GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》的项目，这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理！
原版地址：https://github.com/satwikkansal/wtfpython
最近，一位名为“暮晨”的贡献者将其翻译成了中文。
中文版地址：https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn
上一篇 Python：What the f*ck Python（上）
原本每个的标题都是原版中的英文，有些取名比较奇怪，不直观，我换成了可以描述主题的中文形式，有些是自己想的，不足之处请指正。另外一些 Python 中的彩蛋被我去掉了。
我将所有代码都亲自试过了，加入了一些自己的理解和例子，所以会和原文稍有不同。
21. 子类关系
>>> from collections import Hashable
>>> issubclass(list, object)
True
>>> issubclass(object, Hashable)
True
>>> issubclass(list, Hashable)
False子类关系应该是可传递的，对吧？即，如果 A 是 B 的子类，B 是 C 的子类，那么 A 应该 是 C 的子类。
说明：
- Python 中的子类关系并不必须是传递的，任何人都可以在元类中随意定义
__subclasscheck__。 - 当
issubclass(cls, Hashable)被调用时，它只是在cls中寻找__hash__()方法或继承自__hash__()的方法。 - 由于
object是可散列的(hashable)，而list是不可散列的，所以它打破了这种传递关系。
22. 神秘的键型转换
class SomeClass(str):
pass
some_dict = {'s': 42}Output:
>>> type(list(some_dict.keys())[0])
>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict # 预期: 两个不同的键值对
{'s': 40}
>>> type(list(some_dict.keys())[0])
说明：
- 由于
SomeClass会从str自动继承__hash__()方法，所以s对象和's'字符串的哈希值是相同的。 - 而
SomeClass('s') == 's'为True是因为SomeClass也继承了str类__eq__()方法。 - 由于两者的哈希值相同且相等，所以它们在字典中表示相同的键。
如果想要实现期望的功能, 我们可以重定义 SomeClass 的 __eq__() 方法.
class SomeClass(str):
def __eq__(self, other):
return (
type(self) is SomeClass
and type(other) is SomeClass
and super().__eq__(other)
)
# 当我们自定义 __eq__() 方法时, Python 不会再自动继承 __hash__() 方法
# 所以我们也需要定义它
__hash__ = str.__hash__
some_dict = {'s':42}Output:
>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict
{'s': 40, 's': 42}
>>> keys = list(some_dict.keys())
>>> type(keys[0]), type(keys[1])
23. 链式赋值表达式
>>> a, b = a[b] = {}, 5
>>> a
{5: ({...}, 5)}说明：
根据 Python 语言参考，赋值语句的形式如下：
(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)赋值语句计算表达式列表（expression list）（请记住，这可以是单个表达式或以逗号分隔的列表，后者返回元组）并将单个结果对象从左到右分配给目标列表中的每一项。
(target_list "=")+ 中的 + 意味着可以有一个或多个目标列表。在这个例子中，目标列表是 a, b 和 a[b]。表达式列表只能有一个，是 {}, 5。
这话看着非常的晦涩，我们来看一个简单的例子：
a, b = b, c = 1, 2
print(a, b, c)Output:
1 1 2在这个简单的例子中，目标列表是 a, b 和 b, c，表达式是 1, 2。将表达式从左到右赋给目标列表，上述例子就可以拆分成：
a, b = 1, 2
b, c = 1, 2所以结果就是 1 1 2。
那么，原例子就不难理解了，拆解开来就是：
a, b = {}, 5
a[b] = a, b这里不能写作 a[b] = {}, 5，因为这样第一句中的 {} 和第二句中的 {} 其实就是不同的对象了，而实际他们是同一个对象。这就形成了循环引用，输出中的 {...} 指与 a 引用了相同的对象。
我们来验证一下：
>>> a[b][0] is a
True可见确实是同一个对象。
以下是一个简单的循环引用的例子：
>>> some_list = some_list[0] = [0]
>>> some_list
[[...]]
>>> some_list[0]
[[...]]
