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
这不是一个隐藏的功能，但仍然很好:
import os.path as op
root_dir = op.abspath(op.join(op.dirname(__file__), ".."))
保存大量字符时，操作路径!
其他回答
将值发送到生成器函数。例如有这样的函数:
def mygen():
"""Yield 5 until something else is passed back via send()"""
a = 5
while True:
f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
if f is not None:
a = f #store the new value
您可以:
>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7) #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7
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。
** Using sets to reference contents in sets of frozensets**
正如你可能知道的，集合是可变的，因此是不可哈希的，所以如果你想创建一个集合的集合(或使用集合作为字典的键)，使用frozensets是必要的:
>>> fabc = frozenset('abc')
>>> fxyz = frozenset('xyz')
>>> mset = set((fabc, fxyz))
>>> mset
{frozenset({'a', 'c', 'b'}), frozenset({'y', 'x', 'z'})}
然而，仅仅使用普通集合就可以测试成员并删除/丢弃成员:
>>> abc = set('abc')
>>> abc in mset
True
>>> mset.remove(abc)
>>> mset
{frozenset({'y', 'x', 'z'})}
引用Python标准库文档:
注意，__contains__()， remove()和discard()的elem参数 方法可以是一个集合。为了支持搜索等价的frozenset，可以使用 Elem集在搜索过程中临时突变，然后恢复。在 搜索，elem集不应该被读取或改变，因为它没有 拥有有意义的价值。
不幸的是，也许是令人惊讶的是，字典并非如此:
>>> mdict = {fabc:1, fxyz:2}
>>> fabc in mdict
True
>>> abc in mdict
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
只需少量的工作，线程模块就变得非常容易使用。此装饰器更改函数，使其在自己的线程中运行，返回占位符类实例，而不是常规结果。你可以通过检查placeolder来探测答案。结果或通过调用placeholder.awaitResult()来等待它。
def threadify(function):
"""
exceptionally simple threading decorator. Just:
>>> @threadify
... def longOperation(result):
... time.sleep(3)
... return result
>>> A= longOperation("A has finished")
>>> B= longOperation("B has finished")
A doesn't have a result yet:
>>> print A.result
None
until we wait for it:
>>> print A.awaitResult()
A has finished
we could also wait manually - half a second more should be enough for B:
>>> time.sleep(0.5); print B.result
B has finished
"""
class thr (threading.Thread,object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
threading.Thread.__init__ ( self )
self.args, self.kwargs = args, kwargs
self.result = None
self.start()
def awaitResult(self):
self.join()
return self.result
def run(self):
self.result=function(*self.args, **self.kwargs)
return thr
切片为左值。这个埃拉托色尼筛子产生一个素数或0的列表。元素会随着循环中的切片分配而被0掉。
def eras(n):
last = n + 1
sieve = [0,0] + list(range(2, last))
sqn = int(round(n ** 0.5))
it = (i for i in xrange(2, sqn + 1) if sieve[i])
for i in it:
sieve[i*i:last:i] = [0] * (n//i - i + 1)
return filter(None, sieve)
为了工作，左边的切片必须在右边分配一个相同长度的列表。
