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
commands.getoutput
如果你想获得直接输出到stdout或stderr的函数的输出，就像os的情况一样。系统命令。Getoutput来拯救。整个模块都非常棒。
>>> print commands.getoutput('ls')
myFile1.txt myFile2.txt myFile3.txt myFile4.txt myFile5.txt
myFile6.txt myFile7.txt myFile8.txt myFile9.txt myFile10.txt
myFile11.txt myFile12.txt myFile13.txt myFile14.txt module.py
其他回答
上下文管理器和“with”语句
在PEP 343中引入的上下文管理器是作为一组语句的运行时上下文的对象。
由于该特性使用了新的关键字，它是逐渐引入的:在Python 2.5中通过__future__指令可用。Python 2.6及以上版本(包括Python 3)默认情况下可用。
我经常使用“with”语句，因为我认为这是一个非常有用的结构，下面是一个快速演示:
from __future__ import with_statement
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
这里在幕后发生的事情是，“with”语句在文件对象上调用特殊的__enter__和__exit__方法。如果with语句体引发任何异常，异常细节也会传递给__exit__，允许在那里进行异常处理。
在这种特殊情况下，这为您做的是，当执行超出with套件的范围时，它保证关闭文件，无论这是正常发生还是抛出异常。它基本上是一种抽象出常见异常处理代码的方法。
其他常见的用例包括线程锁定和数据库事务。
原始字符串中的反斜杠仍然可以转义引号。看到这个:
>>> print repr(r"aaa\"bbb")
'aaa\\"bbb'
注意，反斜杠和双引号都出现在最后的字符串中。
因此，你不能用反斜杠来结束一个原始字符串:
>>> print repr(r"C:\")
SyntaxError: EOL while scanning string literal
>>> print repr(r"C:\"")
'C:\\"'
这是因为实现原始字符串是为了帮助编写正则表达式，而不是为了编写Windows路径。在Gotcha - Windows文件名中的反斜杠上阅读关于这个的长讨论。
重新加载模块可以实现“实时编码”风格。但是类实例不更新。以下是原因，以及如何解决这个问题。记住，所有东西，是的，所有东西都是一个对象。
>>> from a_package import a_module
>>> cls = a_module.SomeClass
>>> obj = cls()
>>> obj.method()
(old method output)
现在更改a_module.py中的方法，并希望更新对象。
>>> reload(a_module)
>>> a_module.SomeClass is cls
False # Because it just got freshly created by reload.
>>> obj.method()
(old method output)
这里有一种更新方法(但考虑使用剪刀运行):
>>> obj.__class__ is cls
True # it's the old class object
>>> obj.__class__ = a_module.SomeClass # pick up the new class
>>> obj.method()
(new method output)
这是“剪刀式运行”，因为对象的内部状态可能与新类所期望的不同。这适用于非常简单的情况，但除此之外，pickle是您的朋友。尽管如此，理解为什么这是有效的仍然是有帮助的。
Monkeypatching对象
Python中的每个对象都有__dict__成员，用于存储对象的属性。所以，你可以这样做:
class Foo(object):
def __init__(self, arg1, arg2, **kwargs):
#do stuff with arg1 and arg2
self.__dict__.update(kwargs)
f = Foo('arg1', 'arg2', bar=20, baz=10)
#now f is a Foo object with two extra attributes
可以利用这一点向对象任意添加属性和函数。这也可以用来创建一个快速和肮脏的结构类型。
class struct(object):
def __init__(**kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
s = struct(foo=10, bar=11, baz="i'm a string!')
** Using sets to reference contents in sets of frozensets**
正如你可能知道的，集合是可变的，因此是不可哈希的，所以如果你想创建一个集合的集合(或使用集合作为字典的键)，使用frozensets是必要的:
>>> fabc = frozenset('abc')
>>> fxyz = frozenset('xyz')
>>> mset = set((fabc, fxyz))
>>> mset
{frozenset({'a', 'c', 'b'}), frozenset({'y', 'x', 'z'})}
然而，仅仅使用普通集合就可以测试成员并删除/丢弃成员:
>>> abc = set('abc')
>>> abc in mset
True
>>> mset.remove(abc)
>>> mset
{frozenset({'y', 'x', 'z'})}
引用Python标准库文档:
注意，__contains__()， remove()和discard()的elem参数 方法可以是一个集合。为了支持搜索等价的frozenset，可以使用 Elem集在搜索过程中临时突变，然后恢复。在 搜索，elem集不应该被读取或改变，因为它没有 拥有有意义的价值。
不幸的是，也许是令人惊讶的是，字典并非如此:
>>> mdict = {fabc:1, fxyz:2}
>>> fabc in mdict
True
>>> abc in mdict
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
