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
描述符
它们是一大堆核心Python特性背后的魔力。
当您使用点访问来查找成员(例如x.y)时，Python首先在实例字典中查找成员。如果没有找到，则在类字典中查找。如果它在类字典中找到它，并且对象实现了描述符协议，而不是仅仅返回它，Python就会执行它。描述符是任何实现__get__、__set__或__delete__方法的类。
下面是如何使用描述符实现自己的(只读)属性版本:
class Property(object):
def __init__(self, fget):
self.fget = fget
def __get__(self, obj, type):
if obj is None:
return self
return self.fget(obj)
你可以像使用内置属性()一样使用它:
class MyClass(object):
@Property
def foo(self):
return "Foo!"
在Python中，描述符用于实现属性、绑定方法、静态方法、类方法和插槽等。理解它们可以很容易地理解为什么以前看起来像Python“怪癖”的很多东西是这样的。
Raymond Hettinger有一个很棒的教程，在描述它们方面比我做得更好。
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
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
在子类中扩展属性(定义为描述符)
有时扩展(修改)子类中描述符“返回”的值是有用的。使用super()可以轻松完成:
class A(object):
@property
def prop(self):
return {'a': 1}
class B(A):
@property
def prop(self):
return dict(super(B, self).prop, b=2)
将其存储在test.py中并运行python -i test.py(另一个隐藏特性:-i选项执行脚本并允许您以交互模式继续):
>>> B().prop
{'a': 1, 'b': 2}
类作为一级对象(通过动态类定义显示)
还要注意闭包的使用。如果这个例子看起来是解决问题的“正确”方法，请仔细考虑……好几次:)
def makeMeANewClass(parent, value):
class IAmAnObjectToo(parent):
def theValue(self):
return value
return IAmAnObjectToo
Klass = makeMeANewClass(str, "fred")
o = Klass()
print isinstance(o, str) # => True
print o.theValue() # => fred
上下文管理器和“with”语句
在PEP 343中引入的上下文管理器是作为一组语句的运行时上下文的对象。
由于该特性使用了新的关键字，它是逐渐引入的:在Python 2.5中通过__future__指令可用。Python 2.6及以上版本(包括Python 3)默认情况下可用。
我经常使用“with”语句，因为我认为这是一个非常有用的结构，下面是一个快速演示:
from __future__ import with_statement
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
这里在幕后发生的事情是，“with”语句在文件对象上调用特殊的__enter__和__exit__方法。如果with语句体引发任何异常，异常细节也会传递给__exit__，允许在那里进行异常处理。
在这种特殊情况下，这为您做的是，当执行超出with套件的范围时，它保证关闭文件，无论这是正常发生还是抛出异常。它基本上是一种抽象出常见异常处理代码的方法。
其他常见的用例包括线程锁定和数据库事务。
