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
Re-raising例外:
# Python 2 syntax
try:
some_operation()
except SomeError, e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
# Python 3 syntax
try:
some_operation()
except SomeError as e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
错误处理程序中不带参数的“raise”语句告诉Python在原始回溯完整的情况下重新引发异常，允许你说“哦，对不起，对不起，我不是有意捕捉那个，对不起，对不起。”
如果你想打印、存储或修改原始的traceback，你可以使用sys.exc_info()来获取它，并且像Python一样使用'traceback'模块来打印它。
其他回答
内置方法或函数不实现描述符协议，这使得不可能做这样的事情:
>>> class C(object):
... id = id
...
>>> C().id()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: id() takes exactly one argument (0 given)
然而，你可以创建一个小的绑定描述符来实现这一点:
>>> from types import MethodType
>>> class bind(object):
... def __init__(self, callable):
... self.callable = callable
... def __get__(self, obj, type=None):
... if obj is None:
... return self
... return MethodType(self.callable, obj, type)
...
>>> class C(object):
... id = bind(id)
...
>>> C().id()
7414064
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)
嵌套列表推导式和生成器表达式:
[(i,j) for i in range(3) for j in range(i) ]
((i,j) for i in range(4) for j in range(i) )
它们可以替换大量嵌套循环代码。
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。
简单的内置基准测试工具
Python标准库提供了一个非常易于使用的基准测试模块，称为“timeit”。您甚至可以从命令行使用它来查看几种语言结构中哪一种是最快的。
例如,
% python -m timeit 'r = range(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 48.4 usec per loop
% python -m timeit 'r = xrange(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 37.4 usec per loop
