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
Doctest:同时进行文档和单元测试。
从Python文档中提取的示例:
def factorial(n):
"""Return the factorial of n, an exact integer >= 0.
If the result is small enough to fit in an int, return an int.
Else return a long.
>>> [factorial(n) for n in range(6)]
[1, 1, 2, 6, 24, 120]
>>> factorial(-1)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: n must be >= 0
Factorials of floats are OK, but the float must be an exact integer:
"""
import math
if not n >= 0:
raise ValueError("n must be >= 0")
if math.floor(n) != n:
raise ValueError("n must be exact integer")
if n+1 == n: # catch a value like 1e300
raise OverflowError("n too large")
result = 1
factor = 2
while factor <= n:
result *= factor
factor += 1
return result
def _test():
import doctest
doctest.testmod()
if __name__ == "__main__":
_test()
其他回答
getattr内置函数:
>>> class C():
def getMontys(self):
self.montys = ['Cleese','Palin','Idle','Gilliam','Jones','Chapman']
return self.montys
>>> c = C()
>>> getattr(c,'getMontys')()
['Cleese', 'Palin', 'Idle', 'Gilliam', 'Jones', 'Chapman']
>>>
如果你想根据上下文分派函数，这很有用。参见深入了解Python中的示例(此处)
动态添加的属性
如果您想通过调用来向类添加一些属性，这可能会很有用。这可以通过重写__getattribute__成员函数来实现，该成员函数在使用点操作数时被调用。让我们看一个虚拟类为例:
class Dummy(object):
def __getattribute__(self, name):
f = lambda: 'Hello with %s'%name
return f
当你实例化一个Dummy对象并进行方法调用时，你会得到以下结果:
>>> d = Dummy()
>>> d.b()
'Hello with b'
最后，您甚至可以为您的类设置属性，以便动态定义它。如果你使用Python web框架，想通过解析属性名来进行查询，这可能很有用。
我在github上有一个要点，这个简单的代码和一个朋友在Ruby上做的等效代码。
保重!
scanner类。http://code.activestate.com/recipes/457664-hidden-scanner-functionality-in-re-module/
Getattr接受第三个参数
Getattr (obj, attribute_name, default)是这样的:
try:
return obj.attribute
except AttributeError:
return default
只不过attribute_name可以是任何字符串。
这对于鸭子输入非常有用。也许你有这样的东西:
class MyThing:
pass
class MyOtherThing:
pass
if isinstance(obj, (MyThing, MyOtherThing)):
process(obj)
(顺便说一下，isinstance(obj， (a,b))表示isinstance(obj, a)或isinstance(obj, b)。)
当你创建一种新的东西时，你需要把它添加到它出现的任何地方。(这种结构在重新加载模块或以两个名称导入同一个文件时也会导致问题。这种事情发生的次数比人们愿意承认的要多。)但是你可以说:
class MyThing:
processable = True
class MyOtherThing:
processable = True
if getattr(obj, 'processable', False):
process(obj)
添加继承就更好了:所有可处理对象的示例都可以继承
class Processable:
processable = True
但你不需要说服每个人都继承你的基类，只需要设置一个属性。
Python有一些非常意想不到的异常:
进口
这允许您在缺少库时导入替代库
try:
import json
except ImportError:
import simplejson as json
迭代
For循环在内部执行此操作，并捕获StopIteration:
iter([]).next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
iter(a).next()
StopIteration
断言
>>> try:
... assert []
... except AssertionError:
... print "This list should not be empty"
This list should not be empty
虽然这对于一次检查来说比较冗长，但是使用相同错误消息混合异常和布尔运算符的多次检查可以通过这种方式缩短。
