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
懒得初始化字典中的每个字段?没有问题:
在Python > 2.3中:
from collections import defaultdict
Python中<= 2.3:
def defaultdict(type_):
class Dict(dict):
def __getitem__(self, key):
return self.setdefault(key, type_())
return Dict()
在任何版本中:
d = defaultdict(list)
for stuff in lots_of_stuff:
d[stuff.name].append(stuff)
更新:
谢谢肯·阿诺德。我重新实现了一个更复杂的defaultdict版本。它的行为应该与标准库中的完全相同。
def defaultdict(default_factory, *args, **kw):
class defaultdict(dict):
def __missing__(self, key):
if default_factory is None:
raise KeyError(key)
return self.setdefault(key, default_factory())
def __getitem__(self, key):
try:
return dict.__getitem__(self, key)
except KeyError:
return self.__missing__(key)
return defaultdict(*args, **kw)
其他回答
对迭代器的多个引用
你可以使用列表乘法创建对同一个迭代器的多个引用:
>>> i = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) # or any iterable object
>>> iterators = [iter(i)] * 2
>>> iterators[0].next()
1
>>> iterators[1].next()
2
>>> iterators[0].next()
3
这可以用来将一个可迭代对象分组成块，例如，就像这个来自itertools文档的例子
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
简单的内置基准测试工具
Python标准库提供了一个非常易于使用的基准测试模块，称为“timeit”。您甚至可以从命令行使用它来查看几种语言结构中哪一种是最快的。
例如,
% python -m timeit 'r = range(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 48.4 usec per loop
% python -m timeit 'r = xrange(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 37.4 usec per loop
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。
scanner类。http://code.activestate.com/recipes/457664-hidden-scanner-functionality-in-re-module/
Mapreduce使用map和reduce函数
这样创建一个简单的sumproduct:
def sumprod(x,y):
return reduce(lambda a,b:a+b, map(lambda a, b: a*b,x,y))
例子:
In [2]: sumprod([1,2,3],[4,5,6])
Out[2]: 32
