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
(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)
