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

一切事物的一等性(“一切事物都是一个物体”),以及这可能造成的混乱。

>>> x = 5
>>> y = 10
>>> 
>>> def sq(x):
...   return x * x
... 
>>> def plus(x):
...   return x + x
... 
>>> (sq,plus)[y>x](y)
20

最后一行创建一个包含这两个函数的元组,然后计算y>x (True)并将其作为元组的索引(通过将其强制转换为int类型,1),然后使用参数y调用该函数并显示结果。

对于进一步的滥用,如果你返回一个带索引的对象(例如一个列表),你可以在末尾添加更多的方括号;如果内容是可调用的,更多的括号,等等。为了更变态,使用这样的代码的结果作为另一个例子中的表达式(即用下面的代码替换y>x):

(sq,plus)[y>x](y)[4](x)

这展示了Python的两个方面——极端的“一切都是一个对象”哲学,以及不恰当或考虑不良的语言语法使用方法,可能导致完全不可读、不可维护的意大利面条代码,适合一个表达式。

其他回答

虽然不是很python化,但可以使用print来写入文件

打印>>outFile, 'I am Being Written'

解释:

这种形式有时被称为 “打印雪佛龙。”在这种形式中, 第一个表达式>后>必须 求值为“类文件”对象, 具体来说,一个对象具有 如上所述编写()方法。 有了这个扩展形式, 随后的表达式被打印到 这个文件对象。如果第一个 表达式的值为None sys。的文件使用Stdout 输出。

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。

就地值交换

>>> a = 10
>>> b = 5
>>> a, b
(10, 5)

>>> a, b = b, a
>>> a, b
(5, 10)

赋值语句的右边是一个表达式,用于创建一个新的元组。赋值的左边立即将(未引用的)元组解包为名称a和b。

赋值之后,新的元组不被引用,并标记为垃圾收集,绑定到a和b的值已经交换。

正如Python教程中关于数据结构的部分所述,

注意,多重赋值实际上只是元组打包和序列解包的组合。

可读正则表达式

在Python中,您可以将正则表达式拆分为多行,命名匹配并插入注释。

示例详细语法(来自Python):

>>> pattern = """
... ^                   # beginning of string
... M{0,4}              # thousands - 0 to 4 M's
... (CM|CD|D?C{0,3})    # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                     #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... (XC|XL|L?X{0,3})    # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                     #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... (IX|IV|V?I{0,3})    # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                     #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... $                   # end of string
... """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)

命名匹配示例(摘自正则表达式HOWTO)

>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'

由于字符串字面值的串联,你也可以在不使用re.VERBOSE的情况下详细地编写一个正则表达式。

>>> pattern = (
...     "^"                 # beginning of string
...     "M{0,4}"            # thousands - 0 to 4 M's
...     "(CM|CD|D?C{0,3})"  # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                         #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
...     "(XC|XL|L?X{0,3})"  # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                         #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
...     "(IX|IV|V?I{0,3})"  # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                         #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"

Python sort函数正确地对元组排序(即使用熟悉的字典顺序):

a = [(2, "b"), (1, "a"), (2, "a"), (3, "c")]
print sorted(a)
#[(1, 'a'), (2, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

如果您想先按年龄再按姓名对人员列表进行排序,则非常有用。