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

多行字符串

一种方法是使用反斜杠:

>>> sql = "select * from some_table \
where id > 10"
>>> print sql
select * from some_table where id > 10

另一种是使用三引号:

>>> sql = """select * from some_table 
where id > 10"""
>>> print sql
select * from some_table where id > 10

问题是它们不是缩进的(在代码中看起来很差)。如果你试着缩进,它只会打印你输入的空白。

第三种解决方案,也是我最近发现的,就是把字符串分成几行,然后用圆括号括起来:

>>> sql = ("select * from some_table " # <-- no comma, whitespace at end
           "where id > 10 "
           "order by name") 
>>> print sql
select * from some_table where id > 10 order by name

注意行与行之间没有逗号(这不是一个元组),并且必须考虑字符串需要的任何尾随/前导空格。顺便说一下,所有这些都使用占位符(例如“我的名字是%s”% name)。

其他回答

控制递归限制

使用sys.getrecursionlimit() & sys.setrecursionlimit()获取或设置递归的最大深度。

我们可以限制它,以防止无限递归引起的堆栈溢出。

类作为一级对象(通过动态类定义显示)

还要注意闭包的使用。如果这个例子看起来是解决问题的“正确”方法,请仔细考虑……好几次:)

def makeMeANewClass(parent, value):
  class IAmAnObjectToo(parent):
    def theValue(self):
      return value
  return IAmAnObjectToo

Klass = makeMeANewClass(str, "fred")
o = Klass()
print isinstance(o, str)  # => True
print o.theValue()        # => fred

切片为左值。这个埃拉托色尼筛子产生一个素数或0的列表。元素会随着循环中的切片分配而被0掉。

def eras(n):
    last = n + 1
    sieve = [0,0] + list(range(2, last))
    sqn = int(round(n ** 0.5))
    it = (i for i in xrange(2, sqn + 1) if sieve[i])
    for i in it:
        sieve[i*i:last:i] = [0] * (n//i - i + 1)
    return filter(None, sieve)

为了工作,左边的切片必须在右边分配一个相同长度的列表。

序列乘法和反射的操作数

>>> 'xyz' * 3
'xyzxyzxyz'

>>> [1, 2] * 3
[1, 2, 1, 2, 1, 2]

>>> (1, 2) * 3
(1, 2, 1, 2, 1, 2)

我们用反射(交换)操作数得到相同的结果

>>> 3 * 'xyz'
'xyzxyzxyz'

它是这样工作的:

>>> s = 'xyz'
>>> num = 3

要计算表达式s * num,解释器调用s.___mul___(num)

>>> s * num
'xyzxyzxyz'

>>> s.__mul__(num)
'xyzxyzxyz'

计算表达式num *的解释器调用num. __mul___(s)

>>> num * s
'xyzxyzxyz'

>>> num.__mul__(s)
NotImplemented

如果调用返回NotImplemented,则解释器调用 如果操作数具有不同类型,则反射操作s. __rmul___(num)

>>> s.__rmul__(num)
'xyzxyzxyz'

看到http://docs.python.org/reference/datamodel.html object.rmul

Monkeypatching对象

Python中的每个对象都有__dict__成员,用于存储对象的属性。所以,你可以这样做:

class Foo(object):
    def __init__(self, arg1, arg2, **kwargs):
        #do stuff with arg1 and arg2
        self.__dict__.update(kwargs)

f = Foo('arg1', 'arg2', bar=20, baz=10)
#now f is a Foo object with two extra attributes

可以利用这一点向对象任意添加属性和函数。这也可以用来创建一个快速和肮脏的结构类型。

class struct(object):
    def __init__(**kwargs):
       self.__dict__.update(kwargs)

s = struct(foo=10, bar=11, baz="i'm a string!')