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
在Python中解压缩不需要的文件
有人在博客上说Python没有zip()的解压缩函数。Unzip的计算很简单，因为:
>>> t1 = (0,1,2,3)
>>> t2 = (7,6,5,4)
>>> [t1,t2] == zip(*zip(t1,t2))
True
但经过反思，我宁愿使用显式的unzip()。
其他回答
获取python正则表达式解析树来调试正则表达式。
正则表达式是python的一个伟大特性，但调试它们可能是一件痛苦的事情，而且正则表达式很容易出错。
幸运的是，python可以通过将未记录的、实验性的隐藏标志re.DEBUG(实际上是128)传递给re.compile来打印正则表达式解析树。
>>> re.compile("^\[font(?:=(?P<size>[-+][0-9]{1,2}))?\](.*?)[/font]",
re.DEBUG)
at at_beginning
literal 91
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
max_repeat 0 1
subpattern None
literal 61
subpattern 1
in
literal 45
literal 43
max_repeat 1 2
in
range (48, 57)
literal 93
subpattern 2
min_repeat 0 65535
any None
in
literal 47
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
一旦理解了语法，就可以发现错误。在这里我们可以看到，我忘记转义[/font]中的[]。
当然，你可以将它与任何你想要的标志组合在一起，比如注释正则表达式:
>>> re.compile("""
^ # start of a line
\[font # the font tag
(?:=(?P<size> # optional [font=+size]
[-+][0-9]{1,2} # size specification
))?
\] # end of tag
(.*?) # text between the tags
\[/font\] # end of the tag
""", re.DEBUG|re.VERBOSE|re.DOTALL)
插入与追加
不是特稿，但可能会很有趣
假设您想要在列表中插入一些数据，然后反转它。最简单的方法是
count = 10 ** 5
nums = []
for x in range(count):
nums.append(x)
nums.reverse()
然后你会想:把数字从最开始插入怎么样?所以:
count = 10 ** 5
nums = []
for x in range(count):
nums.insert(0, x)
但它却慢了100倍!如果我们设置count = 10 ** 6，它将慢1000倍;这是因为插入是O(n²)，而追加是O(n)。
造成这种差异的原因是insert每次调用时都必须移动列表中的每个元素;Append只是在列表的末尾添加元素(有时它必须重新分配所有元素，但它仍然更快)
上下文管理器和“with”语句
在PEP 343中引入的上下文管理器是作为一组语句的运行时上下文的对象。
由于该特性使用了新的关键字，它是逐渐引入的:在Python 2.5中通过__future__指令可用。Python 2.6及以上版本(包括Python 3)默认情况下可用。
我经常使用“with”语句，因为我认为这是一个非常有用的结构，下面是一个快速演示:
from __future__ import with_statement
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
这里在幕后发生的事情是，“with”语句在文件对象上调用特殊的__enter__和__exit__方法。如果with语句体引发任何异常，异常细节也会传递给__exit__，允许在那里进行异常处理。
在这种特殊情况下，这为您做的是，当执行超出with套件的范围时，它保证关闭文件，无论这是正常发生还是抛出异常。它基本上是一种抽象出常见异常处理代码的方法。
其他常见的用例包括线程锁定和数据库事务。
在调试复杂的数据结构时，pprint模块非常方便。
从文件中引用…
>>> import pprint
>>> stuff = sys.path[:]
>>> stuff.insert(0, stuff)
>>> pprint.pprint(stuff)
[<Recursion on list with id=869440>,
'',
'/usr/local/lib/python1.5',
'/usr/local/lib/python1.5/test',
'/usr/local/lib/python1.5/sunos5',
'/usr/local/lib/python1.5/sharedmodules',
'/usr/local/lib/python1.5/tkinter']
pdb - Python调试器
作为程序员，要进行严肃的程序开发，首先需要的东西之一是调试器。Python有一个内置的模块，叫做pdb(自然是“Python调试器”的缩写!)
http://docs.python.org/library/pdb.html