>>> some_list is some_list[0]
True
>>> some_list[0][0][0][0][0][0] == some_list
True24. 空间移动
import numpy as np
def energy_send(x):
# 初始化一个 numpy 数组
np.array([float(x)])
def energy_receive():
# 返回一个空的 numpy 数组
return np.empty((), dtype=np.float).tolist()Output:
>>> energy_send(123.456)
>>> energy_receive()
123.456说明：energy_send() 函数中创建的 numpy 数组并没有返回，因此内存空间被释放并可以被重新分配。numpy.empty() 直接返回下一段空闲内存，而不重新初始化。而这个内存点恰好就是刚刚释放的那个（通常情况下，并不绝对）。
25. 不要混用制表符(tab)和空格(space)
tab 是 8 个空格，而用空格表示则一个缩进是 4 个空格，混用就会出错。python3 里直接不允许这种行为了，会报错：
TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
很多编辑器，例如 pycharm，可以直接设置 tab 表示 4 个空格。
26. 迭代字典时的修改
x = {0: None}
for i in x:
del x[i]
x[i+1] = None
print(i)Output(Python 2.7- Python 3.5):
0
1
2
3
4
5
6
7说明：
Python 不支持 对字典进行迭代的同时修改它，它之所以运行 8 次，是因为字典会自动扩容以容纳更多键值（译: 应该是因为字典的初始最小值是8，扩容会导致散列表地址发生变化而中断循环）。
在不同的 Python 实现中删除键的处理方式以及调整大小的时间可能会有所不同，python3.6 开始，到 5 就会扩容。
而在 list 中，这种情况是允许的，list 和 dict 的实现方式是不一样的，list 虽然也有扩容，但 list 的扩容是整体搬迁，并且顺序不变。
list = [1]
j = 0
for i in list:
print(i)
list.append(i + 1)这个代码可以一直运行下去直到 int 越界。但一般不建议在迭代的同时修改 list。
27. __del__
class SomeClass:
def __del__(self):
print("Deleted!")Output:
>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x # 这里应该会输出 "Deleted!"
>>> del y
Deleted!说明：del x 并不会立刻调用x.__del__()，每当遇到del x，Python 会将 x 的引用数减 1，当 x 的引用数减到 0 时就会调用x.__del__()。
我们再加一点变化：
>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x
>>> y # 检查一下y是否存在
<__main__.SomeClass instance at 0x7f98a1a67fc8>
>>> del y # 像之前一样，这里应该会输出 "Deleted!"
>>> globals() # 好吧, 并没有。让我们看一下所有的全局变量
Deleted!
{'__builtins__': , 'SomeClass': , '__package__': None, '__name__': '__main__', '__doc__': None} y.__del__()之所以未被调用，是因为前一条语句（>>> y）对同一对象创建了另一个引用，从而防止在执行del y后对象的引用数变为 0。（这其实是 Python 交互解释器的特性，它会自动让 _ 保存上一个表达式输出的值。）
调用globals()导致引用被销毁，因此我们可以看到 Deleted! 终于被输出了。
28. 迭代列表时删除元素
在前面我附加了一个迭代列表时添加元素的例子，现在来看看迭代列表时删除元素。
list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]
for idx, item in enumerate(list_1):
del item
for idx, item in enumerate(list_2):
list_2.remove(item)
for idx, item in enumerate(list_3[:]):
list_3.remove(item)
for idx, item in enumerate(list_4):
list_4.pop(idx)Output:
>>> list_1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_2
[2, 4]
>>> list_3
[]
>>> list_4
[2, 4]说明：
在迭代时修改对象是一个很愚蠢的主意，正确的做法是迭代对象的副本，list_3[:]就是这么做的。
del、remove、pop 的不同:
del var_name只是从本地或全局命名空间中删除了 var_name（这就是为什么list_1没有受到影响）。remove会删除第一个匹配到的指定值，而不是特定的索引，如果找不到值则抛出ValueError异常。pop则会删除指定索引处的元素并返回它，如果指定了无效的索引则抛出IndexError异常。
为什么输出是 [2, 4]?
列表迭代是按索引进行的，所以当我们从 list_2 或 list_4 中删除 1 时，列表的内容就变成了[2, 3, 4]。剩余元素会依次位移，也就是说，2的索引会变为 0，3会变为 1。由于下一次迭代将获取索引为 1 的元素（即3）， 因此2将被彻底的跳过。类似的情况会交替发生在列表中的每个元素上。
29. 循环变量泄漏!
