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
解释器中的解释器
标准库的code模块允许您在程序中包含自己的read-eval-print循环，或者运行整个嵌套解释器。例:(从这里抄了我的例子)
$ python
Python 2.5.1 (r251:54863, Jan 17 2008, 19:35:17)
[GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5465)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> shared_var = "Set in main console"
>>> import code
>>> ic = code.InteractiveConsole({ 'shared_var': shared_var })
>>> try:
... ic.interact("My custom console banner!")
... except SystemExit, e:
... print "Got SystemExit!"
...
My custom console banner!
>>> shared_var
'Set in main console'
>>> shared_var = "Set in sub-console"
>>> import sys
>>> sys.exit()
Got SystemExit!
>>> shared_var
'Set in main console'
这对于希望接受来自用户的脚本输入或实时查询VM状态的情况非常有用。
TurboGears通过一个WebConsole来使用这个功能，你可以从这个WebConsole中查询你的实时web应用程序的状态。
其他回答
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']
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)
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!')
__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。
牙套
def g():
print 'hi!'
def f(): (
g()
)
>>> f()
hi!
