在Python 2中，你可以用反勾号将表达式括起来，从而生成表达式的字符串表示形式:

 >>> `sorted`
'<built-in function sorted>'

这在python 3.X中消失了。

操纵sys.modules

你可以直接操作模块缓存，使模块可用或不可用，如你所愿:

>>> import sys
>>> import ham
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named ham

# Make the 'ham' module available -- as a non-module object even!
>>> sys.modules['ham'] = 'ham, eggs, saussages and spam.'
>>> import ham
>>> ham
'ham, eggs, saussages and spam.'

# Now remove it again.
>>> sys.modules['ham'] = None
>>> import ham
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named ham

这甚至适用于可用的模块，在某种程度上也适用于已经导入的模块:

>>> import os
# Stop future imports of 'os'.
>>> sys.modules['os'] = None
>>> import os
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named os
# Our old imported module is still available.
>>> os
<module 'os' from '/usr/lib/python2.5/os.pyc'>

如最后一行所示，更改sys.;模块只影响将来的导入语句，而不影响过去的导入语句，所以如果你想影响其他模块，在给它们尝试导入模块的机会之前进行这些更改是很重要的——通常是在导入它们之前。None是sys中的一个特殊值。模块，用于负缓存(表明该模块第一次没有找到，因此没有必要再次查找)。任何其他值都将是导入操作的结果——即使它不是模块对象。您可以使用它将模块替换为与您想要的行为完全一致的对象。删除sys. exe表项。Modules完全导致下一次导入对该模块进行正常搜索，即使之前已经导入了该模块。

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。

可读正则表达式

在Python中，您可以将正则表达式拆分为多行，命名匹配并插入注释。

示例详细语法(来自Python):

>>> pattern = """
... ^                   # beginning of string
... M{0,4}              # thousands - 0 to 4 M's
... (CM|CD|D?C{0,3})    # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                     #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... (XC|XL|L?X{0,3})    # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                     #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... (IX|IV|V?I{0,3})    # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                     #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... $                   # end of string
... """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)

命名匹配示例(摘自正则表达式HOWTO)

>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'

由于字符串字面值的串联，你也可以在不使用re.VERBOSE的情况下详细地编写一个正则表达式。

>>> pattern = (
...     "^"                 # beginning of string
...     "M{0,4}"            # thousands - 0 to 4 M's
...     "(CM|CD|D?C{0,3})"  # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                         #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
...     "(XC|XL|L?X{0,3})"  # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                         #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
...     "(IX|IV|V?I{0,3})"  # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                         #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"

如果你在你的类上使用描述符，Python完全绕过__dict__键，这使得它成为一个存储这些值的好地方:

>>> class User(object):
...  def _get_username(self):
...   return self.__dict__['username']
...  def _set_username(self, value):
...   print 'username set'
...   self.__dict__['username'] = value
...  username = property(_get_username, _set_username)
...  del _get_username, _set_username
... 
>>> u = User()
>>> u.username = "foo"
username set
>>> u.__dict__
{'username': 'foo'}

这有助于保持dir()干净。

Dict的构造函数接受关键字参数:

>>> dict(foo=1, bar=2)
{'foo': 1, 'bar': 2}