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
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。
修饰符
装饰器允许将一个函数或方法包装在另一个函数中，该函数可以添加功能、修改参数或结果等。在函数定义的上方一行编写装饰符，以“at”符号(@)开始。
示例显示了一个print_args装饰器，它在调用被装饰函数之前打印函数的参数:
>>> def print_args(function):
>>> def wrapper(*args, **kwargs):
>>> print 'Arguments:', args, kwargs
>>> return function(*args, **kwargs)
>>> return wrapper
>>> @print_args
>>> def write(text):
>>> print text
>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo
在列表推导式中交错if和for
>>> [(x, y) for x in range(4) if x % 2 == 1 for y in range(4)]
[(1, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 3)]
直到我学了哈斯克尔，我才意识到这一点。
字典有一个get()方法
字典有一个'get()'方法。如果你执行d['key']而key不存在，你会得到一个异常。如果执行d.t get('key')，如果'key'不存在，则返回None。您可以添加第二个参数来返回该项，而不是None，例如:d.t get('key'， 0)。
它非常适合做数字相加这样的事情:
Sum [value] = Sum。Get (value, 0) + 1
从2.5开始字典有一个特殊的方法__missing__，用于调用缺少的项:
>>> class MyDict(dict):
... def __missing__(self, key):
... self[key] = rv = []
... return rv
...
>>> m = MyDict()
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}
在集合中还有一个名为defaultdict的dict子类，它做了几乎相同的事情，但对于不存在的项调用了一个不带参数的函数:
>>> from collections import defaultdict
>>> m = defaultdict(list)
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}
我建议将这些字典转换为常规字典，然后再将它们传递给不需要此类子类的函数。许多代码使用d[a_key]并捕获KeyErrors来检查是否存在一个项，这将向dict添加一个新项。
