数据类（Data Classes）：Python 3.7中引入了数据类，它们是一种用于定义只包含数据的类的简化语法。通过使用装饰器@dataclass，可以自动为类添加属性、构造函数和其他常见方法。
上下文变量（Context Variables）：Python 3.7中引入了上下文变量，它们是一种用于在运行时跟踪当前上下文信息的机制。上下文变量可以使用asyncio.current_task()函数来访问，而无需使用全局变量或传递参数。
格式化字符串字面值（Formatted String Literals）：Python 3.6中引入了格式化字符串字面值，它是一种更简洁、更易读的字符串格式化方式。只需在字符串前面加上f前缀，然后在字符串中使用大括号{}来引用变量即可。
异步生成器（Async Generators）：Python 3.6中引入了异步生成器，它们是一种可以在异步代码中使用的生成器。通过async for循环可以迭代异步生成器，并使用await关键字来暂停和恢复生成器的执行。
嵌套函数（Nested Functions）：Python 3中引入了嵌套函数，这意味着函数可以在其他函数内部定义。嵌套函数可以访问其外部函数的变量，并且可以被返回或传递给其他函数。
类型提示（Type Hints）：Python 3.5中引入了类型提示，它允许在函数声明和变量赋值时指定参数和返回值的类型。类型提示不会影响实际的运行时行为，但可以提供更好的文档和代码检查。
协程（Coroutines）：Python 3.5中引入了协程，它是一种可以在异步代码中使用的轻量级线程。协程可以使用async关键字定义，并使用await关键字在执行期间暂停和恢复。
字节串（Byte Strings）：Python 3中引入了字节串，用于表示以字节为单位的数据。字节串可以使用b前缀创建，并可以进行各种字节级操作，例如索引、切片和位运算。
解析器钩子（Parser Hooks）：Python 3.7中引入了解析器钩子，它允许开发人员在代码解析期间对解析器进行自定义操作。解析器钩子可以用于实现自定义的语法扩展或代码转换。