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
Re-raising例外:
# Python 2 syntax
try:
some_operation()
except SomeError, e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
# Python 3 syntax
try:
some_operation()
except SomeError as e:
if is_fatal(e):
raise
handle_nonfatal(e)
错误处理程序中不带参数的“raise”语句告诉Python在原始回溯完整的情况下重新引发异常，允许你说“哦，对不起，对不起，我不是有意捕捉那个，对不起，对不起。”
如果你想打印、存储或修改原始的traceback，你可以使用sys.exc_info()来获取它，并且像Python一样使用'traceback'模块来打印它。
其他回答
python成语x =…如果……其他的……远优于x =…和…还是……原因如下:
尽管声明
x = 3 if (y == 1) else 2
等于
x = y == 1 and 3 or 2
如果使用x =…和…还是……成语，有一天你可能会被这种棘手的情况所困扰:
x = 0 if True else 1 # sets x equal to 0
因此不等于
x = True and 0 or 1 # sets x equal to 1
要了解更多正确的方法， 参见Python的隐藏特性。
将值发送到生成器函数。例如有这样的函数:
def mygen():
"""Yield 5 until something else is passed back via send()"""
a = 5
while True:
f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
if f is not None:
a = f #store the new value
您可以:
>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7) #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7
主要信息:)
import this
# btw look at this module's source :)
De-cyphered:
蒂姆·彼得斯的《Python之禅》 美总比丑好。 显性比隐性好。 简单比复杂好。 复杂胜过复杂。 扁平比嵌套好。 稀疏比密集好。 可读性。 特殊情况并不特别到可以打破规则。 尽管实用性胜过纯洁性。 错误绝不能悄无声息地过去。 除非明确保持沉默。 面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。 应该有一种——最好只有一种——明显的方法来做到这一点。 除非你是荷兰人，否则这种方式一开始可能并不明显。 现在总比没有好。 虽然永远不比现在更好。 如果实现很难解释，那就是一个坏主意。 如果实现很容易解释，这可能是一个好主意。 名称空间是一个非常棒的想法——让我们多做一些吧!
嵌套函数参数重绑定
def create_printers(n):
for i in xrange(n):
def printer(i=i): # Doesn't work without the i=i
print i
yield printer
Iter()可以接受一个可调用参数
例如:
def seek_next_line(f):
for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):
pass
iter(callable, until_value)函数反复调用callable并生成结果，直到返回until_value。
