Python冷门知识

本文搜集整理网上和自己遇到的Python冷门知识。持续更新
内容整理自程序猿、Python编程时光

1、省略号也是对象

… 这是省略号，在Python中，一切皆对象。它也不例外。在 Python 中，它叫做 Ellipsis 。在 Python 3 中你可以直接写…来得到这玩意。

>>> ...
Ellipsis
>>> type(...)
<class 'ellipsis'>

而在 Python2 中没有…这个语法，只能直接写Ellipsis来获取。

>>> Ellipsis
Ellipsis
>>> type(Ellipsis)
<type 'ellipsis'>

它转为布尔值时为真

>>> bool(...)
True

最后，这东西是一个单例。

>>> id(...)
4362672336
>>> id(...)
4362672336

这东西有啥用呢？据说它是Numpy的语法糖，不玩 Numpy 的人，可以说是没啥用的。

在网上只看到这个 用 … 代替 pass ，稍微有点用，但又不是必须使用的。

try:
    1/0
except ZeroDivisionError:
    ...

2、增量赋值的性能更好

诸如 += 和 *= 这些运算符，叫做 增量赋值运算符。这里使用用 += 举例，以下两种写法，在效果上是等价的。

# 第一种
a = 1 ; a += 1

# 第二种
a = 1; a = a + 1

+= 其背后使用的魔法方法是 iadd，如果没有实现这个方法则会退而求其次，使用 add 。

这两种写法有什么区别呢？

用列表举例 a += b，使用 add 的话就像是使用了a.extend(b),如果使用 add 的话，则是 a = a+b,前者是直接在原列表上进行扩展，而后者是先从原列表中取出值，在一个新的列表中进行扩展，然后再将新的列表对象返回给变量，显然后者的消耗要大些。

所以在能使用增量赋值的时候尽量使用它。

3、and 和or 的取值顺序

and 和 or 是我们再熟悉不过的两个逻辑运算符。而我们通常只用它来做判断，很少用它来取值。

如果一个or表达式中所有值都为真，Python会选择第一个值，而and表达式则会选择第二个。

>>>(2 or 3) * (5 and 7)
14  # 2*7

4、修改解释器提示符

>>> import sys                      
>>> sys.ps1                         
'>>> '                              
>>> sys.ps2                         
'... '                              
>>>                                 
>>> sys.ps2 = '---------------- '                 
>>> sys.ps1 = 'Python编程时光>>>'       
Python编程时光>>>for i in range(2):     
----------------    print (i)                    
----------------                                 
0                                   
1

5、默认参数最好不为可变对象

函数的参数分三种

• 可变参数
• 默认参数
• 关键字参数

今天要说的是，传递默认参数时，新手很容易踩雷的一个坑。

先来看一个示例：

def func(item, item_list=[]):
    item_list.append(item)
    print(item_list)

func('iphone')
func('xiaomi', item_list=['oppo','vivo'])
func('huawei')

在这里，你可以暂停一下，思考一下会输出什么？

思考过后，你的答案是否和下面的一致呢

['iphone']
['oppo', 'vivo', 'xiaomi']
['iphone', 'huawei']

如果是，那你可以跳过这部分内容，如果不是，请接着往下看，这里来分析一下。

Python 中的 def 语句在每次执行的时候都初始化一个函数对象，这个函数对象就是我们要调用的函数，可以把它当成一个一般的对象，只不过这个对象拥有一个可执行的方法和部分属性。

对于参数中提供了初始值的参数，由于 Python 中的函数参数传递的是对象，也可以认为是传地址，在第一次初始化 def 的时候，会先生成这个可变对象的内存地址，然后将这个默认参数 item_list 会与这个内存地址绑定。在后面的函数调用中，如果调用方指定了新的默认值，就会将原来的默认值覆盖。如果调用方没有指定新的默认值，那就会使用原来的默认值。

6、访问类中的私有方法

大家都知道，类中可供直接调用的方法，只有公有方法（protected类型的方法也可以，但是不建议）。也就是说，类的私有方法是无法直接调用的。

这里先看一下例子

class Kls():
    def public(self):
        print('Hello public world!')

    def __private(self):
        print('Hello private world!')

    def call_private(self):
        self.__private()

ins = Kls()

# 调用公有方法，没问题
ins.public()

# 直接调用私有方法，不行
ins.__private()

# 但你可以通过内部公有方法，进行代理
ins.call_private()

既然都是方法，那我们真的没有方法可以直接调用吗？

当然有啦，只是建议你千万不要这样弄，这里只是普及，让你了解一下。

# 调用私有方法，以下两种等价
ins._Kls__private()
ins.call_private()

7、时有时无的切片异常

这是个简单例子

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[5])

Traceback (most recent call last):
  File "F:/Python Script/test.py", line 2, in <module>
    print(my_list[5])
IndexError: list index out of range

来看看，如下这种写法就不会报索引异常，执行my_list[5:]，会返回一个新list：[]。

my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[5:])

