encode('rot13')
'Frperg zrffntr'

元组拆包:

>>> (a, (b, c), d) = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> a
(1, 2)
>>> b
3
>>> c, d
(4, (5, 6))

更模糊的是,你可以在函数参数中做到这一点(在Python 2.x中;Python 3。X将不再允许这样):

>>> def addpoints((x1, y1), (x2, y2)):
...     return (x1+x2, y1+y2)
>>> addpoints((5, 0), (3, 5))
(8, 5)

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”。

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