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
reversed()内置。在很多情况下，它使得迭代更加简洁。
简单的例子:
for i in reversed([1, 2, 3]):
print(i)
生产:
3
2
1
然而，reversed()也适用于任意迭代器，例如文件中的行或生成器表达式。
其他回答
绝密属性
>>> class A(object): pass
>>> a = A()
>>> setattr(a, "can't touch this", 123)
>>> dir(a)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', "can't touch this"]
>>> a.can't touch this # duh
File "<stdin>", line 1
a.can't touch this
^
SyntaxError: EOL while scanning string literal
>>> getattr(a, "can't touch this")
123
>>> setattr(a, "__class__.__name__", ":O")
>>> a.__class__.__name__
'A'
>>> getattr(a, "__class__.__name__")
':O'
简单:
>>> 'str' in 'string'
True
>>> 'no' in 'yes'
False
>>>
这是我喜欢Python的地方，我看到过很多不太像Python的习语:
if 'yes'.find("no") == -1:
pass
关于Nick Johnson的Property类的实现(只是描述符的演示，当然，不是内置的替换)，我将包括一个引发AttributeError的setter:
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)
def __set__(self, obj, value):
raise AttributeError, 'Read-only attribute'
包含setter使其成为数据描述符，而不是方法/非数据描述符。数据描述符优先于实例字典。现在，实例不能将不同的对象赋值给属性名，并且尝试将其赋值给属性将引发属性错误。
Python可以理解任何类型的unicode数字，而不仅仅是ASCII类型:
>>> s = u'１０５８５'
>>> s
u'\uff11\uff10\uff15\uff18\uff15'
>>> print s
１０５８５
>>> int(s)
10585
>>> float(s)
10585.0
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)
