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
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。
__getattr__ ()
getattr是一种创建泛型类的好方法,在编写API时尤其有用。例如,在FogBugz Python API中,getattr用于无缝地将方法调用传递给web服务:
class FogBugz:
...
def __getattr__(self, name):
# Let's leave the private stuff to Python
if name.startswith("__"):
raise AttributeError("No such attribute '%s'" % name)
if not self.__handlerCache.has_key(name):
def handler(**kwargs):
return self.__makerequest(name, **kwargs)
self.__handlerCache[name] = handler
return self.__handlerCache[name]
...
当有人调用FogBugz.search(q='bug')时,他们实际上不会调用搜索方法。相反,getattr通过创建一个新函数来处理调用,该函数包装了makerequest方法,该方法将适当的HTTP请求发送给web API。任何错误都将由web服务分派并传递回用户。
** Using sets to reference contents in sets of frozensets**
正如你可能知道的,集合是可变的,因此是不可哈希的,所以如果你想创建一个集合的集合(或使用集合作为字典的键),使用frozensets是必要的:
>>> fabc = frozenset('abc')
>>> fxyz = frozenset('xyz')
>>> mset = set((fabc, fxyz))
>>> mset
{frozenset({'a', 'c', 'b'}), frozenset({'y', 'x', 'z'})}
然而,仅仅使用普通集合就可以测试成员并删除/丢弃成员:
>>> abc = set('abc')
>>> abc in mset
True
>>> mset.remove(abc)
>>> mset
{frozenset({'y', 'x', 'z'})}
引用Python标准库文档:
注意,__contains__(), remove()和discard()的elem参数
方法可以是一个集合。为了支持搜索等价的frozenset,可以使用
Elem集在搜索过程中临时突变,然后恢复。在
搜索,elem集不应该被读取或改变,因为它没有
拥有有意义的价值。
不幸的是,也许是令人惊讶的是,字典并非如此:
>>> mdict = {fabc:1, fxyz:2}
>>> fabc in mdict
True
>>> abc in mdict
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
重新加载模块可以实现“实时编码”风格。但是类实例不更新。以下是原因,以及如何解决这个问题。记住,所有东西,是的,所有东西都是一个对象。
>>> from a_package import a_module
>>> cls = a_module.SomeClass
>>> obj = cls()
>>> obj.method()
(old method output)
现在更改a_module.py中的方法,并希望更新对象。
>>> reload(a_module)
>>> a_module.SomeClass is cls
False # Because it just got freshly created by reload.
>>> obj.method()
(old method output)
这里有一种更新方法(但考虑使用剪刀运行):
>>> obj.__class__ is cls
True # it's the old class object
>>> obj.__class__ = a_module.SomeClass # pick up the new class
>>> obj.method()
(new method output)
这是“剪刀式运行”,因为对象的内部状态可能与新类所期望的不同。这适用于非常简单的情况,但除此之外,pickle是您的朋友。尽管如此,理解为什么这是有效的仍然是有帮助的。
>>> x=[1,1,2,'a','a',3]
>>> y = [ _x for _x in x if not _x in locals()['_[1]'] ]
>>> y
[1, 2, 'a', 3]
"locals()['_[1]']"是正在创建的列表的"秘密名称"。当正在构建的列表状态影响后续构建决策时非常有用。