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
按以下方式访问字典元素 属性(属性)。所以如果 a1=AttrDict()有键'name' -> 而不是a1['name']，我们可以很容易 使用->访问a1的名称属性 a1.name
class AttrDict(dict):
def __getattr__(self, name):
if name in self:
return self[name]
raise AttributeError('%s not found' % name)
def __setattr__(self, name, value):
self[name] = value
def __delattr__(self, name):
del self[name]
person = AttrDict({'name': 'John Doe', 'age': 66})
print person['name']
print person.name
person.name = 'Frodo G'
print person.name
del person.age
print person
其他回答
使用不同的起始索引进行枚举
enumerate在这个答案中已经部分涉及了，但最近我发现了enumerate一个更隐藏的特性，我认为值得单独发表，而不仅仅是评论。
从Python 2.6开始，你可以在第二个参数中指定要枚举的起始索引:
>>> l = ["spam", "ham", "eggs"]
>>> list(enumerate(l))
>>> [(0, "spam"), (1, "ham"), (2, "eggs")]
>>> list(enumerate(l, 1))
>>> [(1, "spam"), (2, "ham"), (3, "eggs")]
我发现它非常有用的一个地方是当我枚举对称矩阵的元素时。由于矩阵是对称的，我可以通过只在上三角形上迭代来节省时间，但在这种情况下，我必须在内部for循环中使用不同的起始索引来正确跟踪行和列的索引:
for ri, row in enumerate(matrix):
for ci, column in enumerate(matrix[ri:], ri):
# ci now refers to the proper column index
奇怪的是，enumerate的这种行为在help(enumerate)中没有记录，只有在线文档中有记录。
Iter()可以接受一个可调用参数
例如:
def seek_next_line(f):
for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):
pass
iter(callable, until_value)函数反复调用callable并生成结果，直到返回until_value。
引用一个列表理解，因为它正在构建…
你可以引用一个列表推导式，因为它是由符号'_[1]'构建的。例如，下面的函数通过引用列表推导式对元素列表进行惟一化，而不改变它们的顺序。
def unique(my_list):
return [x for x in my_list if x not in locals()['_[1]']]
利用python的动态特性来创建应用程序 python语法的配置文件。例如，如果你有以下情况 在配置文件中:
{
"name1": "value1",
"name2": "value2"
}
然后你可以简单地这样读:
config = eval(open("filename").read())
使用关键字参数作为赋值
有时需要根据一个或多个参数构建一系列函数。然而，这很容易导致闭包都引用相同的对象和值:
funcs = []
for k in range(10):
funcs.append( lambda: k)
>>> funcs[0]()
9
>>> funcs[7]()
9
可以通过将lambda表达式转换为仅依赖其参数的函数来避免这种行为。关键字参数存储绑定到它的当前值。函数调用不需要改变:
funcs = []
for k in range(10):
funcs.append( lambda k = k: k)
>>> funcs[0]()
0
>>> funcs[7]()
7
