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今天 Python3.8 发布啦,它是 Python2 终结前最后一个大版本,我们一起看看这个版本都添加了那些新功能和特性。
PEP 572: Assignment Expressions
PEP 572 的标题是赋值表达式,也叫做「命名表达式」,不过它现在被广泛的别名是「海象运算符」(The Walrus Operator)。因为:= 很像海象「眼睛小,长着两枚长长的牙」这个特点 ^_^。
具体内容可以看我之前写的文章: PEP572: 海象运算符 ,在这里给大家展示个通过用 PEP 572 改写的一行实现斐波那契数列的例子:
In : (lambda f: f(f, int(input('Input: ')), 1, 0, 1))(lambda f, t, i, a, b: print(f'fib({i}) = {b}') or t == i or f ...: (f, t, i + 1, b, a + b)) Input: 10 fib(1) = 1 fib(2) = 1 fib(3) = 2 fib(4) = 3 fib(5) = 5 fib(6) = 8 fib(7) = 13 fib(8) = 21 fib(9) = 34 fib(10) = 55 Out: True
基于 Raymond Hettinger 版本改写:
In : [(t:=(t[1], sum(t)) if i else (0,1))[1] for i in range(10)] Out: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] PEP 570: Python Positional-Only parameters
PEP 570 说白了就是 强制使用者用位置参数
具体的可以看我之前写的文章: PEP570 新语法:只接受位置参数
PEP 578: Python Runtime Audit Hooks
现在可以给 Python 运行时添加审计钩子:
In : import sys ...: import urllib.request ...: ...: ...: def audit_hook(event, args): ...: if event in ['urllib.Request']: ...: print(f'Network {event=} {args=}') ...: ...: sys.addaudithook(audit_hook) In : urllib.request.urlopen('https://httpbin.org/get?a=1') Network event='urllib.Request' args=('https://httpbin.org/get?a=1', None, {}, 'GET') Out: <http.client.HTTPResponse at 0x10e394310>
目前支持审计的事件名字和 API 可以看 PEP 文档 (延伸阅读链接 2), urllib.Request 是其中之一。另外还可以自定义事件:
In : def audit_hook(event, args): ...: if event in ['make_request']: ...: print(f'Network {event=} {args=}') ...: In : sys.addaudithook(audit_hook) In : sys.audit('make_request', 'https://baidu.com') Network event='make_request' args=('https://baidu.com',) In : sys.audit('make_request', 'https://douban.com') Network event='make_request' args=('https://douban.com',) Multiprocessing shared memory
可以跨进程直接访问同一内存 (共享):
# IPython进程A In : from multiprocessing import shared_memory In : a = shared_memory.ShareableList([1, 'a', 0.1]) In : a Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') # 注意name # IPython进程B(另外一个终端进入IPython) In : from multiprocessing import shared_memory In : b = shared_memory.ShareableList(name='psm_d5d6ba1b') # 使用name就可以共享内存 In : b Out: ShareableList([1, 'a', 0.1], name='psm_d5d6ba1b') New importlib.metadata module
使用新的 importlib.metadata 模块可以直接读取第三方包的元数据:
In : from importlib.metadata import version, files, requires, distribution In : version('flask') Out: '1.1.1' In : requires('requests') Out: ['chardet (<3.1.0,>=3.0.2)', 'idna (<2.9,>=2.5)', 'urllib3 (!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1)', 'certifi (>=2017.4.17)', "pyOpenSSL (>=0.14) ; extra == 'security'", "cryptography (>=1.3.4) ; extra == 'security'", "idna (>=2.0.0) ; extra == 'security'", "PySocks (!=1.5.7,>=1.5.6) ; extra == 'socks'", 'win-inet-pton ; (sys_platform == "win32" and python_version == "2.7") and extra == \'socks\''] In : dist = distribution('celery') In : dist.version Out: '4.3.0' In : dist.metadata['Requires-Python'] Out: '>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*' In : dist.metadata['License'] In : dist.entry_points Out: [EntryPoint(name='celery', value='celery.__main__:main', group='console_scripts'), EntryPoint(name='celery', value='celery.contrib.pytest', group='pytest11')] In : files('celery')[8] Out: PackagePath('celery/__init__.py') In : dist.locate_file(files('celery')[8]) Out: PosixPath('/Users/dongweiming/test/venv/lib/python3.8/site-packages/celery/__init__.py') functools.cached_property
缓存属性 (cached_property) 是一个非常常用的功能,很多知名 Python 项目都自己实现过它,现在终于进入版本库了。
具体的可以看我之前写的文章: functools.cached_property(Python 3.8)
functools.lru_cache 作为装饰器时可以不加参数
lru_cache 装饰器支持 max_size 和 typed 2 个参数,如果对默认参数不敏感,过去只能这么用 (需要空括号):
In : @lru_cache() ...: def add(a, b): ...: return a + b ...:
从 3.8 开始可以直接作为装饰器,而不是作为返回装饰器的函数 (不加括号):
In : @lru_cache ...: def add(a, b): ...: return a + b ...:
就像 dataclasses.dataclass ,绝大部分场景都是这么用:
@dataclass class InventoryItem: ...
其实 dataclass 支持多个参数:
def dataclass(cls=None, /, *, init=True, repr=True, eq=True, order=False, unsafe_hash=False, frozen=False):
所以这种使用全部缺省值的装饰器工厂用法中,括号反而显得多余了。
Asyncio REPL
具体的可以看我之前写的文章: asyncio REPL(Python 3.8)
F-strings DEBUG
具体的可以看我之前写的文章: 使用 f-strings 调试 (Python3.8)
Async Mock
单元测试模块 unittest 添加了 mock 异步代码的类:
In : import asyncio In : from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock In : mock = AsyncMock(return_value={'json': 123}) In : await mock() Out: {'json': 123} In : asyncio.run(mock()) Out: {'json': 123} In : async def main(*args, **kwargs): ...: return await mock(*args, **kwargs) ...: In : asyncio.run(main()) Out: {'json': 123} In : mock = MagicMock() # AsyncMock也可以 In : mock.__aiter__.return_value = [1, 2, 3] In : async def main(): ...: return [i async for i in mock] ...: In : asyncio.run(main()) Out: [1, 2, 3] Generalized iterable unpacking in yield and return
具体的可以看我之前写的文章: Python3.8 对「可迭代解包」的改进
后记
全部更改详情请查阅 Changelog (延伸阅读链接 1),另外推荐阅读延伸阅读链接 3 和 4,都是非常好的补充
延伸阅读
https://docs.python.org/3.8/whatsnew/3.8.html
https://www.python.org/dev/peps/pep-0578/#id11
https://speakerdeck.com/matrixise/whats-new-in-python-3-dot-8
https://realpython.com/python38-new-features/
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 3.8正式发布,来尝鲜这些新特性吧,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对亿速云网站的支持!
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