8、for 死循环

for 循环可以说是 基础得不能再基础的知识点了。但是如果让你用 for 写一个死循环，你会写吗？（问题来自群友 陈**）

这是个开放性的问题，在往下看之前，建议你先尝试自己思考，你会如何解答。

好了，如果你还没有思路，那就来看一下 一个海外 MIT 群友的回答:

for i in iter(int, 1):pass

是不是懵逼了。iter 还有这种用法？这为啥是个死循环？

这真的是个冷知识，关于这个知识点，你如果看中文网站，可能找不到相关资料。

还好你可以通过 IDE 看py源码里的注释内容，介绍了很详细的使用方法。

原来iter有两种使用方法，通常我们的认知是第一种，将一个列表转化为一个迭代器。

而第二种方法，他接收一个 callable对象，和一个sentinel 参数。第一个对象会一直运行，直到它返回 sentinel 值才结束。

那int 呢，这又是一个知识点，int 是一个内建方法。通过看注释，可以看出它是有默认值0的。你可以在终端上输入 int() 看看是不是返回0。

由于int() 永远返回0，永远返回不了1，所以这个 for 循环会没有终点。一直运行下去。

9、奇怪的字符串

字符串类型作为 Python 中最常用的数据类型之一，Python解释器为了提高字符串使用的效率和使用性能，做了很多优化。

例如：Python 解释器中使用了 intern（字符串驻留）的技术来提高字符串效率。

什么是 intern 机制？就是同样的字符串对象仅仅会保存一份，放在一个字符串储蓄池中，是共用的，当然，肯定不能改变，这也决定了字符串必须是不可变对象。

示例一

# Python2.7
>>> a = "Hello_Python"
>>> id(a)
32045616
>>> id("Hello" + "_" + "Python")
32045616

# Python3.7
>>> a = "Hello_Python"
>>> id(a)
38764272
>>> id("Hello" + "_" + "Python")
32045616

示例二

>>> a = "MING"
>>> b = "MING"
>>> a is b
True

# Python2.7
>>> a, b = "MING!", "MING!"
>>> a is b
True

# Python3.7
>>> a, b = "MING!", "MING!"
>>> a is b
False

示例三

# Python2.7
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False

# Python3.7
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True

示例四

>>> s1="hello"
>>> s2="hello"
>>> s1 is s2
True

# 如果有空格，默认不启用intern机制
>>> s1="hell o"
>>> s2="hell o"
>>> s1 is s2
False

# 如果一个字符串长度超过20个字符，不启动intern机制
>>> s1 = "a" * 20
>>> s2 = "a" * 20
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "a" * 21
>>> s2 = "a" * 21
>>> s1 is s2
False

>>> s1 = "ab" * 10
>>> s2 = "ab" * 10
>>> s1 is s2
True

>>> s1 = "ab" * 11
>>> s2 = "ab" * 11
>>> s1 is s2
False

10、两次return

我们都知道，try…finally… 语句的用法，不管 try 里面是正常执行还是报异常，最终都能保证finally能够执行。

同时，我们又知道，一个函数里只要遇到 return 函数就会立马结束。

基于以上这两点，我们来看看这个例子，到底运行过程是怎么样的？

>>> def func():
...     try:
...         return 'try'
...     finally:
...         return 'finally'
...
>>> func()
'finally'

惊奇的发现，在try里的return居然不起作用。

原因是，在try…finally…语句中，try中的return会被直接忽视，因为要保证finally能够执行。

11、小整数池

>>> a = -6
>>> b = -6
>>> a is b
False

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False

>>> a = 257; b = 257
>>> a is b
True

为避免整数频繁申请和销毁内存空间，Python 定义了一个小整数池 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收。

以上代码请在 终端Python环境下测试，如果你是在IDE中测试，并不是这样的效果。

那最后一个示例，为啥又是True？

因为当你在同一行里，同时给两个变量赋同一值时，解释器知道这个对象已经生成，那么它就会引用到同一个对象。如果分成两成的话，解释器并不知道这个对象已经存在了，就会重新申请内存存放这个对象。

12、交互式“_”操作符

对于 _ ，我想很多人都非常熟悉。

给变量取名好艰难，用 _；
懒得长长的变量名，用 _；
无用的垃圾变量，用 _；

以上，我们都很熟悉了，今天要介绍的是他在交互式中使用。

>>> 3 + 4
7
>>> _
7
>>> name='ming'
>>> name
'ming'
>>> _
'ming'

>>> 3 + 4
7
>>> _
7
>>> print("ming")
ming
>>> _
7

print函数打印出来的就不行了。用__repr__输出的内容可以被获取到的。

# ming.py
class mytest():
    def __str__(self):
        return "hello"

    def __repr__(self):
        return "world"

然后在这个目录下进入交互式环境。

>>> import ming
>>> mt=ming.mytest()
>>> mt
world
>>> print(mt)
hello
>>> _
world

