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
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。
其他回答
Mapreduce使用map和reduce函数
这样创建一个简单的sumproduct:
def sumprod(x,y):
return reduce(lambda a,b:a+b, map(lambda a, b: a*b,x,y))
例子:
In [2]: sumprod([1,2,3],[4,5,6])
Out[2]: 32
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()
牙套
def g():
print 'hi!'
def f(): (
g()
)
>>> f()
hi!
你可以用类装饰函数——用类实例替换函数:
class countCalls(object):
""" decorator replaces a function with a "countCalls" instance
which behaves like the original function, but keeps track of calls
>>> @countCalls
... def doNothing():
... pass
>>> doNothing()
>>> doNothing()
>>> print doNothing.timesCalled
2
"""
def __init__ (self, functionToTrack):
self.functionToTrack = functionToTrack
self.timesCalled = 0
def __call__ (self, *args, **kwargs):
self.timesCalled += 1
return self.functionToTrack(*args, **kwargs)
如果你在你的应用程序中重命名了一个类，你正在通过Pickle加载用户保存的文件，而其中一个重命名的类存储在用户的旧保存中，你将不能加载这个Pickle文件。
然而，只要在你的类定义中添加一个引用，一切就好了:
例如,:
class Bleh:
pass
现在,
class Blah:
pass
所以，你的用户的pickle保存的文件包含一个Bleh的引用，它不存在，由于重命名。这是固定的吗?
Bleh = Blah
简单!
