鏈?zhǔn)奖容^操作
它會把這種鏈?zhǔn)降谋容^操作轉(zhuǎn)換成：1 < x and x < 10
>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True
enumerate枚舉
enumerate 可以接收一個可選參數(shù)start坪蚁，默認(rèn)start等于0。
enumerate(list, start=1)袖裕，這樣index的起始值就是1
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for index, item in enumerate(a): print index, item
...
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
生成器對象
x=(n for n in foo if bar(n)) #foo是可迭代對象
>>> type(x)
<type 'generator'>
你可以把生成器對象賦值給x柠座，意味著可以對x進行迭代操作：
for n in x:
pass
它的好處就是不需要存儲中間結(jié)果纸兔，也許你會使用（列表推導(dǎo)式）：
x = [n for n in foo if bar(n)]
>>> type(x)
<type 'list'>
它比生成器對象能帶來更快的速度丑蛤。
相對地跷敬，生成器更能節(jié)省內(nèi)存開銷，它的值是按需生成柒爸，不需要像列表推倒式一樣把整個結(jié)果保存在內(nèi)存中准浴，
同時它不能重新迭代，列表推導(dǎo)式則不然揍鸟。
字典推導(dǎo)式
在Python2.6以下版本字典生成器可以接受迭代的鍵值對:
d = dict((key, value) for (key, value) in iterable)
從Python2.7或者Python3以后,你可以直接用字典推導(dǎo)式語法:
d = {key: value for (key, value) in iterable}
你也可以用任何方式的迭代器(元組,列表,生成器..)兄裂，只要可迭代對象的元素中有兩個值，
d = {value: foo(value) for value in sequence if bar(value)}
更為高級的用法：
def key_value_gen(k):
yield chr(k+65)
yield chr((k+13)%26+65)
d = dict(map(key_value_gen, range(26)))
iter()可接收callable參數(shù)
iter()內(nèi)建函數(shù)接收的參數(shù)分為兩種阳藻，第一種是：
iter(collection)---> iterator
參數(shù)collection必須是可迭代對象或者是序列 ，第二種是：
iter（callable谈撒， sentinel) --> iterator
callable函數(shù)會一直被調(diào)用腥泥，直到它的返回結(jié)果等于sentinel，例如：
def seek_next_line(f):
#每次讀一個字符啃匿，直到出現(xiàn)換行符就返回
for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):
pass
小心可變的默認(rèn)參數(shù)
>>> def foo(x=[]):
... x.append(1)
... print x
...
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]
取而代之的是你應(yīng)該使用一個標(biāo)記值表示“沒有指定”來替換可變對象蛔外，如：
>>> def foo(x=None):
... if x is None:
... x = []
... x.append(1)
... print x
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]
發(fā)送值到生成器函數(shù)在中
def mygen():
"""Yield 5 until something else is passed back via send()"""
a = 5
while True:
f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
if f is not None:
a = f #store the new value
你可以：
>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7) #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7
可以使用C語言花括號{}定義函數(shù)：
>>> from __future__ import braces #這里的braces 指的是：curly braces（花括號）
File "<stdin>", line 1
SyntaxError: not a chance
當(dāng)然這僅僅是一個玩笑，想用花括號定義函數(shù)溯乒？沒門夹厌。感興趣的還可以了解下：
from __future__ import barry_as_FLUFL
不過這是python3里面的特性，http://www.python.org/dev/peps/pep-0401/
切片操作中的步長參數(shù)
a = [1,2,3,4,5]
>>> a[::2] # iterate over the whole list in 2-increments
[1,3,5]
還有一個特例：x[::-1]裆悄，反轉(zhuǎn)列表：
>>> a[::-1]
[5,4,3,2,1]
有關(guān)反轉(zhuǎn)或南，還有兩個函數(shù)reverse艾君、reversed冰垄，reverse是list對象的方法隅要，沒有返回值，而reversed是內(nèi)建方法尼啡，可接收的參數(shù)包括tuple撑毛、string雌续、list做个、unicode顽频，以及用戶自定義的類型跟束，返回一個迭代器。
>>> l = range(5)
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> l.reverse()
>>> l
[4, 3, 2, 1, 0]
>>> l2 = reversed(l)
>>> l2
<listreverseiterator object at 0x99faeec>
裝飾器
裝飾器使一個函數(shù)或方法包裝在另一個函數(shù)里頭仗岖，可以在被包裝的函數(shù)添加一些額外的功能，比如日志，還可以對參數(shù)、返回結(jié)果進行修改。裝飾器有點類似 Java 中的AOP。
下面這個例子是打印被裝飾的函數(shù)里面的參數(shù)的裝飾器
>>> def print_args(function):
>>> def wrapper(*args, **kwargs):
>>> print 'Arguments:', args, kwargs
>>> return function(*args, **kwargs)
>>> return wrapper
>>> @print_args
>>> def write(text):
>>> print text
>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo
@是語法糖，它等價于：
>>> write = print_args(write)
>>> write('foo')
arguments: ('foo',) {}
foo
for ... else語法
這種語法看起來怪怪地，讓人感覺是else塊是在for語句塊沒有執(zhí)行的時候執(zhí)行的秋泳，很容易讓人去類比 if else 的語法辖众，如果是把else換成finally或許更容易理解
for i in foo:
if i == 0:
break
else:
print("i was never 0")
"""else代碼塊只有在for循環(huán)正常結(jié)束后執(zhí)行如果遇到break語句那么不會執(zhí)行else語句塊啤它，等價于下面："""
found = False
for i in foo:
if i == 0:
found = True
break
if not found:
print("i was never 0")
python2.5中的missing方法
dict的子類如果定義了方法__missing__(self, key)舱痘，如果key不再dict中，那么d[key]就會調(diào)用__missing__方法芭逝，
而且d[key]的返回值就是__missing__的返回值渊胸。
>>> class MyDict(dict):
... def __missing__(self, key):
... self[key] = rv = []
... return rv
...