①
for x in range(7):
if x == 6:
print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')Output:
6 : for x inside loop
6 : x in global②
# 这次我们先初始化x
x = -1
for x in range(7):
if x == 6:
print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')Output:
6 : for x inside loop
6 : x in global③
x = 1
print([x for x in range(5)])
print(x, ': x in global')Output(Python 2):
[0, 1, 2, 3, 4]
(4, ': x in global')Output(Python 3):
[0, 1, 2, 3, 4]
1 : x in global说明：
在 Python 中，for 循环使用所在作用域并在结束后保留定义的循环变量。如果我们曾在全局命名空间中定义过循环变量，它会重新绑定现有变量。
Python 2.x 和 Python 3.x 解释器在列表推导式示例中的输出差异，在文档 What’s New In Python 3.0 中可以找到相关的解释：
"列表推导不再支持句法形式
[... for var in item1, item2, ...]。使用[... for var in (item1, item2, ...)]代替。另外注意，列表推导具有不同的语义：它们更接近于list()构造函数中生成器表达式的语法糖，特别是循环控制变量不再泄漏到周围的作用域中。"
简单来说，就是 python2 中，列表推导式依然存在循环控制变量泄露，而 python3 中不存在。
30. 当心默认的可变参数!
def some_func(default_arg=[]):
default_arg.append("some_string")
return default_argOutput:
>>> some_func()
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string']
>>> some_func([])
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string', 'some_string']说明：
Python 中函数的默认可变参数并不是每次调用该函数时都会被初始化。相反，它们会使用最近分配的值作为默认值。当我们明确的将 [] 作为参数传递给 some_func 的时候，就不会使用 default_arg 的默认值， 所以函数会返回我们所期望的结果。
>>> some_func.__defaults__ # 这里会显示函数的默认参数的值
([],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string'],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
>>> some_func([])
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)避免可变参数导致的错误的常见做法是将 None 指定为参数的默认值，然后检查是否有值传给对应的参数。例：
def some_func(default_arg=None):
if not default_arg:
default_arg = []
default_arg.append("some_string")
return default_arg31. 捕获异常
这里讲的是 python2
some_list = [1, 2, 3]
try:
# 这里会抛出异常 ``IndexError``
print(some_list[4])
except IndexError, ValueError:
print("Caught!")
try:
# 这里会抛出异常 ``ValueError``
some_list.remove(4)
except IndexError, ValueError:
print("Caught again!")Output:
Caught!
ValueError: list.remove(x): x not in list说明：
如果你想要同时捕获多个不同类型的异常时，你需要将它们用括号包成一个元组作为第一个参数传递。第二个参数是可选名称，如果你提供，它将与被捕获的异常实例绑定。
也就是说，代码原意是捕获 IndexError, ValueError 两种异常，但在 python2 中，必须写成(IndexError, ValueError)，示例中的写法解析器会将 ValueError 理解成绑定的异常实例名。
在 python3 中，不会有这种误解，因为必须使用as关键字。
32. +=就地修改
①
a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]Output:
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4]②
a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a += [5, 6, 7, 8]Output:
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]说明：a += b 并不总是与 a = a + b 表现相同。
表达式 a = a + [5,6,7,8] 会生成一个新列表，并让 a 引用这个新列表，同时保持 b 不变。
表达式 a += [5, 6, 7, 8] 实际上是使用的是 extend() 函数，就地修改列表，所以 a 和 b 仍然指向已被修改的同一列表。
33. 外部作用域变量
a = 1
def some_func():
return a
def another_func():
a += 1
return aOutput:
>>> some_func()
1
>>> another_func()
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment说明：
当在函数中引用外部作用域的变量时，如果不对这个变量进行修改，则可以直接引用，如果要对其进行修改，则必须使用 global 关键字，否则解析器将认为这个变量是局部变量，而做修改之前并没有定义它，所以会报错。
def another_func()
global a
a += 1
return aOutput:
>>> another_func()
234. 小心链式操作
>>> (False == False) in [False] # 可以理解
False
>>> False == (False in [False]) # 可以理解
False
>>> False == False in [False] # 为毛?
