分享30个让我感到新奇的Python小知识

当你学习 Python 时，可能会遇到一些令人困惑的概念或语法。但是，了解一些新的、有趣的 Python 技巧可以让你更加深入地理解这门语言。在这篇文章中，我们将探讨 30 个新奇的 Python 小知识，涉及各种主题，包括函数、类、数据类型、内置函数等等。阅读本文，相信你将收获新的知识和技能，让你的 Python 之旅更加有趣和富有成效。

1、映射代理（不可变字典）

映射代理是一种字典，创建后无法更改。我们使用它的原因是不希望用户能够更改我们的值。

from types import MappingProxyType mp = MappingProxyType({'apple':4, 'orange':5}) print(mp) # {'apple': 4, 'orange': 5}

如果我们试图更改映射代理中的内容，就会出现错误。

from types import MappingProxyType mp = MappingProxyType({'apple':4, 'orange':5}) print(mp) ''' Traceback (most recent call last): File 'some/path/a.py', line 4, in mp['apple'] = 10 ~~^^^^^^^^^ TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment ''' 2、类和对象的 dict 不同 class Dog: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age rocky = Dog('rocky', 5) print(type(rocky.__dict__)) # print(rocky.__dict__) # {'name': 'rocky', 'age': 5} print(type(Dog.__dict__)) # print(Dog.__dict__) # {'__module__': '__main__', # '__init__': , # '__dict__': , # '__weakref__': , # '__doc__': None}

对象的 dict 属性是普通字典，而类的 dict 属性是映射代理，本质上是不可变字典（无法更改）。

3、any() and all() any([True, False, False]) # True any([False, False, False]) # False all([True, False, False]) # False all([True, True, True]) # True

any() 和 all() 函数都接受可迭代对象（例如，列表）作为参数。

any() 函数返回 True，如果至少有一个元素为 True。 all() 函数只有在所有元素都为 True 时才返回 True。

4、divmod()

内置的 divmod() 函数可以同时执行 // 和 % 运算符。

quotient, remainder = divmod(27, 10) print(quotient) # 2 print(remainder) # 7

在 divmod(27, 10) 中，27 // 10 的结果为 2，27 % 10 的结果为 7。因此，该函数返回元组 (2, 7)。

5、使用格式化字符串轻松查看变量 name = 'rocky' age = 5 string = f'{name=} {age=}' print(string) # name='rocky' age=5

在格式化字符串中，我们可以在变量后添加 =，以使用 var_name=var_value 的语法打印它。

6、我们可以将浮点数转换为比率（有时是奇怪的）。 print(float.as_integer_ratio(0.5)) # (1, 2) print(float.as_integer_ratio(0.25)) # (1, 4) print(float.as_integer_ratio(1.5)) # (3, 2)

内置的 float.as_integer_ratio() 函数允许我们将浮点数转换为表示分数的元组。但有时它的行为可能有些奇怪。

print(float.as_integer_ratio(0.1)) # (3602879701896397, 36028797018963968) print(float.as_integer_ratio(0.2)) # (3602879701896397, 18014398509481984) 7、使用 globals() 和 locals() 函数显示全局和局部变量 x = 1 print(globals()) # {'__name__': '__main__', '__doc__': None, ..., 'x': 1}

内置的 globals() 函数返回一个包含所有全局变量及其值的字典。

def test(): x = 1 y = 2 print(locals()) test() # {'x': 1, 'y': 2}

内置的 locals() 函数返回一个包含所有局部变量及其值的字典。

8、import() 函数 import numpy as np import pandas as pd

import() 函数是导入模块的一种常规方法。

np = __import__('numpy') pd = __import__('pandas')

这个函数与上面的代码块执行的是完全相同的操作。

9、Python 中的无限大数值 a = float('inf') b = float('-inf')

在 Python 中，我们可以定义正无穷和负无穷。正无穷大于所有其他数，而负无穷小于所有其他数。

10、我们可以使用 'pprint' 漂亮地打印内容 from pprint import pprint d = {'A':{'apple':1, 'orange':2, 'pear':3}, 'B':{'apple':4, 'orange':5, 'pear':6}, 'C':{'apple':7, 'orange':8, 'pear':9}} pprint(d)

