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

当你在代码文件的顶部使用正确的编码声明时,ROT13是源代码的有效编码:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: rot13 -*-

cevag "Uryyb fgnpxbiresybj!".rapbqr("rot13")

在运行时更改函数标签:

>>> class foo:
...   def normal_call(self): print "normal_call"
...   def call(self): 
...     print "first_call"
...     self.call = self.normal_call

>>> y = foo()
>>> y.call()
first_call
>>> y.call()
normal_call
>>> y.call()
normal_call
...

序列乘法和反射的操作数

>>> 'xyz' * 3
'xyzxyzxyz'

>>> [1, 2] * 3
[1, 2, 1, 2, 1, 2]

>>> (1, 2) * 3
(1, 2, 1, 2, 1, 2)

我们用反射(交换)操作数得到相同的结果

>>> 3 * 'xyz'
'xyzxyzxyz'

它是这样工作的:

>>> s = 'xyz'
>>> num = 3

要计算表达式s * num,解释器调用s.___mul___(num)

>>> s * num
'xyzxyzxyz'

>>> s.__mul__(num)
'xyzxyzxyz'

计算表达式num *的解释器调用num. __mul___(s)

>>> num * s
'xyzxyzxyz'

>>> num.__mul__(s)
NotImplemented

如果调用返回NotImplemented,则解释器调用 如果操作数具有不同类型,则反射操作s. __rmul___(num)

>>> s.__rmul__(num)
'xyzxyzxyz'

看到http://docs.python.org/reference/datamodel.html object.rmul

使用不同的起始索引进行枚举

enumerate在这个答案中已经部分涉及了,但最近我发现了enumerate一个更隐藏的特性,我认为值得单独发表,而不仅仅是评论。

从Python 2.6开始,你可以在第二个参数中指定要枚举的起始索引:

>>> l = ["spam", "ham", "eggs"]
>>> list(enumerate(l))
>>> [(0, "spam"), (1, "ham"), (2, "eggs")]
>>> list(enumerate(l, 1))
>>> [(1, "spam"), (2, "ham"), (3, "eggs")]

我发现它非常有用的一个地方是当我枚举对称矩阵的元素时。由于矩阵是对称的,我可以通过只在上三角形上迭代来节省时间,但在这种情况下,我必须在内部for循环中使用不同的起始索引来正确跟踪行和列的索引:

for ri, row in enumerate(matrix):
    for ci, column in enumerate(matrix[ri:], ri):
        # ci now refers to the proper column index

奇怪的是,enumerate的这种行为在help(enumerate)中没有记录,只有在线文档中有记录。

并不是一个隐藏的功能,但可能会派上用场。

用于成对遍历列表中的项

for x, y in zip(s, s[1:]):