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

序列乘法和反射的操作数

>>> 'xyz' * 3
'xyzxyzxyz'

>>> [1, 2] * 3
[1, 2, 1, 2, 1, 2]

>>> (1, 2) * 3
(1, 2, 1, 2, 1, 2)

我们用反射(交换)操作数得到相同的结果

>>> 3 * 'xyz'
'xyzxyzxyz'

它是这样工作的:

>>> s = 'xyz'
>>> num = 3

要计算表达式s * num,解释器调用s.___mul___(num)

>>> s * num
'xyzxyzxyz'

>>> s.__mul__(num)
'xyzxyzxyz'

计算表达式num *的解释器调用num. __mul___(s)

>>> num * s
'xyzxyzxyz'

>>> num.__mul__(s)
NotImplemented

如果调用返回NotImplemented,则解释器调用 如果操作数具有不同类型,则反射操作s. __rmul___(num)

>>> s.__rmul__(num)
'xyzxyzxyz'

看到http://docs.python.org/reference/datamodel.html object.rmul

其他回答

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)

如果在函数中使用exec,变量查找规则将发生巨大变化。闭包不再可能,但Python允许在函数中使用任意标识符。这为您提供了一个“可修改的locals()”,并可用于星型导入标识符。缺点是,它会使每次查找都变慢,因为变量最终会在字典中而不是在帧中的槽中结束:

>>> def f():
...  exec "a = 42"
...  return a
... 
>>> def g():
...  a = 42
...  return a
... 
>>> import dis
>>> dis.dis(f)
  2           0 LOAD_CONST               1 ('a = 42')
              3 LOAD_CONST               0 (None)
              6 DUP_TOP             
              7 EXEC_STMT           

  3           8 LOAD_NAME                0 (a)
             11 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(g)
  2           0 LOAD_CONST               1 (42)
              3 STORE_FAST               0 (a)

  3           6 LOAD_FAST                0 (a)
              9 RETURN_VALUE        
>>> x=[1,1,2,'a','a',3]
>>> y = [ _x for _x in x if not _x in locals()['_[1]'] ]
>>> y
[1, 2, 'a', 3]

"locals()['_[1]']"是正在创建的列表的"秘密名称"。当正在构建的列表状态影响后续构建决策时非常有用。

条件赋值

x = 3 if (y == 1) else 2

正如它听起来的那样:“如果y是1,则赋3给x,否则赋2给x”。注意,括号不是必需的,但是为了可读性,我喜欢它们。如果你有更复杂的东西,你也可以把它串起来:

x = 3 if (y == 1) else 2 if (y == -1) else 1

虽然在某种程度上,这有点太过分了。

注意,你可以使用if…任何表达式中的Else。例如:

(func1 if y == 1 else func2)(arg1, arg2) 

这里,如果y = 1调用func1,否则调用func2。在这两种情况下,对应的函数将调用参数arg1和arg2。

类似地,以下也成立:

x = (class1 if y == 1 else class2)(arg1, arg2)

其中class1和class2是两个类。

发电机

我认为很多刚开始学习Python的开发人员在没有真正掌握生成器的用途或了解其功能的情况下就忽略了它们。直到我读了David M. Beazley关于生成器的PyCon演示(在这里可以找到),我才意识到它们是多么有用(真的是必不可少)。这个演示对我来说是一种全新的编程方式,我把它推荐给任何对生成器没有深入了解的人。