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

博格模式

这是亚历克斯·马尔泰利的杀手。所有Borg实例共享状态。这消除了使用单例模式的需要(共享状态时实例无关紧要),而且相当优雅(但使用新类会更加复杂)。

foo的值可以在任何实例中重新赋值,所有值都将被更新,你甚至可以重新赋值整个字典。博格是个完美的名字,点击这里阅读更多。

class Borg:
    __shared_state = {'foo': 'bar'}
    def __init__(self):
        self.__dict__ = self.__shared_state
    # rest of your class here

这非常适合共享eventlet。GreenPool控制并发。

其他回答

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
...

小心可变默认参数

>>> def foo(x=[]):
...     x.append(1)
...     print x
... 
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]

相反,你应该使用一个表示“not given”的哨兵值,并将其替换为你想要的默认值:

>>> def foo(x=None):
...     if x is None:
...         x = []
...     x.append(1)
...     print x
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]

从2.5开始字典有一个特殊的方法__missing__,用于调用缺少的项:

>>> class MyDict(dict):
...  def __missing__(self, key):
...   self[key] = rv = []
...   return rv
... 
>>> m = MyDict()
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

在集合中还有一个名为defaultdict的dict子类,它做了几乎相同的事情,但对于不存在的项调用了一个不带参数的函数:

>>> from collections import defaultdict
>>> m = defaultdict(list)
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

我建议将这些字典转换为常规字典,然后再将它们传递给不需要此类子类的函数。许多代码使用d[a_key]并捕获KeyErrors来检查是否存在一个项,这将向dict添加一个新项。

将值发送到生成器函数。例如有这样的函数:

def mygen():
    """Yield 5 until something else is passed back via send()"""
    a = 5
    while True:
        f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
        if f is not None: 
            a = f  #store the new value

您可以:

>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7)  #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7

特殊的方法

绝对的权力!