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

在运行时更改函数标签:

>>> class foo:
...   def normal_call(self): print "normal_call"
...   def call(self): 
...     print "first_call"
...     self.call = self.normal_call

>>> y = foo()
>>> y.call()
first_call
>>> y.call()
normal_call
>>> y.call()
normal_call
...

其他回答

Python3中的Unicode标识符:

>>> 'Unicode字符_تكوين_Variable'.isidentifier()
True
>>> Unicode字符_تكوين_Variable='Python3 rules!'
>>> Unicode字符_تكوين_Variable
'Python3 rules!'

下划线,它包含解释器显示的最新输出值(在交互式会话中):

>>> (a for a in xrange(10000))
<generator object at 0x81a8fcc>
>>> b = 'blah'
>>> _
<generator object at 0x81a8fcc>

一个方便的web浏览器控制器:

>>> import webbrowser
>>> webbrowser.open_new_tab('http://www.stackoverflow.com')

内置的http服务器。提供当前目录下的文件:

python -m SimpleHTTPServer 8000

在退出

>>> import atexit

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))

描述符

它们是一大堆核心Python特性背后的魔力。

当您使用点访问来查找成员(例如x.y)时,Python首先在实例字典中查找成员。如果没有找到,则在类字典中查找。如果它在类字典中找到它,并且对象实现了描述符协议,而不是仅仅返回它,Python就会执行它。描述符是任何实现__get__、__set__或__delete__方法的类。

下面是如何使用描述符实现自己的(只读)属性版本:

class Property(object):
    def __init__(self, fget):
        self.fget = fget

    def __get__(self, obj, type):
        if obj is None:
            return self
        return self.fget(obj)

你可以像使用内置属性()一样使用它:

class MyClass(object):
    @Property
    def foo(self):
        return "Foo!"

在Python中,描述符用于实现属性、绑定方法、静态方法、类方法和插槽等。理解它们可以很容易地理解为什么以前看起来像Python“怪癖”的很多东西是这样的。

Raymond Hettinger有一个很棒的教程,在描述它们方面比我做得更好。

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 

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