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

不是编程特性,但在使用Python和bash或shell脚本时很有用。

python -c"import os; print(os.getcwd());"

请参阅此处的python文档。在编写较长的Python脚本时需要注意的其他事项可以在本讨论中看到。

其他回答

用sum()扁平化列表。

sum()内置函数可用于将__add__个列表放在一起,提供了一种方便的方法来将列表的列表扁平化:

Python 2.7.1 (r271:86832, May 27 2011, 21:41:45) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5664)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5], [6], [7, 8, 9]]
>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

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。

私有方法和数据隐藏(封装)

在Python中有一个常见的习惯用法,即通过以下划线开头的名称来表示不打算成为类外部API一部分的方法和其他类成员。这很方便,在实践中效果很好,但它给人一种错误的印象,即Python不支持私有代码和/或数据的真正封装。事实上,Python会自动为您提供词法闭包,这使得在真正需要的情况下以更加防弹的方式封装数据变得非常容易。下面是一个使用这种技术的类的例子:

class MyClass(object):
  def __init__(self):

    privateData = {}

    self.publicData = 123

    def privateMethod(k):
      print privateData[k] + self.publicData

    def privilegedMethod():
      privateData['foo'] = "hello "
      privateMethod('foo')

    self.privilegedMethod = privilegedMethod

  def publicMethod(self):
    print self.publicData

这里有一个使用它的人为的例子:

>>> obj = MyClass()
>>> obj.publicMethod()
123
>>> obj.publicData = 'World'
>>> obj.publicMethod()
World
>>> obj.privilegedMethod()
hello World
>>> obj.privateMethod()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateMethod'
>>> obj.privateData
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateData'

关键是privateMethod和privateData根本不是obj的属性,所以它们不能从外部访问,也不会出现在dir()或类似的文件中。它们是构造函数中的局部变量,在__init__之外完全不可访问。然而,由于闭包的魔力,它们实际上是与它们关联的对象具有相同生命周期的每个实例变量,尽管除了(在本例中)调用privilegedMethod之外没有办法从外部访问它们。通常这种非常严格的封装是多余的,但有时它确实可以非常方便地保持API或名称空间的干净。

在Python 2中。在X中,拥有可变私有状态的唯一方法是使用可变对象(例如本例中的dict)。很多人都说这有多烦人。Python 3。x将通过引入PEP 3104中描述的nonlocal关键字来消除此限制。

创建具有相关数据的两个序列的字典

In [15]: t1 = (1, 2, 3)

In [16]: t2 = (4, 5, 6)

In [17]: dict (zip(t1,t2))
Out[17]: {1: 4, 2: 5, 3: 6}

设置/ frozenset

可能一个容易被忽略的python内置程序是“set/frozenset”。

当你有一个像这样的列表[1,2,1,1,2,3,4]并且只想要像[1,2,3,4]这样的唯一性时很有用。

使用set()这就是你得到的结果:

>>> x = [1,2,1,1,2,3,4] 
>>> 
>>> set(x) 
set([1, 2, 3, 4]) 
>>>
>>> for i in set(x):
...     print i
...
1
2
3
4

当然,要得到列表中唯一的个数:

>>> len(set([1,2,1,1,2,3,4]))
4

你也可以使用set(). is子集()来判断一个列表是否是另一个列表的子集:

>>> set([1,2,3,4]).issubset([0,1,2,3,4,5])
True

从Python 2.7和3.0开始,你可以使用花括号来创建一个集合:

myset = {1,2,3,4}

以及集合理解:

{x for x in stuff}

详情如下: http://docs.python.org/library/stdtypes.html#set