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
你可以通过查看对象的__ module__属性来询问它来自哪个模块。这很有用，例如，如果您正在命令行上进行实验，并且导入了很多东西。
同样，你可以通过查看模块的__ file__属性来询问它来自哪里。这在调试路径问题时很有用。
其他回答
操作符可以作为函数调用:
from operator import add
print reduce(add, [1,2,3,4,5,6])
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]
内存管理
Python动态分配内存并使用垃圾收集来回收未使用的空间。一旦一个对象超出作用域，并且没有其他变量引用它，它将被恢复。我不必担心缓冲区溢出和缓慢增长的服务器进程。内存管理也是其他动态语言的一个特性，但Python在这方面做得非常好。
当然，我们必须注意循环引用，并保持对不再需要的对象的引用，但弱引用在这里有很大帮助。
Inspect模块也是一个很酷的功能。
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
