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
>>> float('infinity')
inf
>>> float('NaN')
nan
更多信息:
http://docs.python.org/library/functions.html#float http://www.python.org/dev/peps/pep-0754/ Python nan和inf值
当你在代码文件的顶部使用正确的编码声明时，ROT13是源代码的有效编码:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: rot13 -*-
cevag "Uryyb fgnpxbiresybj!".rapbqr("rot13")
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}
解包语法在最近的版本中进行了升级，如示例中所示。
>>> a, *b = range(5)
>>> a, b
(0, [1, 2, 3, 4])
>>> *a, b = range(5)
>>> a, b
([0, 1, 2, 3], 4)
>>> a, *b, c = range(5)
>>> a, b, c
(0, [1, 2, 3], 4)
