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。
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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
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。
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。
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。
一切都是动态的
“没有编译时”。Python中的一切都是运行时。模块是通过从上到下执行模块的源代码来“定义”的，就像脚本一样，得到的命名空间是模块的属性空间。类似地，类是通过从上到下执行类主体来“定义”的，生成的名称空间是类的属性空间。类主体可以包含完全任意的代码——包括导入语句、循环和其他类语句。像有时要求的那样，“动态”创建一个类、函数甚至模块并不难;事实上，这是不可能避免的，因为一切都是“动态的”。
您可以将多个变量赋给相同的值
>>> foo = bar = baz = 1
>>> foo, bar, baz
(1, 1, 1)
以紧凑的方式将几个变量初始化为None很有用。
小心可变默认参数
>>> def foo(x=[]):
... x.append(1)
... print x
...
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]
相反，你应该使用一个表示“not given”的哨兵值，并将其替换为你想要的默认值:
>>> def foo(x=None):
... if x is None:
... x = []
... x.append(1)
... print x
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]
