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
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。
其他回答
使用不同的起始索引进行枚举
enumerate在这个答案中已经部分涉及了，但最近我发现了enumerate一个更隐藏的特性，我认为值得单独发表，而不仅仅是评论。
从Python 2.6开始，你可以在第二个参数中指定要枚举的起始索引:
>>> l = ["spam", "ham", "eggs"]
>>> list(enumerate(l))
>>> [(0, "spam"), (1, "ham"), (2, "eggs")]
>>> list(enumerate(l, 1))
>>> [(1, "spam"), (2, "ham"), (3, "eggs")]
我发现它非常有用的一个地方是当我枚举对称矩阵的元素时。由于矩阵是对称的，我可以通过只在上三角形上迭代来节省时间，但在这种情况下，我必须在内部for循环中使用不同的起始索引来正确跟踪行和列的索引:
for ri, row in enumerate(matrix):
for ci, column in enumerate(matrix[ri:], ri):
# ci now refers to the proper column index
奇怪的是，enumerate的这种行为在help(enumerate)中没有记录，只有在线文档中有记录。
** Using sets to reference contents in sets of frozensets**
正如你可能知道的，集合是可变的，因此是不可哈希的，所以如果你想创建一个集合的集合(或使用集合作为字典的键)，使用frozensets是必要的:
>>> fabc = frozenset('abc')
>>> fxyz = frozenset('xyz')
>>> mset = set((fabc, fxyz))
>>> mset
{frozenset({'a', 'c', 'b'}), frozenset({'y', 'x', 'z'})}
然而，仅仅使用普通集合就可以测试成员并删除/丢弃成员:
>>> abc = set('abc')
>>> abc in mset
True
>>> mset.remove(abc)
>>> mset
{frozenset({'y', 'x', 'z'})}
引用Python标准库文档:
注意，__contains__()， remove()和discard()的elem参数 方法可以是一个集合。为了支持搜索等价的frozenset，可以使用 Elem集在搜索过程中临时突变，然后恢复。在 搜索，elem集不应该被读取或改变，因为它没有 拥有有意义的价值。
不幸的是，也许是令人惊讶的是，字典并非如此:
>>> mdict = {fabc:1, fxyz:2}
>>> fabc in mdict
True
>>> abc in mdict
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'set'
绝密属性
>>> class A(object): pass
>>> a = A()
>>> setattr(a, "can't touch this", 123)
>>> dir(a)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', "can't touch this"]
>>> a.can't touch this # duh
File "<stdin>", line 1
a.can't touch this
^
SyntaxError: EOL while scanning string literal
>>> getattr(a, "can't touch this")
123
>>> setattr(a, "__class__.__name__", ":O")
>>> a.__class__.__name__
'A'
>>> getattr(a, "__class__.__name__")
':O'
切片为左值。这个埃拉托色尼筛子产生一个素数或0的列表。元素会随着循环中的切片分配而被0掉。
def eras(n):
last = n + 1
sieve = [0,0] + list(range(2, last))
sqn = int(round(n ** 0.5))
it = (i for i in xrange(2, sqn + 1) if sieve[i])
for i in it:
sieve[i*i:last:i] = [0] * (n//i - i + 1)
return filter(None, sieve)
为了工作，左边的切片必须在右边分配一个相同长度的列表。
你可以按需构造kwargs函数:
kwargs = {}
kwargs[str("%s__icontains" % field)] = some_value
some_function(**kwargs)
str()调用在某种程度上是需要的，因为python会抱怨它不是字符串。不知道为什么;) 我在django对象模型中使用这个动态过滤器:
result = model_class.objects.filter(**kwargs)