11、我们可以在 Python 中打印带颜色的输出。

我们需要首先安装 colorama 包。

from colorama import Fore print(Fore.RED + 'hello world') print(Fore.BLUE + 'hello world') print(Fore.GREEN + 'hello world')

12、创建字典的更快方法 d1 = {'apple':'pie', 'orange':'juice', 'pear':'cake'}

通常的创建字典的方式

d2 = dict(apple='pie', orange='juice', pear='cake')

一个更快的创建字典的方式。它与上面的代码块执行的是完全相同的操作，但我们只需要输入更少的引号。

13、我们可以在 Python 中取消打印输出的内容 CURSOR_UP = '\033[1A' CLEAR = '\x1b[2K' print('apple') print('orange') print('pear') print((CURSOR_UP + CLEAR)*2, end='') # this unprints 2 lines print('pineapple')

打印输出的内容：

1. 打印 '\033[1A' 字符会将我们的光标向上移动一行。

2. 打印 '\x1b[2K' 字符会清除整个当前行。

3. 当它们一起打印时，我们可以取消打印整行的内容。

14、对象中的私有变量并不是真正的私有 class Dog: def __init__(self, name): self.__name = name @property def name(self): return self.__name

在这里，self.__name 变量应该是私有的。我们不应该能够从类的外部访问它。但是实际上我们是可以访问的。

rocky = Dog('rocky') print(rocky.__dict__) # {'_Dog__name': 'rocky'}

我们可以使用 dict 属性来访问或编辑这些属性。

15、我们可以使用 'type()' 创建类 classname = type(name, bases, dict)

• name 是表示类名称的字符串

• bases 是一个包含父类的元组

• dict 是一个包含属性和方法的字典

class Dog: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def bark(self): print(f'Dog({self.name}, {self.age})')

普通方式创建一个 Dog 类

def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def bark(self): print(f'Dog({self.name}, {self.age})') Dog = type('Dog', (), {'__init__':__init__, 'bark':bark})

使用 type() 创建与上述相同的 Dog 类

16、我们可以使用中文字符作为变量

我们可以使用中文字符作为变量，也可以使用表情符号，以及几乎任何 Unicode 字符。

我 = 4 你 = 5 print(我 + 你) # 9 17、Python 中的退格符

退格符 \b 可以删除一个打印的字符。

print('abc' + '\b' + 'd') # abd 18、响铃符号允许我们发出铃声 print('\a')

可以在命令行窗口中尝试这个。打印响铃符号 '\a' 应该会发出铃声。

19、我们可以使用类作为装饰器 class add(): def __init__(self, char): self.char = char def __call__(self, function): def inner(*args): return function(*args) + self.char return inner @add('!') def greet(name): return 'hello ' + name print(greet('tom')) # hello tom!

这是由 call 魔法方法实现的，它定义了当我们调用 add 对象时发生的操作。

20、函数可以拥有变量 def test(): print('test') test.apple = 4 print(test.apple) # 4 21、对齐字符串的简单方法

可以使用字符串方法 ljust、rjust 和 center 分别将字符串填充空格并将字符串向左/右/中心对齐。

print('>' + 'hello'.ljust(10) + '<') # >hello < print('>' + 'hello'.rjust(10) + '<') # > hello< print('>' + 'hello'.center(10) + '<') # > hello <

或者我们可以使用格式化字符串来实现：

print(f'>{'hello':<10}<') # >hello < print(f'>{'hello':>10}<') # > hello< print(f'>{'hello':^10}<') # > hello < 22、当我们将一个列表加上它本身时会发生什么 lis = ['apple', 'orange'] lis.append(lis) print(lis) # ['apple', 'orange', [...]] 23、我们可以使用 eval() 在字符串中运行 Python 代码 print(eval('4+5')) # 9 print(eval('7-3')) # 4

eval() 是内置函数，我们不需要导入它。

24、round() 函数可以接受负数小数位数 print(round(3.14159265, 2)) # 3.14

使用 round() 的通常方法。在这里，我们将 3.14159265 四舍五入到小数点后 2 位，因此得到 3.14。

print(round(12345, -1)) # 12340 print(round(12345, -2)) # 12300 print(round(12345, -3)) # 12000