>>> m = MyDict()
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}
在collections模塊下有一個叫defaultdict的dict子類泡态，它與missing非常類似，但是對于不存在的項不需要傳遞參數(shù)。
>>> from collections import defaultdict
>>> m = defaultdict(list)
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}
變量值交換
等號右邊是一個創(chuàng)建元組的表達式碎绎，等號左邊解壓（沒有引用的）元組分別賦給名稱（變量）a和b螃壤。
賦完值后因為沒有被其他名字引用筋帖，因此被標(biāo)記之后被垃圾收集器回收日麸，而綁定到a和b的值已經(jīng)被交換了寄啼。
注意：多值賦值其實僅僅就是元組打包和序列解包的組合的過程
>>> a = 10
>>> b = 5
>>> a, b
(10, 5)
>>> a, b = b, a
>>> a, b
(5, 10)
可讀的正則表達式
在Python中你可以把正則表達式分割成多行寫，還可以寫注釋：
>>> 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)
函數(shù)參數(shù)解包(unpacking)
分別使用和*解包列表和字典,這是一種非常實用的快捷方式,因為list,tuple,dict作為容器被廣泛使用
def draw_point(x, y):
# do some magic
point_foo = (3, 4)
point_bar = {'y': 3, 'x': 2}
draw_point(*point_foo)
draw_point(**point_bar)
動態(tài)地創(chuàng)建新類型
動態(tài)創(chuàng)建新類型雖不是實用功能,但了解一下也是有好處的
>>> NewType = type("NewType", (object,), {"x": "hello"})
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"
type的第一個參數(shù)就是類名,第二個參數(shù)是繼承的父類,第三個參數(shù)是類的屬性.它完全等同于:
>>> class NewType(object):
>>> x = "hello"
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"
上下文管理器與with語句
上下文管理器(context manager)用于規(guī)定某個對象的使用范圍,進入或退出該范圍時,特殊的操作會被執(zhí)行(比如關(guān)閉連接,釋放內(nèi)存等等)
語法是:with... as ...,該特性在python2.5引入的.
上下文管理器協(xié)議有兩個方法組成contextmanager.__enter__()和contextmanager.__exit__()
任何實現(xiàn)了這兩個方法的對象都稱之為上下文管理器對象,比如文件對象就默認(rèn)實現(xiàn)了該協(xié)議.
with open('foo.txt', 'w') as f:
f.write('hello!')
字典的get()方法
字典的get()方法用來替換d['key'],后者如果是遇到key不存在會有異常
如果使用的d.get('key'),key不存在時它返回的是None
你可以指定兩個參數(shù)如:d.get('key',0)來用0取代返回的None
sum[value] = sum.get(value, 0) + 1
還有一個類似的方法setdefault(key, value)
如果字典中存在key,那么就直接返回d[key],否則設(shè)置d[key]=value,并返回該值.
>>> d = {'key':123}
>>> d.setdefault('key',456)
123
>>> d['key']
123
>>> d.setdefault('key2',456)
456
>>> d['key2']
456
collections.Counter是dict的子類,用來統(tǒng)計可哈稀對象
>>> cnt = Counter('helloworld')
>>> cnt
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})
>>> cnt['l']
3
>>> cnt['x'] = 10
>>> cnt.get('y')
描述符(Descriptors)
描述符是python的核心特新之一
當(dāng)你使用.訪問成員時,(如:x.y),python首先在實例字典中查找該成員,如果沒有發(fā)現(xiàn)再從類字典中查找
如果這個對象實現(xiàn)了描述符(實現(xiàn)了__get__,__set__,__delete__),那么優(yōu)先返回__get__方法的返回值.
條件賦值
為什么python中沒有類c語言的三目運算符,Guido van Rossum說過了,條件賦值更容易理解
x = 3 if (y == 1) else 2
這個表達式的意思就是:
如果y等于1那么就把3賦值給x,否則把2賦值給x
條件中的括號是可選的,為了可讀性可以考慮加上去.
if else中的表達式可以是任何類型的,既可以函數(shù),還可以類
(func1 if y == 1 else func2)(arg1, arg2)
如果y等于1,那么調(diào)用func1(arg1,arg2)否則調(diào)用func2(arg1,arg2)
x = (class1 if y == 1 else class2)(arg1, arg2)
class1,class2是兩個類
異常else語句塊
else語句塊會在沒有異常的情況下執(zhí)行,先于finally
它的好處就是你可以明確知道它會在沒有異常的情況下執(zhí)行
如果是把else語句塊放在try語句塊里面就達不到這種效果.
try:
try_this(whatever)
except SomeException, exception:
#Handle exception
else:
# do something
finally:
#do something
