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

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

其他回答

在Python 2中,你可以用反勾号将表达式括起来,从而生成表达式的字符串表示形式:

 >>> `sorted`
'<built-in function sorted>'

这在python 3.X中消失了。

使用关键字参数作为赋值

有时需要根据一个或多个参数构建一系列函数。然而,这很容易导致闭包都引用相同的对象和值:

funcs = [] 
for k in range(10):
     funcs.append( lambda: k)

>>> funcs[0]()
9
>>> funcs[7]()
9

可以通过将lambda表达式转换为仅依赖其参数的函数来避免这种行为。关键字参数存储绑定到它的当前值。函数调用不需要改变:

funcs = [] 
for k in range(10):
     funcs.append( lambda k = k: k)

>>> funcs[0]()
0
>>> funcs[7]()
7

布尔上下文中的对象

空元组、列表、字典、字符串和许多其他对象在布尔上下文中等价于False(非空对象等价于True)。

empty_tuple = ()
empty_list = []
empty_dict = {}
empty_string = ''
empty_set = set()
if empty_tuple or empty_list or empty_dict or empty_string or empty_set:
  print 'Never happens!'

这允许逻辑运算返回它的一个操作数,而不是True/False,这在某些情况下很有用:

s = t or "Default value" # s will be assigned "Default value"
                         # if t is false/empty/none

列表理解

列表理解

比较更传统的(不含列表理解):

foo = []
for x in xrange(10):
  if x % 2 == 0:
     foo.append(x)

to:

foo = [x for x in xrange(10) if x % 2 == 0]

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)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"