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

零参数和可变参数

Lambda函数通常用于将一个值快速转换为另一个值,但它们也可以用于将值包装在函数中:

>>> f = lambda: 'foo'
>>> f()
'foo'

它们也可以接受常见的*args和**kwargs语法:

>>> g = lambda *args, **kwargs: args[0], kwargs['thing']
>>> g(1, 2, 3, thing='stuff')
(1, 'stuff')

其他回答

博格模式

这是亚历克斯·马尔泰利的杀手。所有Borg实例共享状态。这消除了使用单例模式的需要(共享状态时实例无关紧要),而且相当优雅(但使用新类会更加复杂)。

foo的值可以在任何实例中重新赋值,所有值都将被更新,你甚至可以重新赋值整个字典。博格是个完美的名字,点击这里阅读更多。

class Borg:
    __shared_state = {'foo': 'bar'}
    def __init__(self):
        self.__dict__ = self.__shared_state
    # rest of your class here

这非常适合共享eventlet。GreenPool控制并发。

对象实例的方法替换

您可以替换已经创建的对象实例的方法。它允许你创建具有不同(例外)功能的对象实例:

>>> class C(object):
...     def fun(self):
...         print "C.a", self
...
>>> inst = C()
>>> inst.fun()  # C.a method is executed
C.a <__main__.C object at 0x00AE74D0>
>>> instancemethod = type(C.fun)
>>>
>>> def fun2(self):
...     print "fun2", self
...
>>> inst.fun = instancemethod(fun2, inst, C)  # Now we are replace C.a by fun2
>>> inst.fun()  # ... and fun2 is executed
fun2 <__main__.C object at 0x00AE74D0>

C.a在inst实例中被fun2()取代(self没有改变)。

或者,我们也可以使用new模块,但它自Python 2.6起就被贬低了:

>>> def fun3(self):
...     print "fun3", self
...
>>> import new
>>> inst.fun = new.instancemethod(fun3, inst, C)
>>> inst.fun()
fun3 <__main__.C object at 0x00AE74D0>

节点:这个解决方案不应该被用作继承机制的一般替代!但在某些特定的情况下(调试、模拟),它可能非常方便。

警告:此解决方案不适用于内置类型和使用插槽的新样式类。

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)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"

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。

标准Python中的垃圾邮件模块

它用于测试目的。

我选自ctypes教程。自己试试吧:

>>> import __hello__
Hello world...
>>> type(__hello__)
<type 'module'>
>>> from __phello__ import spam
Hello world...
Hello world...
>>> type(spam)
<type 'module'>
>>> help(spam)
Help on module __phello__.spam in __phello__:

NAME
    __phello__.spam

FILE
    c:\python26\<frozen>