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
例外else条款:
try:
put_4000000000_volts_through_it(parrot)
except Voom:
print "'E's pining!"
else:
print "This parrot is no more!"
finally:
end_sketch()
使用else子句比在try子句中添加额外的代码更好，因为它可以避免意外地捕获由try保护的代码所没有引发的异常。除了声明。
参见http://docs.python.org/tut/node10.html
其他回答
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)
... "$" # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"
简单的内置基准测试工具
Python标准库提供了一个非常易于使用的基准测试模块，称为“timeit”。您甚至可以从命令行使用它来查看几种语言结构中哪一种是最快的。
例如,
% python -m timeit 'r = range(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 48.4 usec per loop
% python -m timeit 'r = xrange(0, 1000)' 'for i in r: pass'
10000 loops, best of 3: 37.4 usec per loop
在子类中扩展属性(定义为描述符)
有时扩展(修改)子类中描述符“返回”的值是有用的。使用super()可以轻松完成:
class A(object):
@property
def prop(self):
return {'a': 1}
class B(A):
@property
def prop(self):
return dict(super(B, self).prop, b=2)
将其存储在test.py中并运行python -i test.py(另一个隐藏特性:-i选项执行脚本并允许您以交互模式继续):
>>> B().prop
{'a': 1, 'b': 2}
可以从一组长度为2的序列构建字典。当你有一个值列表和数组列表时，这非常方便。
>>> dict([ ('foo','bar'),('a',1),('b',2) ])
{'a': 1, 'b': 2, 'foo': 'bar'}
>>> names = ['Bob', 'Marie', 'Alice']
>>> ages = [23, 27, 36]
>>> dict(zip(names, ages))
{'Alice': 36, 'Bob': 23, 'Marie': 27}
Python中没有秘密;)
