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。
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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
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。
其他回答
Python3中的Unicode标识符:
>>> 'Unicode字符_تكوين_Variable'.isidentifier()
True
>>> Unicode字符_تكوين_Variable='Python3 rules!'
>>> Unicode字符_تكوين_Variable
'Python3 rules!'
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。
对迭代器的多个引用
你可以使用列表乘法创建对同一个迭代器的多个引用:
>>> i = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) # or any iterable object
>>> iterators = [iter(i)] * 2
>>> iterators[0].next()
1
>>> iterators[1].next()
2
>>> iterators[0].next()
3
这可以用来将一个可迭代对象分组成块，例如，就像这个来自itertools文档的例子
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
零参数和可变参数
Lambda函数通常用于将一个值快速转换为另一个值，但它们也可以用于将值包装在函数中:
>>> f = lambda: 'foo'
>>> f()
'foo'
它们也可以接受常见的*args和**kwargs语法:
>>> g = lambda *args, **kwargs: args[0], kwargs['thing']
>>> g(1, 2, 3, thing='stuff')
(1, 'stuff')
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!