13、优雅的反转字符串/列表

反转序列并不难，但是如何做到最优雅呢？
最简单的方法是使用列表自带的reverse()方法。

>>> ml = [1,2,3,4,5]
>>> ml.reverse()
>>> ml
[5, 4, 3, 2, 1]

>>>mstr1 = 'abc'
>>>ml1 = list(mstr1)
>>>ml1.reverse()
>>>mstr2 = str(ml1)

在这里，介绍一种最优雅的反转方式，使用切片，不管你是字符串，还是列表，简直通杀。

>>> mstr = 'abc'
>>> ml = [1,2,3]
>>> mstr[::-1]
'cba'
>>> ml[::-1]
[3, 2, 1]

14、改变递归次限制

上面才提到递归，大家都知道使用递归是有风险的，递归深度过深容易导致堆栈的溢出。如果你这字符串太长啦，使用递归方式反转，就会出现问题。

那到底，默认递归次数限制是多少呢？

可以使用sys这个库来查看

>>> import sys
>>> sys.getrecursionlimit()
1000

可以查，当然也可以自定义修改次数，退出即失效。不过友情提醒，这玩意还是不要轻易去碰，万一导致系统崩溃了小明可不背锅。

>>> sys.setrecursionlimit(2000)
>>> sys.getrecursionlimit()
2000

15、一行代码实现FTP服务器

如不指定端口，则默认是8000端口。

# python2
python -m SimpleHTTPServer 8888

# python3
python3 -m http.server 8888

SimpleHTTPServer有一个特性，如果待共享的目录下有index.html，那么index.html文件会被视为默认主页；如果不存在index.html文件，那么就会显示整个目录列表。

16、让你晕头转向的 else 用法

先来说说，for else

def check_item(source_list, target):
    for item in source_list:
        if item == target:
            print("Exists!")
            break
    else:
        print("Does not exist")

在往下看之前，你可以思考一下，什么情况下才会走 else。是循环被 break，还是没有break？

给几个例子，你体会一下。

check_item(["apple", "huawei", "oppo"], "oppo")
# Exists!

check_item(["apple", "huawei", "oppo"], "vivo")
# Does not exist

可以看出，没有被 break 的程序才会正常走else流程。

再来看看，try else 用法。

def test_try_else(attr1 = None):
    try:
        if attr1:
            pass
        else:
            raise
    except:
        print("Exception occurred...")
    else:
        print("No Exception occurred...")

同样来几个例子。当不传参数时，就抛出异常。

test_try_else()
# Exception occurred...

test_try_else("ming")
# No Exception occurred...

可以看出，没有 try 里面的代码块没有抛出异常的，会正常走else。

总结一下，for else 和 try else 相同，只要代码正常走下去，不被 break，不抛出异常，就可以走else。

17、空字符串计数

求一个字符串里，某子字符（串）出现的次数。在Python中使用 count() 函数，就可以轻松实现。

比如下面几个常规例子

>>> "aabb".count("a")
2
>>> "aabb".count("b")
2
>>> "aabb".count("ab")
1

但是如果使用空字符串呢，你可能想不到会是这样的结果。

>>> "aabb".count("")
5
>>> "" in ""
True
>>> "" in "ab"
True

18、负负得正

>>> 5-3
2
>>> 5--3
8
>>> 5+-3
2
>>> 5++3
8
>>> 5---3
2

19、数值与字符串比较

在 Python2 中，数字可以与字符串直接比较。结果是数值永远比字符串小。

>>> 100000000 < ""
True
>>> 100000000 < "ming"
True

但在 Python3 中，却不行。

>>> 100000000 < ""
TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'

20、循环中的局部变量泄露

在Python 2中x的值在一个循环执行之后被改变了。

# Python2
>>> x = 1
>>> [x for x in range(5)]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> x
4

不过在Python3 中这个问题已经得到解决了。

# Python3
>>> x = 1
>>> [x for x in range(5)]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> x
1

21、字典可排序

字典不可排序的思想，似乎已经根深蒂固。

# Python2.7.10
>>> mydict = {str(i):i for i in range(5)}
>>> mydict
{'1': 1, '0': 0, '3': 3, '2': 2, '4': 4}

在 Python3 中字典已经是有序的。

# Python3.6.7
>>> mydict = {str(i):i for i in range(5)}
>>> mydict
{'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}

22、链式比较

>>> False == False == True
False

>>> if 18 < age < 60:
    print("young man")
young man

>>> False == False and False == True
False

23、+Counter

由于Counter的机制，+ 用于两个 Counter 实例相加，而相加的结果如果元素的个数<= 0，就会被丢弃。

>>> from collections import Counter
>>> ct = Counter('abcdbcaa')
>>> ct
Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 1})
>>> ct['c'] = 0
>>> ct['d'] = -2
>>>
>>> ct
Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})
>>>
>>> +ct
Counter({'a': 3, 'b': 2})

参考：
1、https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/10392853.html