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
将元组传递给内置函数
很多Python函数接受元组，但看起来并不像。例如，你想测试你的变量是否是一个数字，你可以这样做:
if isinstance (number, float) or isinstance (number, int):
print "yaay"
但如果你传递给我们元组，这看起来更干净:
if isinstance (number, (float, int)):
print "yaay"
Python有一些非常意想不到的异常:
进口
这允许您在缺少库时导入替代库
try:
import json
except ImportError:
import simplejson as json
迭代
For循环在内部执行此操作，并捕获StopIteration:
iter([]).next()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
iter(a).next()
StopIteration
断言
>>> try:
... assert []
... except AssertionError:
... print "This list should not be empty"
This list should not be empty
虽然这对于一次检查来说比较冗长，但是使用相同错误消息混合异常和布尔运算符的多次检查可以通过这种方式缩短。
Monkeypatching对象
Python中的每个对象都有__dict__成员，用于存储对象的属性。所以，你可以这样做:
class Foo(object):
def __init__(self, arg1, arg2, **kwargs):
#do stuff with arg1 and arg2
self.__dict__.update(kwargs)
f = Foo('arg1', 'arg2', bar=20, baz=10)
#now f is a Foo object with two extra attributes
可以利用这一点向对象任意添加属性和函数。这也可以用来创建一个快速和肮脏的结构类型。
class struct(object):
def __init__(**kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
s = struct(foo=10, bar=11, baz="i'm a string!')
关于Nick Johnson的Property类的实现(只是描述符的演示，当然，不是内置的替换)，我将包括一个引发AttributeError的setter:
class Property(object):
def __init__(self, fget):
self.fget = fget
def __get__(self, obj, type):
if obj is None:
return self
return self.fget(obj)
def __set__(self, obj, value):
raise AttributeError, 'Read-only attribute'
包含setter使其成为数据描述符，而不是方法/非数据描述符。数据描述符优先于实例字典。现在，实例不能将不同的对象赋值给属性名，并且尝试将其赋值给属性将引发属性错误。
你可以用类装饰函数——用类实例替换函数:
class countCalls(object):
""" decorator replaces a function with a "countCalls" instance
which behaves like the original function, but keeps track of calls
>>> @countCalls
... def doNothing():
... pass
>>> doNothing()
>>> doNothing()
>>> print doNothing.timesCalled
2
"""
def __init__ (self, functionToTrack):
self.functionToTrack = functionToTrack
self.timesCalled = 0
def __call__ (self, *args, **kwargs):
self.timesCalled += 1
return self.functionToTrack(*args, **kwargs)
