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
标准Python中的垃圾邮件模块
它用于测试目的。
我选自ctypes教程。自己试试吧:
>>> import __hello__
Hello world...
>>> type(__hello__)
<type 'module'>
>>> from __phello__ import spam
Hello world...
Hello world...
>>> type(spam)
<type 'module'>
>>> help(spam)
Help on module __phello__.spam in __phello__:
NAME
__phello__.spam
FILE
c:\python26\<frozen>
其他回答
可以使用属性使类接口更加严格。
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
def _set_foo(self, value):
self._foo = value
def _get_foo(self):
return self._foo
def _del_foo(self):
del self._foo
# any of fget, fset, fdel and doc are optional,
# so you can make a write-only and/or delete-only property.
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = _del_foo, doc = 'Hello, I am foo!')
class D(C):
def _get_foo(self):
return self._foo * 2
def _set_foo(self, value):
self._foo = value / 2
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = C.foo.fdel, doc = C.foo.__doc__)
在Python 2.6和3.0中:
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
@property
def foo(self):
'''Hello, I am foo!'''
return self._foo
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value
@foo.deleter
def foo(self):
del self._foo
class D(C):
@C.foo.getter
def foo(self):
return self._foo * 2
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value / 2
要了解属性如何工作的更多信息，请参阅描述符。
>>> from functools import partial
>>> bound_func = partial(range, 0, 10)
>>> bound_func()
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> bound_func(2)
[0, 2, 4, 6, 8]
不是真正的隐藏特性，但是partial对于函数的后期计算非常有用。
你可以在初始调用中绑定尽可能多的或尽可能少的参数到你想要的partial，并在以后使用任何剩余的参数调用它(在这个例子中，我已经将begin/end参数绑定到range，但第二次使用step arg调用它)
请参见文档。
Re可以调用函数!
事实上，您可以在每次匹配正则表达式时调用函数，这非常方便。 这里我有一个例子，把每个“Hello”替换为“Hi”，把“there”替换为“Fred”，等等。
import re
def Main(haystack):
# List of from replacements, can be a regex
finds = ('Hello', 'there', 'Bob')
replaces = ('Hi,', 'Fred,', 'how are you?')
def ReplaceFunction(matchobj):
for found, rep in zip(matchobj.groups(), replaces):
if found != None:
return rep
# log error
return matchobj.group(0)
named_groups = [ '(%s)' % find for find in finds ]
ret = re.sub('|'.join(named_groups), ReplaceFunction, haystack)
print ret
if __name__ == '__main__':
str = 'Hello there Bob'
Main(str)
# Prints 'Hi, Fred, how are you?'
简单:
>>> 'str' in 'string'
True
>>> 'no' in 'yes'
False
>>>
这是我喜欢Python的地方，我看到过很多不太像Python的习语:
if 'yes'.find("no") == -1:
pass
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。