我们还可以使用 round() 函数将数字四舍五入到最接近的 10、100、1000 等整数。

25、Python 中的海象运算符 := n = 5 if n > 3: print('n is more than 3')

一个简单的 for 循环

if (n := 5) > 3: print('n is more than 3')

使用海象运算符 := 执行与上面相同的操作

在这里，海象运算符与我们的赋值运算符 = 做的事情相同。但是，它还有一个额外的功能——它还返回该值本身。因此，我们可以使用这个运算符来节省一行代码。

注意——这个功能适用于 Python 3.8+

26、我们可以将多个对象 pickling 到同一个文件中

内置的 pickle 模块允许我们将 Python 数据结构或对象保存到二进制文件中。我们可以将多个对象保存在同一个文件中。

a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [7,8,9] import pickle with open('test.pckl', 'wb') as f: pickle.dump(a, f) # saving a into test.pckl (a is the 1st object) pickle.dump(b, f) # saving b into test.pckl (b is the 2nd object) pickle.dump(c, f) # saving c into test.pckl (c is the 3rd object) # Unpickling (reading) them from test.pckl import pickle with open('test.pckl', 'rb') as f: a = pickle.load(f) # a = [1,2,3] b = pickle.load(f) # b = [4,5,6] c = pickle.load(f) # c = [7,8,9] 27、-O 标志可以忽略 assert 语句 # this is run.py assert 1==2 print('hello')

如果我们正常运行这段代码，将会收到一个 AssertionError 错误。这是因为我们尝试断言 1==2，而这个表达式的结果为 False。

我们可以通过添加 -O 标志来强制忽略所有 assert 语句。

python -O run.py 28、使用 dict.fromkeys() 创建字典 fruits = ['apple', 'orange', 'pear'] d = dict.fromkeys(fruits) # d = {'apple':None, 'orange':None, 'pear':None}

我们可以使用 dict.fromkeys() 快速从列表创建字典。请注意，所有的值都将为 None。如果我们想要定义默认值，可以将另一个参数传递到 dict.fromkeys() 函数中。

fruits = ['apple', 'orange', 'pear'] d = dict.fromkeys(fruits, 100) # d = {'apple':100, 'orange':100, 'pear':100} 29、冻结集合（frozensets）

冻结集合本质上是不可变的集合——在创建后无法进行任何更改的集合。

fs = frozenset({1, 2, 3})

为什么我们要使用冻结集合：

• 我们可以将冻结集合添加到其他集合中（使用集合无法做到这一点）

• 我们可以使用冻结集合作为字典键（使用集合无法做到这一点）

• 检查某个元素是否存在于冻结集合中仍然只需要 O(1) 的时间

30、我们可以使用 slots 强制类仅接受特定的属性 class Dog: __slots__ = ['name', 'age']

本质上，这是定义了 Dog 类仅能接受 name 和 age 属性，而不能接受任何其他属性。

dog = Dog() dog.name = 'rocky' # no problem dog.age = 5 # no problem dog.breed = 'german shepherd' # ERROR

我们可以为 Dog 设置 name 和 age 属性，但不能设置其他属性。

结论

希望您在阅读本文后至少学到了一件有关 Python 的新知识。我们下次再见，这个列表还会变得更长。

无论是初学者还是有经验的 Python 开发者，学习新的技巧和知识都是必要的。希望在这篇文章中，我们介绍的这些 Python 技巧能够帮助你更加深入地了解 Python，提高你的编程技能，让你的代码更加简洁和高效。Python 语言的灵活性和易用性是它如此受欢迎的原因之一。希望你能够不断探索和学习 Python，创造出令人惊叹的项目和应用。

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原文：https://python./30-things-i-never-knew-about-python-until-recently-compilation-101b0817eeca 作者：Liu Zuo Lin 非直接翻译，有自行改编和添加部分，翻译水平有限，难免有疏漏，欢迎指正