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
is_ok() and "Yes" or "No"
其他回答
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!
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
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。
类作为一级对象(通过动态类定义显示)
还要注意闭包的使用。如果这个例子看起来是解决问题的“正确”方法，请仔细考虑……好几次:)
def makeMeANewClass(parent, value):
class IAmAnObjectToo(parent):
def theValue(self):
return value
return IAmAnObjectToo
Klass = makeMeANewClass(str, "fred")
o = Klass()
print isinstance(o, str) # => True
print o.theValue() # => fred
如果在函数中使用exec，变量查找规则将发生巨大变化。闭包不再可能，但Python允许在函数中使用任意标识符。这为您提供了一个“可修改的locals()”，并可用于星型导入标识符。缺点是，它会使每次查找都变慢，因为变量最终会在字典中而不是在帧中的槽中结束:
>>> def f():
... exec "a = 42"
... return a
...
>>> def g():
... a = 42
... return a
...
>>> import dis
>>> dis.dis(f)
2 0 LOAD_CONST 1 ('a = 42')
3 LOAD_CONST 0 (None)
6 DUP_TOP
7 EXEC_STMT
3 8 LOAD_NAME 0 (a)
11 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(g)
2 0 LOAD_CONST 1 (42)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_FAST 0 (a)
9 RETURN_VALUE
