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
你可以用类装饰函数——用类实例替换函数:
class countCalls(object):
""" decorator replaces a function with a "countCalls" instance
which behaves like the original function, but keeps track of calls
>>> @countCalls
... def doNothing():
... pass
>>> doNothing()
>>> doNothing()
>>> print doNothing.timesCalled
2
"""
def __init__ (self, functionToTrack):
self.functionToTrack = functionToTrack
self.timesCalled = 0
def __call__ (self, *args, **kwargs):
self.timesCalled += 1
return self.functionToTrack(*args, **kwargs)
其他回答
获取python正则表达式解析树来调试正则表达式。
正则表达式是python的一个伟大特性，但调试它们可能是一件痛苦的事情，而且正则表达式很容易出错。
幸运的是，python可以通过将未记录的、实验性的隐藏标志re.DEBUG(实际上是128)传递给re.compile来打印正则表达式解析树。
>>> re.compile("^\[font(?:=(?P<size>[-+][0-9]{1,2}))?\](.*?)[/font]",
re.DEBUG)
at at_beginning
literal 91
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
max_repeat 0 1
subpattern None
literal 61
subpattern 1
in
literal 45
literal 43
max_repeat 1 2
in
range (48, 57)
literal 93
subpattern 2
min_repeat 0 65535
any None
in
literal 47
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
一旦理解了语法，就可以发现错误。在这里我们可以看到，我忘记转义[/font]中的[]。
当然，你可以将它与任何你想要的标志组合在一起，比如注释正则表达式:
>>> re.compile("""
^ # start of a line
\[font # the font tag
(?:=(?P<size> # optional [font=+size]
[-+][0-9]{1,2} # size specification
))?
\] # end of tag
(.*?) # text between the tags
\[/font\] # end of the tag
""", re.DEBUG|re.VERBOSE|re.DOTALL)
例外else条款:
try:
put_4000000000_volts_through_it(parrot)
except Voom:
print "'E's pining!"
else:
print "This parrot is no more!"
finally:
end_sketch()
使用else子句比在try子句中添加额外的代码更好，因为它可以避免意外地捕获由try保护的代码所没有引发的异常。除了声明。
参见http://docs.python.org/tut/node10.html
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)
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)
可以使用属性使类接口更加严格。
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
def _set_foo(self, value):
self._foo = value
def _get_foo(self):
return self._foo
def _del_foo(self):
del self._foo
# any of fget, fset, fdel and doc are optional,
# so you can make a write-only and/or delete-only property.
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = _del_foo, doc = 'Hello, I am foo!')
class D(C):
def _get_foo(self):
return self._foo * 2
def _set_foo(self, value):
self._foo = value / 2
foo = property(fget = _get_foo, fset = _set_foo,
fdel = C.foo.fdel, doc = C.foo.__doc__)
在Python 2.6和3.0中:
class C(object):
def __init__(self, foo, bar):
self.foo = foo # read-write property
self.bar = bar # simple attribute
@property
def foo(self):
'''Hello, I am foo!'''
return self._foo
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value
@foo.deleter
def foo(self):
del self._foo
class D(C):
@C.foo.getter
def foo(self):
return self._foo * 2
@foo.setter
def foo(self, value):
self._foo = value / 2
要了解属性如何工作的更多信息，请参阅描述符。
