Python 中 最容易被忽略却极具价值的 8 个特性,80%都不知道
wptr33 2025-06-15 19:46 39 浏览
1.__slots__:禁止动态属性分配
作用:节省内存 + 防止属性拼写错误
示例:
class User:
__slots__ = ['name', 'age'] # 固定允许的属性
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
u = User("Alice", 25)
u.email = "a@test.com" # AttributeError(禁止动态添加)效果:内存占用减少 40%-50%(适合大量实例的类)
2.functools.cached_property:缓存属性
作用:只计算一次的惰性属性(Python 3.8+)
示例:
from functools import cached_property
class Data:
def __init__(self, large_data):
self.large_data = large_data
@cached_property
def stats(self): # 首次访问时计算并缓存
return expensive_analysis(self.large_data)优势:替代手动 _cache 变量模式
3.pathlib的路径操作
被忽略点:多数人仍用 os.path
现代写法:
from pathlib import Path
config = Path("config") / "app.yaml" # 跨平台路径拼接
content = config.read_text(encoding='utf-8')
config.write_text("new content")优势:链式调用 + 更直观的读写方法
4.字典合并运算符|(Python 3.9+)
被忽略点:多数人仍用 {**d1, **d2}
新语法:
defaults = {"color": "red", "size": "M"}
user_choice = {"color": "blue"}
config = defaults | user_choice # {'color': 'blue', 'size': 'M'}优势:代码更简洁直观
5.@dataclass的frozen=True
作用:创建不可变数据类
示例:
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class Point:
x: float
y: float
p = Point(1.0, 2.0)
p.x = 3.0 # FrozenInstanceError(类似命名元组但更强大)优势:天然线程安全 + 可哈希
6.contextlib.suppress:忽略特定异常
被忽略点:多数人用空的 try/except
优雅写法:
from contextlib import suppress
with suppress(FileNotFoundError):
os.remove("temp.txt") # 文件不存在时不报错对比:比 try:... except: pass 更语义化
7.typing.Final:声明常量(Python 3.8+)
作用:标记不应被重新赋值的变量
示例:
from typing import Final
MAX_RETRIES: Final[int] = 3
MAX_RETRIES = 5 # IDE会警告(但运行时仍可修改)优势:提高代码可读性 + IDE静态检查
8.sys.getsizeof的陷阱
被忽略点:不计算容器内元素内存
实际行为:
import sys
lst = [1, 2, 3]
print(sys.getsizeof(lst)) # 仅列表结构大小(约88字节)
# 真实内存占用需用 pympler:
from pympler import asizeof
print(asizeof.asizeof(lst)) # 包含元素的实际内存关键认知:内置方法只测量"容器外壳"
为什么这些特性被忽略?
- 历史惯性:开发者习惯旧写法(如 os.path vs pathlib)
- 版本滞后:企业环境常卡在 Python 3.6/3.7
- 文档深藏:如 cached_property 在 functools 文档末尾
如何发现更多隐藏特性?
- 阅读标准库源码:特别是 collections、itertools
- 关注 Python 更新日志:每个版本的"What's New"
- 使用 dir() 探索对象:
print(dir(str)) # 发现 str.removeprefix() 等新方法这些特性就像 Python 的"秘密武器",合理使用能让你的代码从能用升级到优雅高效!
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