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

__slots__是一种节省内存的好方法,但是很难得到对象值的字典。想象下面这个物体:

class Point(object):
    __slots__ = ('x', 'y')

这个对象显然有两个属性。现在我们可以创建它的一个实例,并以这样的方式构建它的字典:

>>> p = Point()
>>> p.x = 3
>>> p.y = 5
>>> dict((k, getattr(p, k)) for k in p.__slots__)
{'y': 5, 'x': 3}

然而,如果point被子类化并且添加了新的槽,这将不起作用。但是Python会自动实现__reduce_ex__来帮助复制模块。这可以被滥用来获得价值的字典:

>>> p.__reduce_ex__(2)[2][1]
{'y': 5, 'x': 3}

其他回答

创建生成器对象

如果你写

x=(n for n in foo if bar(n))

你可以取出生成器,把它赋值给x,这意味着你可以这样做

for n in x:

这样做的优点是不需要中间存储,如果需要中间存储,则需要中间存储

x = [n for n in foo if bar(n)]

在某些情况下,这可以显著提高速度。

你可以在生成器的末尾附加许多if语句,基本上复制嵌套的for循环:

>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
...   print i 

(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)

发电机

我认为很多刚开始学习Python的开发人员在没有真正掌握生成器的用途或了解其功能的情况下就忽略了它们。直到我读了David M. Beazley关于生成器的PyCon演示(在这里可以找到),我才意识到它们是多么有用(真的是必不可少)。这个演示对我来说是一种全新的编程方式,我把它推荐给任何对生成器没有深入了解的人。

Re可以调用函数!

事实上,您可以在每次匹配正则表达式时调用函数,这非常方便。 这里我有一个例子,把每个“Hello”替换为“Hi”,把“there”替换为“Fred”,等等。

import re

def Main(haystack):
  # List of from replacements, can be a regex
  finds = ('Hello', 'there', 'Bob')
  replaces = ('Hi,', 'Fred,', 'how are you?')

  def ReplaceFunction(matchobj):
    for found, rep in zip(matchobj.groups(), replaces):
      if found != None:
        return rep

    # log error
    return matchobj.group(0)

  named_groups = [ '(%s)' % find for find in finds ]
  ret = re.sub('|'.join(named_groups), ReplaceFunction, haystack)
  print ret

if __name__ == '__main__':
  str = 'Hello there Bob'
  Main(str)
  # Prints 'Hi, Fred, how are you?'

分配和删除切片:

>>> a = range(10)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a[:5] = [42]
>>> a
[42, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> a[:1] = range(5)
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> del a[::2]
>>> a
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> a[::2] = a[::-2]
>>> a
[9, 3, 5, 7, 1]

注意:当赋值给扩展片(s[start:stop:step])时,赋值的可迭代对象必须与片的长度相同。

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。