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

可读正则表达式

在Python中,您可以将正则表达式拆分为多行,命名匹配并插入注释。

示例详细语法(来自Python):

>>> pattern = """
... ^                   # beginning of string
... M{0,4}              # thousands - 0 to 4 M's
... (CM|CD|D?C{0,3})    # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                     #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... (XC|XL|L?X{0,3})    # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                     #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... (IX|IV|V?I{0,3})    # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                     #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... $                   # end of string
... """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)

命名匹配示例(摘自正则表达式HOWTO)

>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'

由于字符串字面值的串联,你也可以在不使用re.VERBOSE的情况下详细地编写一个正则表达式。

>>> pattern = (
...     "^"                 # beginning of string
...     "M{0,4}"            # thousands - 0 to 4 M's
...     "(CM|CD|D?C{0,3})"  # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                         #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
...     "(XC|XL|L?X{0,3})"  # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                         #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
...     "(IX|IV|V?I{0,3})"  # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                         #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"

其他回答

threading.enumerate()提供了对系统中所有Thread对象的访问,sys._current_frames()返回系统中所有线程的当前堆栈帧,因此将这两者结合起来,你会得到Java风格的堆栈转储:

def dumpstacks(signal, frame):
    id2name = dict([(th.ident, th.name) for th in threading.enumerate()])
    code = []
    for threadId, stack in sys._current_frames().items():
        code.append("\n# Thread: %s(%d)" % (id2name[threadId], threadId))
        for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
            code.append('File: "%s", line %d, in %s' % (filename, lineno, name))
            if line:
                code.append("  %s" % (line.strip()))
    print "\n".join(code)

import signal
signal.signal(signal.SIGQUIT, dumpstacks)

在多线程python程序开始时执行此操作,您可以通过发送SIGQUIT随时访问线程的当前状态。你也可以选择信号。SIGUSR1或signal。sigusr2。

See

分配和删除切片:

>>> a = range(10)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a[:5] = [42]
>>> a
[42, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a[:1] = range(5)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> del a[::2]
>>> a
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> a[::2] = a[::-2]
>>> a
[9, 3, 5, 7, 1]

注意:当赋值给扩展片(s[start:stop:step])时,赋值的可迭代对象必须与片的长度相同。

交互式解释器选项卡补全

try:
    import readline
except ImportError:
    print "Unable to load readline module."
else:
    import rlcompleter
    readline.parse_and_bind("tab: complete")


>>> class myclass:
...    def function(self):
...       print "my function"
... 
>>> class_instance = myclass()
>>> class_instance.<TAB>
class_instance.__class__   class_instance.__module__
class_instance.__doc__     class_instance.function
>>> class_instance.f<TAB>unction()

您还必须设置一个PYTHONSTARTUP环境变量。

私有方法和数据隐藏(封装)

在Python中有一个常见的习惯用法,即通过以下划线开头的名称来表示不打算成为类外部API一部分的方法和其他类成员。这很方便,在实践中效果很好,但它给人一种错误的印象,即Python不支持私有代码和/或数据的真正封装。事实上,Python会自动为您提供词法闭包,这使得在真正需要的情况下以更加防弹的方式封装数据变得非常容易。下面是一个使用这种技术的类的例子:

class MyClass(object):
  def __init__(self):

    privateData = {}

    self.publicData = 123

    def privateMethod(k):
      print privateData[k] + self.publicData

    def privilegedMethod():
      privateData['foo'] = "hello "
      privateMethod('foo')

    self.privilegedMethod = privilegedMethod

  def publicMethod(self):
    print self.publicData

这里有一个使用它的人为的例子:

>>> obj = MyClass()
>>> obj.publicMethod()
123
>>> obj.publicData = 'World'
>>> obj.publicMethod()
World
>>> obj.privilegedMethod()
hello World
>>> obj.privateMethod()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateMethod'
>>> obj.privateData
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'MyClass' object has no attribute 'privateData'

关键是privateMethod和privateData根本不是obj的属性,所以它们不能从外部访问,也不会出现在dir()或类似的文件中。它们是构造函数中的局部变量,在__init__之外完全不可访问。然而,由于闭包的魔力,它们实际上是与它们关联的对象具有相同生命周期的每个实例变量,尽管除了(在本例中)调用privilegedMethod之外没有办法从外部访问它们。通常这种非常严格的封装是多余的,但有时它确实可以非常方便地保持API或名称空间的干净。

在Python 2中。在X中,拥有可变私有状态的唯一方法是使用可变对象(例如本例中的dict)。很多人都说这有多烦人。Python 3。x将通过引入PEP 3104中描述的nonlocal关键字来消除此限制。

创建生成器对象

如果你写

x=(n for n in foo if bar(n))

你可以取出生成器,把它赋值给x,这意味着你可以这样做

for n in x:

这样做的优点是不需要中间存储,如果需要中间存储,则需要中间存储

x = [n for n in foo if bar(n)]

在某些情况下,这可以显著提高速度。

你可以在生成器的末尾附加许多if语句,基本上复制嵌套的for循环:

>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
...   print i 

(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)