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
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绝密属性
>>> class A(object): pass
>>> a = A()
>>> setattr(a, "can't touch this", 123)
>>> dir(a)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', "can't touch this"]
>>> a.can't touch this # duh
File "<stdin>", line 1
a.can't touch this
^
SyntaxError: EOL while scanning string literal
>>> getattr(a, "can't touch this")
123
>>> setattr(a, "__class__.__name__", ":O")
>>> a.__class__.__name__
'A'
>>> getattr(a, "__class__.__name__")
':O'
对象数据模型
您可以为自己的类重写语言中的任何操作符。有关完整列表，请参阅本页。一些例子:
您可以重写任何运算符(* + - // / % ^ == < > <= >=。等等)。所有这些都是通过重写对象中的__mul__， __add__等来实现的。你甚至可以重写像__rmul__这样的东西来分别处理your_object*something_else和something_else*your_object.。是属性访问(a.b)，并且可以通过使用__getattr__来重写以处理任意b。这里还包括一个使用__call__的(…)。 您可以创建自己的slice语法(a[stuff])，这可能非常复杂，与列表中使用的标准语法完全不同(numpy在其数组中有一个很好的例子，说明了这种功能的强大)，使用您喜欢的、、:和…的任何组合，使用slice对象。 特别处理语言中许多关键字所发生的情况。包括del、in、import和not。 处理与对象一起调用许多内置函数时发生的情况。标准的__int__， __str__等会在这里，但__len__， __reversed__， __abs__和三个参数__pow__(用于模取幂)也会在这里。
对迭代器的多个引用
你可以使用列表乘法创建对同一个迭代器的多个引用:
>>> i = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) # or any iterable object
>>> iterators = [iter(i)] * 2
>>> iterators[0].next()
1
>>> iterators[1].next()
2
>>> iterators[0].next()
3
这可以用来将一个可迭代对象分组成块，例如，就像这个来自itertools文档的例子
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
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。
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!
