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
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
列举
用enumerate包装一个可迭代对象，它将生成项目及其索引。
例如:
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for index, item in enumerate(a): print index, item
...
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
>>>
引用:
Python教程循环技术 Python文档-内置函数-枚举 PEP 279
只需少量的工作，线程模块就变得非常容易使用。此装饰器更改函数，使其在自己的线程中运行，返回占位符类实例，而不是常规结果。你可以通过检查placeolder来探测答案。结果或通过调用placeholder.awaitResult()来等待它。
def threadify(function):
"""
exceptionally simple threading decorator. Just:
>>> @threadify
... def longOperation(result):
... time.sleep(3)
... return result
>>> A= longOperation("A has finished")
>>> B= longOperation("B has finished")
A doesn't have a result yet:
>>> print A.result
None
until we wait for it:
>>> print A.awaitResult()
A has finished
we could also wait manually - half a second more should be enough for B:
>>> time.sleep(0.5); print B.result
B has finished
"""
class thr (threading.Thread,object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
threading.Thread.__init__ ( self )
self.args, self.kwargs = args, kwargs
self.result = None
self.start()
def awaitResult(self):
self.join()
return self.result
def run(self):
self.result=function(*self.args, **self.kwargs)
return thr
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。
python成语x =…如果……其他的……远优于x =…和…还是……原因如下:
尽管声明
x = 3 if (y == 1) else 2
等于
x = y == 1 and 3 or 2
如果使用x =…和…还是……成语，有一天你可能会被这种棘手的情况所困扰:
x = 0 if True else 1 # sets x equal to 0
因此不等于
x = True and 0 or 1 # sets x equal to 1
要了解更多正确的方法， 参见Python的隐藏特性。
切片和可变性
复制清单
>>> x = [1,2,3]
>>> y = x[:]
>>> y.pop()
3
>>> y
[1, 2]
>>> x
[1, 2, 3]
替换列表
>>> x = [1,2,3]
>>> y = x
>>> y[:] = [4,5,6]
>>> x
[4, 5, 6]
