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“隐藏”，而是很有用，不常用
像这样快速创建字符串连接函数
comma_join = ",".join
semi_join = ";".join
print comma_join(["foo","bar","baz"])
'foo,bar,baz
and
能够更优雅地创建字符串列表，而不是引号，逗号混乱。
l = ["item1", "item2", "item3"]
取而代之的是
l = "item1 item2 item3".split()
其他回答
操作符可以作为函数调用:
from operator import add
print reduce(add, [1,2,3,4,5,6])
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
很多人不知道dir函数。这是一种很好的方法，可以从解释器中找出对象可以做什么。例如，如果你想查看所有字符串方法的列表:
>>> dir("foo")
['__add__', '__class__', '__contains__', (snipped a bunch), 'title',
'translate', 'upper', 'zfill']
然后，如果你想要关于某个方法的更多信息，你可以在它上面调用“help”。
>>> help("foo".upper)
Help on built-in function upper:
upper(...)
S.upper() -> string
Return a copy of the string S converted to uppercase.
内存管理
Python动态分配内存并使用垃圾收集来回收未使用的空间。一旦一个对象超出作用域，并且没有其他变量引用它，它将被恢复。我不必担心缓冲区溢出和缓慢增长的服务器进程。内存管理也是其他动态语言的一个特性，但Python在这方面做得非常好。
当然，我们必须注意循环引用，并保持对不再需要的对象的引用，但弱引用在这里有很大帮助。
__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。
