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
for line in open('foo'):
print(line)
这相当于(但更好):
f = open('foo', 'r')
for line in f.readlines():
print(line)
f.close()
其他回答
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
牙套
def g():
print 'hi!'
def f(): (
g()
)
>>> f()
hi!
操纵sys.modules
你可以直接操作模块缓存，使模块可用或不可用，如你所愿:
>>> import sys
>>> import ham
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named ham
# Make the 'ham' module available -- as a non-module object even!
>>> sys.modules['ham'] = 'ham, eggs, saussages and spam.'
>>> import ham
>>> ham
'ham, eggs, saussages and spam.'
# Now remove it again.
>>> sys.modules['ham'] = None
>>> import ham
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named ham
这甚至适用于可用的模块，在某种程度上也适用于已经导入的模块:
>>> import os
# Stop future imports of 'os'.
>>> sys.modules['os'] = None
>>> import os
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named os
# Our old imported module is still available.
>>> os
<module 'os' from '/usr/lib/python2.5/os.pyc'>
如最后一行所示，更改sys.;模块只影响将来的导入语句，而不影响过去的导入语句，所以如果你想影响其他模块，在给它们尝试导入模块的机会之前进行这些更改是很重要的——通常是在导入它们之前。None是sys中的一个特殊值。模块，用于负缓存(表明该模块第一次没有找到，因此没有必要再次查找)。任何其他值都将是导入操作的结果——即使它不是模块对象。您可以使用它将模块替换为与您想要的行为完全一致的对象。删除sys. exe表项。Modules完全导致下一次导入对该模块进行正常搜索，即使之前已经导入了该模块。
创建枚举
在Python中，你可以这样做来快速创建一个枚举:
>>> FOO, BAR, BAZ = range(3)
>>> FOO
0
但是“枚举”不一定是整数值。你甚至可以这样做:
class Colors(object):
RED, GREEN, BLUE, YELLOW = (255,0,0), (0,255,0), (0,0,255), (0,255,255)
#now Colors.RED is a 3-tuple that returns the 24-bit 8bpp RGB
#value for saturated red
threading.enumerate()提供了对系统中所有Thread对象的访问，sys._current_frames()返回系统中所有线程的当前堆栈帧，因此将这两者结合起来，你会得到Java风格的堆栈转储:
def dumpstacks(signal, frame):
id2name = dict([(th.ident, th.name) for th in threading.enumerate()])
code = []
for threadId, stack in sys._current_frames().items():
code.append("\n# Thread: %s(%d)" % (id2name[threadId], threadId))
for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
code.append('File: "%s", line %d, in %s' % (filename, lineno, name))
if line:
code.append(" %s" % (line.strip()))
print "\n".join(code)
import signal
signal.signal(signal.SIGQUIT, dumpstacks)
在多线程python程序开始时执行此操作，您可以通过发送SIGQUIT随时访问线程的当前状态。你也可以选择信号。SIGUSR1或signal。sigusr2。
See
