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。

链接比较操作符:

>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20 
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True

如果你认为它在做1 < x，结果是True，然后比较True < 10，这也是True，那么不，这真的不是发生的事情(见最后一个例子)。它实际上转化为1 < x和x < 10，以及x < 10和10 < x*10和x*10 < 100，但是类型更少，每个项只计算一次。

三元运算符

>>> 'ham' if True else 'spam'
'ham'
>>> 'ham' if False else 'spam'
'spam'

这是在2.5中添加的，在此之前你可以使用:

>>> True and 'ham' or 'spam'
'ham'
>>> False and 'ham' or 'spam'
'spam'

然而，如果你想要处理的值被认为是假的，有一个区别:

>>> [] if True else 'spam'
[]
>>> True and [] or 'spam'
'spam'

一切事物的一等性(“一切事物都是一个物体”)，以及这可能造成的混乱。

>>> x = 5
>>> y = 10
>>> 
>>> def sq(x):
...   return x * x
... 
>>> def plus(x):
...   return x + x
... 
>>> (sq,plus)[y>x](y)
20

最后一行创建一个包含这两个函数的元组，然后计算y>x (True)并将其作为元组的索引(通过将其强制转换为int类型，1)，然后使用参数y调用该函数并显示结果。

对于进一步的滥用，如果你返回一个带索引的对象(例如一个列表)，你可以在末尾添加更多的方括号;如果内容是可调用的，更多的括号，等等。为了更变态，使用这样的代码的结果作为另一个例子中的表达式(即用下面的代码替换y>x):

(sq,plus)[y>x](y)[4](x)

这展示了Python的两个方面——极端的“一切都是一个对象”哲学，以及不恰当或考虑不良的语言语法使用方法，可能导致完全不可读、不可维护的意大利面条代码，适合一个表达式。

使用不同的起始索引进行枚举

enumerate在这个答案中已经部分涉及了，但最近我发现了enumerate一个更隐藏的特性，我认为值得单独发表，而不仅仅是评论。

从Python 2.6开始，你可以在第二个参数中指定要枚举的起始索引:

>>> l = ["spam", "ham", "eggs"]
>>> list(enumerate(l))
>>> [(0, "spam"), (1, "ham"), (2, "eggs")]
>>> list(enumerate(l, 1))
>>> [(1, "spam"), (2, "ham"), (3, "eggs")]

我发现它非常有用的一个地方是当我枚举对称矩阵的元素时。由于矩阵是对称的，我可以通过只在上三角形上迭代来节省时间，但在这种情况下，我必须在内部for循环中使用不同的起始索引来正确跟踪行和列的索引:

for ri, row in enumerate(matrix):
    for ci, column in enumerate(matrix[ri:], ri):
        # ci now refers to the proper column index

奇怪的是，enumerate的这种行为在help(enumerate)中没有记录，只有在线文档中有记录。

Namedtuple是一个元组

>>> node = namedtuple('node', "a b")
>>> node(1,2) + node(5,6)
(1, 2, 5, 6)
>>> (node(1,2), node(5,6))
(node(a=1, b=2), node(a=5, b=6))
>>> 

更多的实验来回应评论:

>>> from collections import namedtuple
>>> from operator import *
>>> mytuple = namedtuple('A', "a b")
>>> yourtuple = namedtuple('Z', "x y")
>>> mytuple(1,2) + yourtuple(5,6)
(1, 2, 5, 6)
>>> q = [mytuple(1,2), yourtuple(5,6)]
>>> q
[A(a=1, b=2), Z(x=5, y=6)]
>>> reduce(operator.__add__, q)
(1, 2, 5, 6)

namedtuple是tuple的一个有趣的子类型。