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

创建枚举

在Python中,你可以这样做来快速创建一个枚举:

>>> FOO, BAR, BAZ = range(3)
>>> FOO
0

但是“枚举”不一定是整数值。你甚至可以这样做:

class Colors(object):
    RED, GREEN, BLUE, YELLOW = (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255)

#now Colors.RED is a 3-tuple that returns the 24-bit 8bpp RGB 
#value for saturated red

其他回答

Python的位置和关键字展开可以动态使用,而不仅仅是从存储的列表中使用。

l=lambda x,y,z:x+y+z
a=1,2,3
print l(*a)
print l(*[a[0],2,3])

它通常在以下情况下更有用:

a=[2,3]
l(*(a+[3]))

可以使用属性使类接口更加严格。

class C(object):
    def __init__(self, foo, bar):
        self.foo = foo # read-write property
        self.bar = bar # simple attribute

    def _set_foo(self, value):
        self._foo = value

    def _get_foo(self):
        return self._foo

    def _del_foo(self):
        del self._foo

    # any of fget, fset, fdel and doc are optional,
    # so you can make a write-only and/or delete-only property.
    foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
                   fdel = _del_foo, doc = 'Hello, I am foo!')

class D(C):
    def _get_foo(self):
        return self._foo * 2

    def _set_foo(self, value):
        self._foo = value / 2

    foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
                   fdel = C.foo.fdel, doc = C.foo.__doc__)

在Python 2.6和3.0中:

class C(object):
    def __init__(self, foo, bar):
        self.foo = foo # read-write property
        self.bar = bar # simple attribute

    @property
    def foo(self):
        '''Hello, I am foo!'''

        return self._foo

    @foo.setter
    def foo(self, value):
        self._foo = value

    @foo.deleter
    def foo(self):
        del self._foo

class D(C):
    @C.foo.getter
    def foo(self):
        return self._foo * 2

    @foo.setter
    def foo(self, value):
        self._foo = value / 2

要了解属性如何工作的更多信息,请参阅描述符。

下划线,它包含解释器显示的最新输出值(在交互式会话中):

>>> (a for a in xrange(10000))
<generator object at 0x81a8fcc>
>>> b = 'blah'
>>> _
<generator object at 0x81a8fcc>

一个方便的web浏览器控制器:

>>> import webbrowser
>>> webbrowser.open_new_tab('http://www.stackoverflow.com')

内置的http服务器。提供当前目录下的文件:

python -m SimpleHTTPServer 8000

在退出

>>> import atexit

在调试复杂的数据结构时,pprint模块非常方便。

从文件中引用…

>>> import pprint    
>>> stuff = sys.path[:]
>>> stuff.insert(0, stuff)
>>> pprint.pprint(stuff)
[<Recursion on list with id=869440>,
 '',
 '/usr/local/lib/python1.5',
 '/usr/local/lib/python1.5/test',
 '/usr/local/lib/python1.5/sunos5',
 '/usr/local/lib/python1.5/sharedmodules',
 '/usr/local/lib/python1.5/tkinter']

Monkeypatching对象

Python中的每个对象都有__dict__成员,用于存储对象的属性。所以,你可以这样做:

class Foo(object):
    def __init__(self, arg1, arg2, **kwargs):
        #do stuff with arg1 and arg2
        self.__dict__.update(kwargs)

f = Foo('arg1', 'arg2', bar=20, baz=10)
#now f is a Foo object with two extra attributes

可以利用这一点向对象任意添加属性和函数。这也可以用来创建一个快速和肮脏的结构类型。

class struct(object):
    def __init__(**kwargs):
       self.__dict__.update(kwargs)

s = struct(foo=10, bar=11, baz="i'm a string!')