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
>>> float('infinity')
inf
>>> float('NaN')
nan
更多信息:
http://docs.python.org/library/functions.html#float http://www.python.org/dev/peps/pep-0754/ Python nan和inf值
进口反重力
布尔上下文中的对象
空元组、列表、字典、字符串和许多其他对象在布尔上下文中等价于False(非空对象等价于True)。
empty_tuple = ()
empty_list = []
empty_dict = {}
empty_string = ''
empty_set = set()
if empty_tuple or empty_list or empty_dict or empty_string or empty_set:
print 'Never happens!'
这允许逻辑运算返回它的一个操作数，而不是True/False，这在某些情况下很有用:
s = t or "Default value" # s will be assigned "Default value"
# if t is false/empty/none
.．.dict.get()有一个默认值None，从而避免KeyErrors:
In [1]: test = { 1 : 'a' }
In [2]: test[2]
---------------------------------------------------------------------------
<type 'exceptions.KeyError'> Traceback (most recent call last)
<ipython console> in <module>()
<type 'exceptions.KeyError'>: 2
In [3]: test.get( 2 )
In [4]: test.get( 1 )
Out[4]: 'a'
In [5]: test.get( 2 ) == None
Out[5]: True
甚至在“现场”指定这个:
In [6]: test.get( 2, 'Some' ) == 'Some'
Out[6]: True
你可以使用setdefault()来设置一个值，如果它不存在就返回:
>>> a = {}
>>> b = a.setdefault('foo', 'bar')
>>> a
{'foo': 'bar'}
>>> b
'bar
私有方法和数据隐藏(封装)
在Python中有一个常见的习惯用法，即通过以下划线开头的名称来表示不打算成为类外部API一部分的方法和其他类成员。这很方便，在实践中效果很好，但它给人一种错误的印象，即Python不支持私有代码和/或数据的真正封装。事实上，Python会自动为您提供词法闭包，这使得在真正需要的情况下以更加防弹的方式封装数据变得非常容易。下面是一个使用这种技术的类的例子:
class MyClass(object):
def __init__(self):
privateData = {}
self.publicData = 123
def privateMethod(k):
print privateData[k] + self.publicData
def privilegedMethod():
privateData['foo'] = "hello "
privateMethod('foo')
self.privilegedMethod = privilegedMethod
def publicMethod(self):
print self.publicData
这里有一个使用它的人为的例子:
>>> obj = MyClass()
>>> obj.publicMethod()
123
>>> obj.publicData = 'World'
>>> obj.publicMethod()
World
>>> obj.privilegedMethod()
hello World
>>> obj.privateMethod()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateMethod'
>>> obj.privateData
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateData'
关键是privateMethod和privateData根本不是obj的属性，所以它们不能从外部访问，也不会出现在dir()或类似的文件中。它们是构造函数中的局部变量，在__init__之外完全不可访问。然而，由于闭包的魔力，它们实际上是与它们关联的对象具有相同生命周期的每个实例变量，尽管除了(在本例中)调用privilegedMethod之外没有办法从外部访问它们。通常这种非常严格的封装是多余的，但有时它确实可以非常方便地保持API或名称空间的干净。
在Python 2中。在X中，拥有可变私有状态的唯一方法是使用可变对象(例如本例中的dict)。很多人都说这有多烦人。Python 3。x将通过引入PEP 3104中描述的nonlocal关键字来消除此限制。
