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
动态添加的属性
如果您想通过调用来向类添加一些属性，这可能会很有用。这可以通过重写__getattribute__成员函数来实现，该成员函数在使用点操作数时被调用。让我们看一个虚拟类为例:
class Dummy(object):
def __getattribute__(self, name):
f = lambda: 'Hello with %s'%name
return f
当你实例化一个Dummy对象并进行方法调用时，你会得到以下结果:
>>> d = Dummy()
>>> d.b()
'Hello with b'
最后，您甚至可以为您的类设置属性，以便动态定义它。如果你使用Python web框架，想通过解析属性名来进行查询，这可能很有用。
我在github上有一个要点，这个简单的代码和一个朋友在Ruby上做的等效代码。
保重!
其他回答
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。
reduce和算子的一些很酷的功能。
>>> from operator import add,mul
>>> reduce(add,[1,2,3,4])
10
>>> reduce(mul,[1,2,3,4])
24
>>> reduce(add,[[1,2,3,4],[1,2,3,4]])
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> reduce(add,(1,2,3,4))
10
>>> reduce(mul,(1,2,3,4))
24
测试键是否在字典中的简单方法:
>>> 'key' in { 'key' : 1 }
True
>>> d = dict(key=1, key2=2)
>>> if 'key' in d:
... print 'Yup'
...
Yup
在子类中扩展属性(定义为描述符)
有时扩展(修改)子类中描述符“返回”的值是有用的。使用super()可以轻松完成:
class A(object):
@property
def prop(self):
return {'a': 1}
class B(A):
@property
def prop(self):
return dict(super(B, self).prop, b=2)
将其存储在test.py中并运行python -i test.py(另一个隐藏特性:-i选项执行脚本并允许您以交互模式继续):
>>> B().prop
{'a': 1, 'b': 2}
控制递归限制
使用sys.getrecursionlimit() & sys.setrecursionlimit()获取或设置递归的最大深度。
我们可以限制它，以防止无限递归引起的堆栈溢出。
