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
你可以按需构造kwargs函数:
kwargs = {}
kwargs[str("%s__icontains" % field)] = some_value
some_function(**kwargs)
str()调用在某种程度上是需要的，因为python会抱怨它不是字符串。不知道为什么;) 我在django对象模型中使用这个动态过滤器:
result = model_class.objects.filter(**kwargs)
其他回答
Re-raising例外:
# Python 2 syntax
try:
some_operation()
except SomeError, e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
# Python 3 syntax
try:
some_operation()
except SomeError as e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
错误处理程序中不带参数的“raise”语句告诉Python在原始回溯完整的情况下重新引发异常，允许你说“哦，对不起，对不起，我不是有意捕捉那个，对不起，对不起。”
如果你想打印、存储或修改原始的traceback，你可以使用sys.exc_info()来获取它，并且像Python一样使用'traceback'模块来打印它。
内存管理
Python动态分配内存并使用垃圾收集来回收未使用的空间。一旦一个对象超出作用域，并且没有其他变量引用它，它将被恢复。我不必担心缓冲区溢出和缓慢增长的服务器进程。内存管理也是其他动态语言的一个特性，但Python在这方面做得非常好。
当然，我们必须注意循环引用，并保持对不再需要的对象的引用，但弱引用在这里有很大帮助。
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
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)
一些内置的收藏夹，map()， reduce()和filter()。所有这些都非常快速和强大。
