Вместо изменения оформленной функции вы можете создать другой вызываемый класс, который будет возвращать его экземпляры вместо функции:

#codeexample

lass CallableWithOrig:
def __init__(self, to_call, orig):
self._to_call = to_call
self._orig = orig

def __call__(self, *args, **kwargs):
return self._to_call(*args, **kwargs

@property
def orig(self):
if isinstance(self._orig, type(self)):
return self._orig.orig
else:
return self._orig

class SavingOrig:
def __init__(self, another_decorator):
self._another = another_decorator

def __call__(self, f):
return CallableWithOrig(self._another(f), f)

saving_orig = SavingOrig

Вы можете добавлять символы Юникода в строковый литерал не только по его номеру, но и по его имени.

#codeexample

>>> '\N{EM DASH}'
'—'
>>> '\u2014'
'—'

Он также совместим с f-строками:

>>> width = 800
>>> f'Width \N{EM DASH} {width}'
'Width — 800'

Если вы хотите, чтобы менеджер контекста приостанавливал сопрограмму при входе или выходе из контекста, вам следует использовать асинхронные менеджеры контекста. Вместо выхода m.__enter__() и m.__exit__() Python ожидает m.__aenter__() и m.__aexit__() соответственно.

#codeexample

Асинхронные контекстные менеджеры должны использоваться с асинхронным синтаксисом:

import asyncio

class Slow:
    def __init__(self, delay):
        self._delay = delay

    async def __aenter__(self):
        await asyncio.sleep(self._delay / 2)

    async def __aexit__(self, *exception):
        await asyncio.sleep(self._delay / 2)

async def main():
    async with Slow(1):
        print('slow')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Символ '\' в обычной строке имеет особое значение. \t - символ табуляции, \r - возврат каретки и т. д.
Вы можете использовать необработанные строки, чтобы отключить это поведение. r '\ t' это просто обратная косая черта и т.

#codeexample

Вы, очевидно, не можете использовать «внутри r» ... ». Тем не менее, он может быть экранирован '\', но '\' сохраняется в строке:

>>> print(r'It\'s insane!')
It\'s insane!

Начиная с Python 3.5, на самом деле можно использовать распаковку со словарем и списком литералов.

#codeexample

In : {**{'a': 1}, 'b': 2, **{'c': 3}}
Out: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In : [1, 2, *[3, 4]]
Out: [1, 2, 3, 4]

Для словарей эта форма даже более мощная, чем функция dict, поскольку она позволяет переопределять значения:

In : {{'a': 1, 'b': 1}, 'a': 2, **{'b': 3}}
Out: {'a': 2, 'b': 3}

itertools.tee() создает несколько итераторов из одного. Это может быть полезно, если несколько потребителей должны читать один и тот же поток.

#codeexample

In : a, b, c = tee(iter(input, ''), 3)

In : next(a), next(c)
FIRST
Out: ('FIRST', 'FIRST')

In : next(a), next(b)
SECOND
Out: ('SECOND', 'FIRST')

In : next(a), next(b), next(c)
THIRD
Out: ('THIRD', 'SECOND', 'SECOND')

Данные, которые еще не используются итераторами, хранятся в памяти. Если некоторые из созданных итераторов еще не запущены во время завершения другого, это означает, что все сгенерированные элементы сохраняются в памяти для будущего использования. В этом случае проще и эффективнее использовать list (iter (input, '')) вместо tee.