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
隐式连接:
>>> print "Hello " "World"
Hello World
当你想让一个很长的文本适合脚本中的几行时很有用:
hello = "Greaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Hello " \
"Word"
or
hello = ("Greaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa Hello "
"Word")
其他回答
懒得初始化字典中的每个字段?没有问题:
在Python > 2.3中:
from collections import defaultdict
Python中<= 2.3:
def defaultdict(type_):
class Dict(dict):
def __getitem__(self, key):
return self.setdefault(key, type_())
return Dict()
在任何版本中:
d = defaultdict(list)
for stuff in lots_of_stuff:
d[stuff.name].append(stuff)
更新:
谢谢肯·阿诺德。我重新实现了一个更复杂的defaultdict版本。它的行为应该与标准库中的完全相同。
def defaultdict(default_factory, *args, **kw):
class defaultdict(dict):
def __missing__(self, key):
if default_factory is None:
raise KeyError(key)
return self.setdefault(key, default_factory())
def __getitem__(self, key):
try:
return dict.__getitem__(self, key)
except KeyError:
return self.__missing__(key)
return defaultdict(*args, **kw)
只需少量的工作，线程模块就变得非常容易使用。此装饰器更改函数，使其在自己的线程中运行，返回占位符类实例，而不是常规结果。你可以通过检查placeolder来探测答案。结果或通过调用placeholder.awaitResult()来等待它。
def threadify(function):
"""
exceptionally simple threading decorator. Just:
>>> @threadify
... def longOperation(result):
... time.sleep(3)
... return result
>>> A= longOperation("A has finished")
>>> B= longOperation("B has finished")
A doesn't have a result yet:
>>> print A.result
None
until we wait for it:
>>> print A.awaitResult()
A has finished
we could also wait manually - half a second more should be enough for B:
>>> time.sleep(0.5); print B.result
B has finished
"""
class thr (threading.Thread,object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
threading.Thread.__init__ ( self )
self.args, self.kwargs = args, kwargs
self.result = None
self.start()
def awaitResult(self):
self.join()
return self.result
def run(self):
self.result=function(*self.args, **self.kwargs)
return thr
脚本的交互式调试(和doctest字符串)
我不认为这是广为人知的，但添加这一行到任何python脚本:
进口pdb;pdb.set_trace ()
将导致PDB调试器在代码的那一点弹出运行游标。我想，更鲜为人知的是，你可以在doctest中使用同样的行:
"""
>>> 1 in (1,2,3)
Becomes
>>> import pdb; pdb.set_trace(); 1 in (1,2,3)
"""
然后可以使用调试器检出doctest环境。您不能真正逐级执行doctest，因为每一行都是自主运行的，但它是调试doctest glob和环境的好工具。
Python有一些非常意想不到的异常:
进口
这允许您在缺少库时导入替代库
try:
import json
except ImportError:
import simplejson as json
迭代
For循环在内部执行此操作，并捕获StopIteration:
iter([]).next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
iter(a).next()
StopIteration
断言
>>> try:
... assert []
... except AssertionError:
... print "This list should not be empty"
This list should not be empty
虽然这对于一次检查来说比较冗长，但是使用相同错误消息混合异常和布尔运算符的多次检查可以通过这种方式缩短。
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