True
>>> True is False == False
False
>>> False is False is False
True
>>> 1 > 0 < 1
True
>>> (1 > 0) < 1
False
>>> 1 > (0 < 1)
False根据 https://docs.python.org/2/reference/expressions.html#not-in
形式上，如果 a, b, c, ..., y, z 是表达式，而 op1, op2, ..., opN 是比较运算符，那么 a op1 b op2 c ... y opN z 就等于 a op1 b and b op2 c and ... y opN z，除了每个表达式最多被评估一次。
False == False in [False]就相当于False == False and False in [False]1 > 0 < 1就相当于1 > 0 and 0 < 1
虽然上面的例子似乎很愚蠢，但是像 a == b == c 或 0 <= x <= 100 就很棒了。
35. 忽略类作用域的名称解析
① 生成器表达式
x = 5
class SomeClass:
x = 17
y = (x for i in range(10))Output:
>>> list(SomeClass.y)
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]② 列表推导式
x = 5
class SomeClass:
x = 17
y = [x for i in range(10)]Output(Python 2):
>>> SomeClass.y
[17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 17]Output(Python 3):
>>> SomeClass.y
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]说明：
- 类定义中嵌套的作用域会忽略类内的名称绑定。
- 生成器表达式有它自己的作用域。
- 从 Python 3 开始，列表推导式也有自己的作用域。
36. 元组
①
x, y = (0, 1) if True else None, NoneOutput:
>>> x, y # 期望的结果是 (0, 1)
((0, 1), None)②
t = ('one', 'two')
for i in t:
print(i)
t = ('one')
for i in t:
print(i)
t = ()
print(t)Output:
one
two
o
n
e
tuple()说明：
- 对于 1，正确的语句是
x, y = (0, 1) if True else (None, None)。 - 对于 2，正确的语句是
t = ('one',)或者t = 'one', (缺少逗号) 否则解释器会认为t是一个字符串，并逐个字符对其进行迭代。 ()是一个特殊的标记，表示空元组。
37. else
① 循环末尾的 else
def does_exists_num(l, to_find):
for num in l:
if num == to_find:
print("Exists!")
break
else:
print("Does not exist")Output:
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> does_exists_num(some_list, 4)
Exists!
>>> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist② try 末尾的 else
try:
pass
except:
print("Exception occurred!!!")
else:
print("Try block executed successfully...")Output:
Try block executed successfully...说明：
循环后的 else 子句只会在循环执行完成（没有触发 break、return 语句）的情况下才会执行。try 之后的 else 子句也被称为 "完成子句"，因为在 try 语句中到达 else 子句意味着 try 块实际上已成功完成。
38. 名称改写
class Yo(object):
def __init__(self):
self.__honey = True
self.bitch = TrueOutput:
>>> Yo().bitch
True
>>> Yo().__honey
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '__honey'
>>> Yo()._Yo__honey
True说明：
python 中不能像 Java 那样使用 private 修饰符创建私有属性。但是，解释器会通过给类中以 __（双下划线）开头且结尾最多只有一个下划线的类成员名称加上 __类名_ 来修饰。这能避免子类意外覆盖父类的“私有”属性。
举个例子：有人编写了一个名为 Dog 的类，这个类的内部用到了 mood 实例属性，但是没有将其开放。现在，你创建了 Dog 类的子类 Beagle，如果你在毫不知情的情况下又创建了一个 mood 实例属性，那么在继承的方法中就会把 Dog 类的 mood 属性覆盖掉。
为了避免这种情况，python 会将 __mood 变成 _Dog__mood，而对于 Beagle 类来说，会变成 _Beagle__mood。这个语言特性就叫名称改写（name mangling）。
39. +=更快
>>> timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.25748300552368164
# 用 "+=" 连接三个字符串:
>>> timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.012188911437988281说明：
连接两个以上的字符串时 += 比 + 更快，因为在计算过程中第一个字符串（例如, s1 += s2 + s3 中的 s1）不会被销毁。（就是 += 执行的是追加操作，少了一个销毁新建的动作。）