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
操作符可以作为函数调用:
from operator import add
print reduce(add, [1,2,3,4,5,6])
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
链接比较操作符:
>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True
如果你认为它在做1 < x，结果是True，然后比较True < 10，这也是True，那么不，这真的不是发生的事情(见最后一个例子)。它实际上转化为1 < x和x < 10，以及x < 10和10 < x*10和x*10 < 100，但是类型更少，每个项只计算一次。
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。
嵌套函数参数重绑定
def create_printers(n):
for i in xrange(n):
def printer(i=i): # Doesn't work without the i=i
print i
yield printer
插入与追加
不是特稿，但可能会很有趣
假设您想要在列表中插入一些数据，然后反转它。最简单的方法是
count = 10 ** 5
nums = []
for x in range(count):
nums.append(x)
nums.reverse()
然后你会想:把数字从最开始插入怎么样?所以:
count = 10 ** 5
nums = []
for x in range(count):
nums.insert(0, x)
但它却慢了100倍!如果我们设置count = 10 ** 6，它将慢1000倍;这是因为插入是O(n²)，而追加是O(n)。
造成这种差异的原因是insert每次调用时都必须移动列表中的每个元素;Append只是在列表的末尾添加元素(有时它必须重新分配所有元素，但它仍然更快)
