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
零参数和可变参数
Lambda函数通常用于将一个值快速转换为另一个值，但它们也可以用于将值包装在函数中:
>>> f = lambda: 'foo'
>>> f()
'foo'
它们也可以接受常见的*args和**kwargs语法:
>>> g = lambda *args, **kwargs: args[0], kwargs['thing']
>>> g(1, 2, 3, thing='stuff')
(1, 'stuff')
其他回答
链接比较操作符:
>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True
如果你认为它在做1 < x，结果是True，然后比较True < 10，这也是True，那么不，这真的不是发生的事情(见最后一个例子)。它实际上转化为1 < x和x < 10，以及x < 10和10 < x*10和x*10 < 100，但是类型更少，每个项只计算一次。
在子类中扩展属性(定义为描述符)
有时扩展(修改)子类中描述符“返回”的值是有用的。使用super()可以轻松完成:
class A(object):
@property
def prop(self):
return {'a': 1}
class B(A):
@property
def prop(self):
return dict(super(B, self).prop, b=2)
将其存储在test.py中并运行python -i test.py(另一个隐藏特性:-i选项执行脚本并允许您以交互模式继续):
>>> B().prop
{'a': 1, 'b': 2}
创建生成器对象
如果你写
x=(n for n in foo if bar(n))
你可以取出生成器，把它赋值给x，这意味着你可以这样做
for n in x:
这样做的优点是不需要中间存储，如果需要中间存储，则需要中间存储
x = [n for n in foo if bar(n)]
在某些情况下，这可以显著提高速度。
你可以在生成器的末尾附加许多if语句，基本上复制嵌套的for循环:
>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
... print i
(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)
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
Metaclasses
Python中的元类是什么?
