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
不是很隐藏，但是函数有属性:
def doNothing():
pass
doNothing.monkeys = 4
print doNothing.monkeys
4
函数参数解包
可以使用*和**将列表或字典解包为函数参数。
例如:
def draw_point(x, y):
# do some magic
point_foo = (3, 4)
point_bar = {'y': 3, 'x': 2}
draw_point(*point_foo)
draw_point(**point_bar)
非常有用的快捷方式，因为列表、元组和字典被广泛用作容器。
上下文管理器和“with”语句
在PEP 343中引入的上下文管理器是作为一组语句的运行时上下文的对象。
由于该特性使用了新的关键字，它是逐渐引入的:在Python 2.5中通过__future__指令可用。Python 2.6及以上版本(包括Python 3)默认情况下可用。
我经常使用“with”语句，因为我认为这是一个非常有用的结构，下面是一个快速演示:
from __future__ import with_statement
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
这里在幕后发生的事情是，“with”语句在文件对象上调用特殊的__enter__和__exit__方法。如果with语句体引发任何异常，异常细节也会传递给__exit__，允许在那里进行异常处理。
在这种特殊情况下，这为您做的是，当执行超出with套件的范围时，它保证关闭文件，无论这是正常发生还是抛出异常。它基本上是一种抽象出常见异常处理代码的方法。
其他常见的用例包括线程锁定和数据库事务。
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
__slots__是一种节省内存的好方法，但是很难得到对象值的字典。想象下面这个物体:
class Point(object):
__slots__ = ('x', 'y')
这个对象显然有两个属性。现在我们可以创建它的一个实例，并以这样的方式构建它的字典:
>>> p = Point()
>>> p.x = 3
>>> p.y = 5
>>> dict((k, getattr(p, k)) for k in p.__slots__)
{'y': 5, 'x': 3}
然而，如果point被子类化并且添加了新的槽，这将不起作用。但是Python会自动实现__reduce_ex__来帮助复制模块。这可以被滥用来获得价值的字典:
>>> p.__reduce_ex__(2)[2][1]
{'y': 5, 'x': 3}
