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
能够替换甚至像文件删除，文件打开等-语言库的直接操作。这在测试时是一个巨大的优势。你不必把所有东西都包装在复杂的容器里。只需要替换一个函数/方法就可以了。这也被称为猴子修补。
其他回答
按以下方式访问字典元素 属性(属性)。所以如果 a1=AttrDict()有键'name' -> 而不是a1['name']，我们可以很容易 使用->访问a1的名称属性 a1.name
class AttrDict(dict):
def __getattr__(self, name):
if name in self:
return self[name]
raise AttributeError('%s not found' % name)
def __setattr__(self, name, value):
self[name] = value
def __delattr__(self, name):
del self[name]
person = AttrDict({'name': 'John Doe', 'age': 66})
print person['name']
print person.name
person.name = 'Frodo G'
print person.name
del person.age
print person
发电机
我认为很多刚开始学习Python的开发人员在没有真正掌握生成器的用途或了解其功能的情况下就忽略了它们。直到我读了David M. Beazley关于生成器的PyCon演示(在这里可以找到)，我才意识到它们是多么有用(真的是必不可少)。这个演示对我来说是一种全新的编程方式，我把它推荐给任何对生成器没有深入了解的人。
暴露可变缓冲区
使用Python缓冲区协议在Python中公开可变的面向字节的缓冲区(2.5/2.6)。
(对不起，这里没有代码。需要使用低级C API或现有适配器模块)。
拆包与打印功能结合:
# in 2.6 <= python < 3.0, 3.0 + the print function is native
from __future__ import print_function
mylist = ['foo', 'bar', 'some other value', 1,2,3,4]
print(*mylist)
主要信息:)
import this
# btw look at this module's source :)
De-cyphered:
蒂姆·彼得斯的《Python之禅》 美总比丑好。 显性比隐性好。 简单比复杂好。 复杂胜过复杂。 扁平比嵌套好。 稀疏比密集好。 可读性。 特殊情况并不特别到可以打破规则。 尽管实用性胜过纯洁性。 错误绝不能悄无声息地过去。 除非明确保持沉默。 面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。 应该有一种——最好只有一种——明显的方法来做到这一点。 除非你是荷兰人，否则这种方式一开始可能并不明显。 现在总比没有好。 虽然永远不比现在更好。 如果实现很难解释，那就是一个坏主意。 如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。 名称空间是一个非常棒的想法——让我们多做一些吧!
