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
迭代工具
这个模块经常被忽视。下面的例子使用itertools.chain() 扁平化列表:
>>> from itertools import *
>>> l = [[1, 2], [3, 4]]
>>> list(chain(*l))
[1, 2, 3, 4]
更多应用请参见http://docs.python.org/library/itertools.html#recipes。
python中的textwrap.dedent实用函数可以非常方便地测试返回的多行字符串是否等于预期的输出，而不破坏unittests的缩进:
import unittest, textwrap
class XMLTests(unittest.TestCase):
def test_returned_xml_value(self):
returned_xml = call_to_function_that_returns_xml()
expected_value = textwrap.dedent("""\
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<root_node>
<my_node>my_content</my_node>
</root_node>
""")
self.assertEqual(expected_value, returned_xml)
一个词:IPython
标签内省，漂亮的打印，%调试，历史管理，pylab，…值得花时间好好学习。
测试键是否在字典中的简单方法:
>>> 'key' in { 'key' : 1 }
True
>>> d = dict(key=1, key2=2)
>>> if 'key' in d:
... print 'Yup'
...
Yup
你可以按需构造kwargs函数:
kwargs = {}
kwargs[str("%s__icontains" % field)] = some_value
some_function(**kwargs)
str()调用在某种程度上是需要的，因为python会抱怨它不是字符串。不知道为什么;) 我在django对象模型中使用这个动态过滤器:
result = model_class.objects.filter(**kwargs)
